IamTZz的专栏

原文链接：http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html内容很完整，很适合初学者了解神经网络。

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/zxia1/article/details/5854914一、人脸表情识别技术目前主要的应用领域包括人机交互、安全、机器人制造、医疗、通信和汽车领域等二、1971年，心理学家Ekman与Friesen的研究最早提出人类有六种主要情感，每种情感以唯一的表情来反映人的一种独特的心理活动。这六种情感被称为基本情感，由

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，帮助读者了解PCA的工作机制是什么。        当然我并不打

第五章 矩阵的特征值和特征向量来源：线性代数精品课程组   作者：线性代数精品课程组1．教学目的和要求：(1) 理解矩阵的特征值和特征向量的概念及性质，会求矩阵的特征值和特征向量.(2) 了解相似矩阵的概念、性质及矩阵可相似对角化的充分必要条件，会将矩阵化为相似对角矩阵.(3) 了解实对称矩阵的特征值和特征向量的性质.2．教学重点：(1) 会求矩阵的特征值与特征向量.

今天看论文的时候又看到了协方差矩阵这个破东西，以前看模式分类的时候就特困扰，没想到现在还是搞不清楚，索性开始查协方差矩阵的资料，恶补之后决定马上记录下来，嘿嘿~本文我将用自认为循序渐进的方式谈谈协方差矩阵。统计学的基本概念        学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合X={X1,…,Xn}，依次给出这些

OpenCV学习笔记（五十六）——InputArray和OutputArray的那些事core ：http://blog.youkuaiyun.com/yang_xian521/article/details/7755101OpenCV之Normalize：http://blog.youkuaiyun.com/ljh0600301217/article/details/8767914Ope

Mat的常见属性data  uchar型的指针。Mat类分为了两个部分:矩阵头和指向矩阵数据部分的指针，data就是指向矩阵数据的指针。dims 矩阵的维度，例如5*6矩阵是二维矩阵，则dims=2，三维矩阵dims=3.rows  矩阵的行数cols   矩阵的列数size 矩阵的大小，size(cols,rows),如果矩阵的维数大于2，则是size(-1,-1)channel

Mat::~MatMat的析构函数。C++: Mat::~Mat()析构函数调用Mat::release()。Mat::operator =提供矩阵赋值操作。C++: Mat& Mat::operator=(const Mat& m)C++: Mat& Mat::operator=(const MatExpr_Base& expr

C++文件操作详解（ifstream、ofstream、fstream）:http://www.cnblogs.com/azraelly/archive/2012/04/14/2446914.htmlC++ 通过以下几个类支持文件的输入输出：ofstream: 写操作（输出）的文件类 (由ostream引申而来)ifstream: 读操作（输入）的文件类

原文出自知乎：http://www.zhihu.com/question/22334626著作权归作者所有。作者：lee philip链接：http://www.zhihu.com/question/22334626/answer/21036590来源：知乎翻译为激活函数（activation function）会更好。激活函数是用来加入非线性因素的，因为线

我们利用openCV开源库进行项目开发时，往往要牵涉到头文件的添加问题，而openCV中头文件众多，该如何选择呢？下面对openCV2.4.10的头文件进行一个简单的梳理，以便能够快速的添加对应的头文件。      1、首先看下opencv文件夹中的头文件                其中cv.h中包含的头文件：#include "opencv2/core/core_c.h"