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RSS订阅原创 每日词汇-卷积神经网络
这是CNN的核心，它包含一组可学习的滤波器（或称为卷积核），这些滤波器在输入数据上滑动以产生特征图（feature maps）。：用于降低特征图的空间维度，减少参数数量和计算量，同时保持特征的重要信息。：通常在卷积层之后使用，如ReLU（Rectified Linear Unit），它可以帮助引入非线性，使得网络能够学习复杂的函数。：在网络的末端，特征图被展平并连接到全连接层，这一层负责将学习到的特征映射到最终的输出，如类别标签。：用于评估模型的预测与实际标签之间的差异，并指导模型训练过程中的参数更新。
2024-11-14 09:07:44
227
原创 每日词汇-Prewitt算子
通过对图像分别与这两个模板进行卷积，可以得到图像的垂直边缘和水平边缘。Prewitt算子通过在图像空间利用两个方向的模板与图像进行邻域卷积来完成边缘检测，其中一个模板检测水平边缘，另一个检测垂直边缘。在实际应用中，Prewitt算子的输出图像G可以根据G = max(Gx,Gy)或者G = Gx+Gy得到，凡是灰度新值大于或等于阈值的像素点就认为是边缘点。Prewitt算子对噪声有抑制作用，其抑制噪声的原理是通过像素平均，这相当于对图像的低通滤波，但这样的操作会导致高频信息的丢失，从而使图像模糊。
2024-11-12 17:51:13
376
原创 每日词汇-支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的分类技术，它在高维或无限维空间中构建一个或多个超平面，用于分类或回归。SVM特别适用于复杂但小型或中等规模的数据集。
2024-11-08 15:30:30
296
原创 每日词汇-稠密矩阵
稠密矩阵（Dense Matrix）是指在矩阵中大部分元素都是非零值的矩阵。与稀疏矩阵相对，稀疏矩阵中大部分元素为零。稠密矩阵通常用于表示数据密集的情况，例如图像处理、科学计算和线性代数中的许多应用。
2024-11-08 09:17:19
313
原创 每日词汇-马尔可夫矩阵
马尔可夫矩阵（Markov Matrix），也称为随机矩阵或转移矩阵，是一类特殊的方阵，其元素非负且每一行的元素之和等于1。马尔可夫矩阵通常用于描述马尔可夫链（Markov Chains）中的转移概率，这是一种随机过程，其中系统在不同状态之间转换，每个状态的转换概率仅依赖于当前状态。
2024-11-05 09:30:18
437
原创 每日词汇-梯度上升
梯度上升（Gradient Ascent）是一种优化算法，通常用于求解无约束的非线性优化问题。在机器学习中，梯度上升及其变体（如梯度下降）被广泛应用于参数的迭代优化。
2024-11-04 10:17:57
282
原创 每日词汇-灰度共生矩阵
灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是一种用于描述图像纹理特征的统计方法。它通过分析图像中像素对的灰度值和它们之间的空间关系，来量化图像的纹理信息。GLCM的基本概念是，图像的纹理可以通过观察图像中像素点的分布模式来描述。
2024-11-01 08:59:49
531
原创 每日词汇-Laplacian算子
Laplacian算子是一种在图像处理中常用的二阶导数算子，主要用于边缘检测和纹理分析。它通过计算图像中每个点的二阶偏导数来突出显示图像中的快速变化区域，即边缘。Laplacian算子是各向同性的，这意味着它对任何方向的边缘都具有相同的响应。
2024-10-31 09:05:09
224
原创 每日词汇-Canny算子
Canny算子是一种经典的边缘检测算法，由John F. Canny在1986年提出。它的目标是在保留图像原始属性的同时，显著减少图像的数据量。Canny算子的核心思想是通过多级边缘检测来找到一个最优的边缘检测解，即在图像中灰度强度变化最强的位置。
2024-10-30 10:48:59
367
原创 每日词汇-Sobel算子
Sobel算子是一种用于边缘检测的图像处理算法，由Irving Sobel在1968年提出。它通过计算图像亮度的空间梯度来突出图像中的边缘。Sobel算子通过两个3x3的卷积核（滤波器）来实现，一个用于检测水平方向的边缘，另一个用于检测垂直方向的边缘。
2024-10-28 09:48:43
515
原创 每日词汇-MLP
多层感知器（Multilayer Perceptron，简称MLP）是一种前馈人工神经网络模型。它包含至少三层节点：一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。除了输入节点外，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称为“感知器”）。多层感知器利用一种称为反向传播的监督学习技术进行训练。
2024-10-25 15:59:16
107
原创 每日词汇-Sigmoid函数
Sigmoid函数的输出范围在0到1之间，这意味着它经常用于二分类问题中，将输出解释为概率。然而，由于其在输入值很大或很小的时候梯度接近于0（梯度消失问题），以及输出不是零中心化（这意味着在训练过程中需要更多的能量来处理权重）
