上节课我们主要介绍了Support Vector Regression，将kernel model引入到regression中。首先，通过将ridge regression和representer
本文将主要介绍Aggregation Models，也就是把多个模型集合起来，利用集体的智慧得到最佳模型。 ”
得益于新的硬件加速渲染，SDL2.0中的透明度变得更快。这里我们将使用alpha调制（它的工作原理很像颜色调制）来控制纹理的透明度。
Alpha-Blending，是按照“Alpha”混合向量的值来混合源像素和目标像素的一种图像处理技术
1.Enhancing NeRF akin to Enhancing LLMs: Generalizable NeRF Transformer with Mixture-of-View-Experts(ICCV 2023)
前段时间做实验室项目，需要以报表的形式将数据展示给用户。首先想到的是visual studio自带的listview，用起来是比较方便，可是看着不美观，说白了，就是吸引力不够。于是，我想到了使用Alpha Blend来做一个半透明效果的表格。因为在今年2月份的时候，Alex Yakhnin做了一次名为《24 Hours of Windows Mobile Application Development: Creating Compelling and Attractive UIs for Windo
https://blog.csdn.net/maqunfi/article/details/82220115
Tip:此部分为零基础入门金融风控的 Task5 模型融合部分，欢迎大家后续多多交流。 赛题：零基础入门数据挖掘 - 零基础入门金融风控之贷款违约预测 项目地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl
集成学习本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习方法进行简单的总结和概述。
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本文参考：模型融合的【机器学习】模型融合方法概述 概况有五个部分：Voting、Averaging、Bagging 、blending、Boosting、 Stacking（在多个基础模型的预测上训练一个机器学习模型）
机器学习中很多训练模型通过融合方式都有可能使得准确率等评估指标有所提高，这一块有很多问题想学习，于是写篇博客来介绍，主要想解决：
比如现在有一支股票，你不知道是跌还是涨。你有T个friends，每一个friend对应的建议分别是g1,g2,g3...gn，那么你应该怎么选择建议？
机器学习是人工智能的一个分支领域，致力于构建自动学习和自适应的系统，它利用统计模型来可视化、分析和预测数据。一个通用的机器学习模型包括一个数据集(用于训练模型)和一个算法(从数据学习)。但是有些模型的准确性通常很低产生的结果也不太准确，克服这个问题的最简单的解决方案之一是在机器学习模型上使用集成学习。
原效果链接：CodePen Demo - 1 div pure CSS blinds staggered animation in 13 declarations
曾经听过一句话，”Feature为主，Ensemble为后”。Feature决定了模型效果的上限，而Ensemble就是让你更接近这个上限。Ensemble讲究“好而不同”，不同是指模型的学习到的侧重面不一样。举个直观的例子，比如数学考试，A的函数题做的比B好，B的几何题做的比A好，那么他们合作完成的分数通常比他们各自单独完成的要高。
摘要：对于数据挖掘项目，本文将学习如何进行模型融合？常见的模型融合的方法有哪些？针对不同的问题类型，应该选择哪种方法呢？
最近在做动画系统的一些重构工作, 顺便就看了下成熟的引擎的动画部分. 之前做过一个动作游戏的预研, 所以对这部分感触比较大, 因为相比业界一流的厂商, 动画技术可以说是国内游戏开发最落后的的一部分了 在我看来, 动画系统分成这么几个级别吧: 可以把DCC中制作的动作导入播放, 有Play/Stop/Pause之类的接口. 开源或者自研的引擎多停留在这一阶段 在多个动画之间可以定义混合转换方式, 可以很好地处理不动动作之间的衔接过渡. 如GameBryo, Vision等 有动画状态机和BlendTree,
在移动设备上，我们经常需要列出数据给用户看，ListView是经常用到的控件。而有些时候，我们需要同时列出预览的图片和数据，所谓图文并茂，这样可以带来更加友好的互动体验。Alex Yakhnin给我们做了很好的尝试，在他的Webcast-《24 Hours of Windows Mobile Application Development: Creating Compelling and Attractive UIs for Windows Mobile Applications》中，讲述了利用.N
今天郭先生说一说three.js的材质。材质描述了对象objects的外观。它们的定义方式与渲染器无关， 因此，如果您决定使用不同的渲染器，不必重写材质。
dst = src1 * alpha（透明度 [0 ~ 1] 浮点数） + src2 * (1 - alpha) + gamma（增益）;
2007年的时候，Alex在《Compelling UI's in NetCF anybody?》一文中，讲述了windows mobile 5平台上如何利用AlphaBlend做很酷的透
本文的目的是介绍集成学习方法的各种概念。将解释一些必要的关键点，以便读者能够很好地理解相关方法的使用，并能够在需要时设计适合的解决方案。
一般来说，通过融合多个不同模型的结果，可以提升最终的成绩，所以这以方法在各种数据竞赛中应用非常广泛。模型融合又可以从模型结果、模型自身、样本集等不同的角度进行融合。通过这篇文章，希望能让大家真正理解各种模型融合的方式及原理
我们常见的RGB图像通常只有R、G、B三个通道，在图像处理的过程中会遇到往往需要向图像中添加透明度信息，如公司logo的设计，其输出图像文件就需要添加透明度，即需要在RGB三个通道的基础上添加alpha通道信息。这里介绍两种常见的向RGB图像中添加透明度的方法。
性能问题的主要原因是什么，原因有相同的，也有不同的，但归根到底，不外乎内存使用、代码效率、合适的策略逻辑、代码质量、安装包体积这一类问题。
Robust image stitching with multiple registrations ECCV2018 本文使用多个 registrations 来增强图像拼接的效果
