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最新推荐文章于 2025-12-05 08:37:05 发布

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#python

本文探讨了计算机视觉领域的数学基础，重点介绍了卷积网络与微积分的关系，以及损失函数优化的相关数学理论。通过具体公式说明了频域转换及参数优化过程。


\documentclass{article}

\usepackage{geometry}

\geometry{a4paper}

%\usepackage[UTF8, heading = false, scheme = plain]{ctex}%格式

\usepackage{ctex}

%\usepackage{authblk} %添加机构 安装preprint后可用

\usepackage{graphicx} %添加图片

\usepackage{amsthm}

\usepackage{amsmath}

\renewcommand{\vec}[1]{\boldsymbol{#1}} % 生产粗体向量，而不是带箭头的向量

\usepackage{amssymb}

\usepackage{booktabs} % excel导出的大表格

\usepackage{hyperref}

%\newtheorem{definition}{Definition} %英文

%\newtheorem{theorem}{Theorem}

\newtheorem{definition}{定义} %中文

\newtheorem{lemma}{引理}

\newtheorem{theorem}{定理}

%\newenvironment{proof}{{\noindent\it 证明}\quad}{\hfill □ \square□\par}

\DeclareMathOperator{\Ima}{Im}%定义新符号

\DeclareMathOperator{\Rank}{rank}%定义求秩算子

\title{计算机视觉的数学基础}

\author{徐金中 \\ Email: \href{mailto:jinzhongxu@csu.ac.cn}{jinzhongxu@csu.ac.cn}}

%\affil{中国科学院} 
%需要把上面的\usepackage{authblk}取消注释

%date{}

\begin{document}

\maketitle

%\tableofcontents

%\newpage

%\listoffigures

%\newpage

\section{卷积网络和微积分}

%\begin{figure}[ht] %htbp

%\centering

%\includegraphics[scale=0.6]{ai.png}

%\caption{this is a figure demo}

%\label{fig:label}

%\end{figure}

\begin{equation}\label{fft}
	F(\omega) = \mathcal{F}[f(t)] = \int_{-\infty}^{\infty} f(t)e^{-i\omega t} \mathrm{d}t
\end{equation}

\section{损失函数和最优化}

\begin{equation*}
	\theta^{\star} = \underset{\theta \in \Theta}{\arg \min} J(\theta) + \lambda \|\theta\|^2
\end{equation*} 

\end{document}

、

更改右下角的编码格式解决