2024-10-25 15:58:34
270
原创 每日词汇-梯度下降
梯度下降（Gradient Descent）是最优化算法中的一种，用于最小化一个函数，通常在机器学习和深度学习中用于最小化损失函数。梯度下降算法的核心思想是迭代地调整参数，沿着目标函数梯度下降的方向进行更新，直到找到函数的最小值。其中，θθ 表示参数，αα 表示学习率，∇θJ(θ)∇θJ(θ) 表示损失函数 JJ 相对于参数 θθ 的梯度。：在当前参数的位置上，计算目标函数相对于每个参数的梯度（即偏导数）。：这些是基于梯度下降的优化算法，它们通过调整学习率或动量来改进梯度下降的性能。
2024-10-23 14:58:52
199
原创 每日词汇-卷积核
卷积核（Convolutional Kernel）在不同的领域有不同的含义，但通常它指的是一个小型的矩阵，用于在卷积操作中扫描输入数据（例如图像、信号等）。： 在图像处理中，卷积核对输入图像进行滤波处理，以达到特定的效果，如模糊、锐化、边缘检测等。
2024-10-22 10:14:30
199
转载 OpenCV边缘检测---每日学习
边缘检测算子，如果你学过卷积操作的话就能理解，计算机想要获取图像的边缘信息，就是利用一个卷积核进行计算，在计算机视觉中称其为图像的梯度，简单理解为两个物体的边缘就是梯度大的地方，人用肉眼可以观察出图像中的物品边缘，计算机则需要使用卷积来判断不同区域的梯度问题。sobel算子说的就是两个卷积核，一个用于水平方向的检查，一个用于垂直方向的检查。ksize：Sobel 算子的大小，可以是 1、3、5 或 7。dx：x 方向上的导数阶数。例如，1 表示计算 x 方向上的梯度。例如，1 表示计算 y 方向上的梯度。
2024-10-21 15:57:29
31
原创 每日词汇-阈值处理
全局阈值（Global Thresholding）：自适应阈值（Adaptive Thresholding）：双阈值处理（Two-Valued Thresholding）：截断阈值处理（Truncated Thresholding）：反阈值处理（Inverse Thresholding）：OTSU阈值处理（Otsu's Thresholding）：
2024-10-21 09:43:44
241
原创 每日词汇-全零掩模
当使用全零掩模与图像进行卷积时，图像会按照掩模的中心进行平移，而不改变图像的内容。例如，在频域滤波中，全零掩模可以用来实现带阻滤波器，阻止某些频率成分通过。： 在图像恢复中，全零掩模可以用于模拟某些类型的退化，如运动模糊或大气扰动，然后通过逆滤波等方法进行恢复。： 在图像分割中，全零掩模可以用来创建图像的某些区域的掩模，从而将这些区域从图像中分离出来。： 在特征提取中，全零掩模可以用于检测图像中的特定模式或结构，例如边缘、角点等。： 在图像增强中，全零掩模可以与图像进行卷积，以增强或抑制图像中的某些特征。
2024-10-18 17:46:43
136
1
转载 OpenCV实现Lucas-Kanade光流追踪---每日学习
Lucas-Kanade光流追踪算法是一种经典的计算机视觉技术，用于跟踪视频中的特征点。它主要用于估计图像中像素点的运动，这种运动信息可以用于分析和理解视频中的动态场景。minDistance=7) # 最小距离，用于分散角点。feature_params = dict(maxCorners=100, # 最大角点数量。# 创建一个与当前帧大小相同的全零掩模，用于绘制轨迹。# 在掩模上绘制线段，连接新点和旧点。# 随机生成颜色，用于绘制轨迹。# 主循环，处理视频的每一帧。# 检测初始帧中的特征点。
2024-10-18 17:42:53
84
原创 wamp 服务器安装问题 及cmd常用命令 和 php mysql数据库常用cmd命令集
1 官网下载wamp软件包，根据提示安装2 目录结构： wamp： bin/为套件目录 包括mysql apache php log 日志记录 alias 配置 apps 数据库...
2018-11-05 11:14:47
272
原创 Spring+Struts+Hibernate框架整合思路
创建Javaweb工程导入SSH框架需要的Jar架包在src下写Spring的主配置文件applicationContext.xml，在src下写Hibernate的主配置文件hibernate.cfg.xml，在src下写Struts2的主配置文件struts.xml，/----------在com.mstf.bean包中写class类：Info.java(对数据表中的字段封装为属...
2018-10-17 11:08:55
134
转载 Spring boot 入门篇
什么是spring bootSpring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。用我的话来理解，就是spring boot其实不是什么新的框架...
2018-10-17 11:01:14
162
地球背景数据显示.zip
2020-08-04
Neo4j-KGBuilder-master.rar
2020-07-20
程序员像妹子表白专用代码.rar
2020-03-04
空空如也
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