本文是数据派研究部“集成学习月”的第一篇文章，本月将陆续发布关于集中学习的话题内容，月末将有答题互动活动来赢奖，欢迎随时留言讨论相关话题。 集成算法（Ensemble Algorithms）综述 严格意义上来说，这不算是一种机器学习算法，而更像是一种优化手段或者策略，它通常是结合多个简单的弱机器学习算法，去做更可靠的决策。有人把它称为机器学习中的“屠龙刀”，非常万能且有效，集成模型是一种能在各种的机器学习任务上提高准确率的强有力技术，集成算法往往是很多数据竞赛关键的一步，能够很好地提升算法的性能。哲
本文介绍透明度叠加算法（Alpha Blending Algorithm），并用 C#/WPF 的代码，以及像素着色器的代码 HLSL 来实现它。
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很多网友反应“这也太可爱了吧”，连摩纳哥亲王也想带回去两个给自己的龙凤胎，请求工作人员再为自己制作一个冰墩墩，不然回去也就“不好交代”了。
分享一篇来自CVPR2024的视频插帧工作《Perception-Oriented Video Frame Interpolation via Asymmetric Blending》。
上篇介绍了HT for Web采用HTML5 Canvas的getImageData和setImageData函数，通过颜色乘积实现的染色效果，本文将再次介绍另一种更为高效的实现方式，当然要实现的功能
1. 什么是 stacking stacking 就是当用初始训练数据学习出若干个基学习器后，将这几个学习器的预测结果作为新的训练集，来学习一个新的学习器。 2. 代码： 例如我们用 RandomFo
我们经常看到一些很奇妙的PS技术，例如下面这张，它把1928年的一位叫做Frankie Yale的黑帮老大被杀时的照片，与现在这栋房子的照片无缝融合在一起：
终端的开发，首当其冲的就是视图、动画的渲染，切换等等。用户使用 App 时最直接的体验就是这个界面好不好看，动画炫不炫，滑动流不流畅。UI就是 App 的门面，它的体验伴随着用户使用 App 的整个过程。如果UI失败，用户是不会有打开第二次的欲望的。 iOS 为开发者提供了丰富的 Framework（UIKit，Core Animation，Core Graphic，OpenGL 等等）来满足开发从上层到底层各种各样的需求。不得不说苹果很牛逼，很多接口你根本不需要理解背后的原理就能上手使用并且满足你大部
Blending a neural network (NN) with digital signal processing, the Cadence® Tensilica® HiFi 5 DSP easily executes the two complementary aspects of speech recognition: audio pre-processing and speech recognition/keyword detection. Voice-controlled appliances, whether in the home or in automobiles, can achieve rich voice interactions with the HiFi 5 DSP's leading-edge performance.
本文介绍了HT for Web基于HTML5的图像操作实现，包括基于Canvas的globalCompositeOperation属性进行各种blending效果，以及基于WebGL的Shading Language的像素操作方式。通过两种截然不同的绘制方式，达到了高效的性能，并节省了CPU资源。同时，HT for Web还提供了丰富的交互和动画等操作，具有广泛的应用场景。
Random Forest的算法流程我们之前已经详细介绍过，就是先通过bootstrapping“复制”原样本集D，得到新的样本集D’；然后对每个D’进行训练得到不同的decision tree和对应的gt；最后再将所有的gt通过uniform的形式组合起来，即以投票的方式得到G。这里采用的Bagging的方式，也就是把每个gt的预测值直接相加。现在，如果将Bagging替换成AdaBoost，处理方式有些不同。首先每轮bootstrap得到的D’中每个样本会赋予不同的权重；然后在每个decision tree中，利用这些权重训练得到最好的gt；最后得出每个gt所占的权重，线性组合得到G。这种模型称为AdaBoost-D Tree。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/358716442
我们在本系列课程中介绍的第一个特征提取的方法就是kernel。Kernel运算将特征转换和计算内积这两个步骤合二为一，提高了计算效率。我们介绍过的kernel有：Polynormial Kernel、Gaussian Kernel、Stump Kernel等。另外，我们可以将不同的kernels相加（transform union）或者相乘（transform combination），得到不同的kernels的结合形式，让模型更加复杂。值得一提的是，要成为kernel，必须满足Mercer Condition。不同的kernel可以搭配不同的kernel模型，比如：SVM、SVR和probabilistic SVM等，还包括一些不太常用的模型：kernel ridge regression、kernel logistic regression。使用这些kernel模型就可以将线性模型扩展到非线性模型，kernel就是实现一种特征转换，从而能够处理非常复杂的非线性模型。顺便提一下，因为PCA、k-Means等算法都包含了内积运算，所以它们都对应有相应的kernel版本。
本文介绍了关于腾讯社交广告算法大赛的参赛经历，包括数据获取、特征提取、模型选择、调参、模型融合等方面的内容。同时，也对未来进行了展望，包括复赛阶段的挑战和新的技术趋势。
M2文件中的信息大体是这样的 全局纹理列表 全局顶点列表 Position Blend weights Blend indices Normal Texture coordinate
集成模型是一种能在各种的机器学习任务上提高准确率的强有力技术。在这篇文章中，我会分享我在Kaggle比赛中的集成方法。
题目出自阿里天池赛题链接：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测-天池大赛-阿里云天池
SDL2的硬件加速纹理渲染还能给我们提供图像快速翻转和旋转的能力。在本教程中，我们将利用这一点使一个箭头纹理旋转和翻转。
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