Lecture2: Image Classification pipeline

介绍CS231n课程中的图像分类基础知识,包括图像到类别的映射挑战,如视角变化、光照影响等,并探讨了使用机器学习解决这些问题的方法。详细讨论了不同分类器的特点,如神经网络和k近邻算法的应用场景。

CS231n

Lecture2: Image Classification pipeline

图像分类

  • 计算机视觉的一项核心任务
  • 图像类别
  • 对于计算机而言,图像仅仅是一个数组/流形
  • 困难:视角变化、光照、变形、遮挡、背景混淆、类内差异
  • 没有显然的解决方案
  • 利用机器学习方法,从数据中学习
  • NN:训练时间复杂度O(1)O(1),测试时间复杂度O(N)O(N)
  • kNN:cross validation选取合适的kk,然而该方法对于纯图像并不好用,或许在特征空间可以
  • 线性分类器:y=wTx+b,仅对线性可分数据有用
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
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