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1原创 神经网络相关
分批（Batches) 和 周期(Epochs)在使用训练集训练神经网络的时候，相比于一次将所有的样本全部输入到网络中，一个更好的选择是：先将数据随机地分为几个大小一致的数据块，再分批次输入。跟一次性训练出来的模型相比，分批训练能够使模型的适用性更好。一个Epoch表示，对所有的Batch都进行了一次训练。成本函数名称比较多，还可以称为损失函数，目标函数等。在训练神经网络的过程中，希望输出的结果尽可能的接近真实的值，使用成本函数来描述训练后的输出结果和真实结果的相近程度。成本函数的值越小，表示神经网
2022-05-30 16:33:52
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原创 anaconda的常见错误
anacondawindows中和python读取文件格式有差别，windows中读取文件路径可以用\ ；但是python中 \ 含有转义的意思，使用 \ 会被解读为转义字符，python的三种路径格式：1.在路径面前加r，即保持字符原始值的意思：im = cv2.imread(r'C:\users\1.txt')2替换为双反斜杠：im = cv2.imread('C:\\users\\1.txt')3替换为正斜杠：im = cv2.imread('C:/users/1.txt')
2022-05-30 16:33:18
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原创 matlab图像增强
图像增强亮度的最大值和最小值称为对比度亮度的最大值 m=max(max(I))gamma越大 越亮，越小越暗超限像素平滑法去椒盐噪声比较好学习函数：histeq(I);imhist(I)显示直方均衡图imnoise(i,type,parameters)medfilt2(A,[m,n])用ordfilt2(I,order,domain)ordfilt2(I,1/5/9,ones(3))实现最小值滤波，中值滤波，最大值滤波维纳滤波wiener2(I,[m,n],noise)[
2022-05-30 16:19:58
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原创 C++牛客系列循环判断
while(n){ if(n % 2 == 0){ sum += n; } n--; } for(int x=2;n>=x;x+=2) sum+=x;#include <iostream>using namespace std;bool isNarcissus(int num){ int temp = num; int a = num % 10; //个位
2022-05-25 20:21:21
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原创 C++系列牛客心得1
C++学习笔记2022.05.231.#includeround(d) 四舍五入2.宏定义#define 变量名称 变量初始值#include <iostream>using namespace std;int main() { double d; cin >> d; // write your code here...... int a; a=d; if(a>=0){ if(d+0.5>=
2022-05-23 21:53:37
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原创 anaconda
anaconda使用小技巧激活虚拟机 activate env_py37转到相对应目录 cd然后输入 jupyter notebook执行当前cell，并自动跳到下一个cell：Shift Enter执行当前cell，执行后不自动调转到下一个cell：Ctrl-Enter其他使用小技巧查看现有虚拟环境：conda env list创建虚拟环境：conda create --name env_nameconda create --name env_name python=2.X/3.
2022-04-27 20:22:15
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原创 【无标题】
排序快速排序选择一个轴（pivot），下标i, j,通过不断移动下标、比较、交换，使得轴左边所有数据小于轴，右边所有数据大于轴；递归进行上述过程，直到所有数列长度为0或1，排序结束；由于每次迭代过程，至少有一个值（轴）排好序，所以最终算法会终止；class Solution {public: vector<int> sortArray(vector<int>& nums) { int l =0, r= nums.size()-1;
2022-04-14 21:59:36
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原创 matlab‘
如果是.m文件，直接>>文件名如果是文本文件 >>load 文件名.扩展名>>文件名eye(3) 单位矩阵eye(size(a))ones(3)zreos()diag(v)拼接 [A:B C]删除2行 D（2，：）=[]删除1列 D（：，1）=[]重建矩阵reshape（a,m,n）m行n列c(:)=b(????magic(3)魔方矩阵矩阵旋转 rot 90(a)rot90（a，2）fliplr90(a) 左右翻转flipud(a
2021-10-29 20:44:00
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原创 结构光格雷码编码解码二值化 相移
结构光三维重建学习笔记所以，格雷码的生成步骤： 产生0,1两个字符串；0、1 在第一步基础上： 每个字符串前都+0->0+0、0+1 翻转首个元素，其余对称：1+1、1+0 最终：00、01、11、10 在上一步基础上： 每个字符串前都+0->0+00、0+01、0+11、0+10 翻转首字符，其余对称：1+10、1+11、1+01、1+00 最终：000、001、011、010、110、111、101、100 之后递归即可！我们用C++代码来实现一下，采用递归的形式：#include &l
2021-10-12 16:45:36
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原创 aotograd
任务描述本关任务：本关提供了一个张量变量tensor ，根据所给的张量创建 Variable 变量v，同时要求同学们掌握 Variable 的相关属性，例如如何获得 Variable 的 data 属性。相关知识之前我们学习” Pytorch 之 Tensor “中提过， Pytorch和 Numpy 有很多相似之处，而 Pytorch 与其最不同的地方在于 Pytorch 提供了自动求导功能，也就是可以自动计算出用户所需的参数的梯度，这个操作由另外一个基本元素提供——Variable。
2021-09-25 11:20:49
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原创 pytorch学习笔记
@pytorch学习心得from_numpy在 Pytroch 中，Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，译作张量。熟悉 numpy 的同学对这个定义应该感到很熟悉，就像ndarray一样，***一维Tensor叫Vector，二维Tensor叫Matrix，三维及以上称为Tensor。***而 numpy 和 Tensor 确实有很多的相似之处，两者也可以互转。from_numpy将numpy.ndarray 转换为 pytorch 的 Tensor。基本形式：torch.from
2021-09-24 13:29:04
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原创 边缘检测算法
边缘检测边缘是图像最基本的特征，所谓边缘就是指周围灰度强度有反差变化的那些像素的集合，是图像分割所依赖的重要基础，也是纹理分析和图像识别的重要基础。理想的边缘检测应当正确解决边缘的有无、真假、和定向定位。从人的直观感受来说，边缘对应于物体的几何边界。图像上灰度变化剧烈的区域比较符合这个要求，一般会以这个特征来提取图像的边缘。当遇到包含纹理的图像，例如图像中的人穿了黑白格子的衣服，一般的算法提取的边缘会把衣服上的纹理提取，如图1所示。但是这种图像我们往往不希望提取出来的边缘包括衣服上的方格，这就又涉及到
2021-09-17 12:16:32
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原创 相机标定呀 张有正标定
相机标定相机标定是我们相机拍摄的物体都处于三维世界坐标系中，而相机拍摄成像时把三维相机坐标系向二维图像坐标系转换。不同镜头成像时的转换矩阵不同可能引入失真，标定的作用是近似地估算出转换矩阵和失真系数。为了估算，需要知道若干点的三维世界坐标系中的坐标和二维图像坐标系中的坐标。计算相机投影矩阵 M 中的 11 个未知参数（内参有五个，分别是：摄像头拍摄到的物体和实际物体在 x,y 轴上的映射关系（两个参数）；摄像头中心和图像中心的偏移关系（两个参数）；摄像头和镜头安装非完全垂直，存在一个角度的偏差（一个参数
2021-09-16 22:30:37
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原创 形态学操作
图像腐蚀的原理腐蚀和膨胀是计算机视觉任务中两种最基本也是最重要的形态学运算， 它们是后续要介绍的很多高级形态学处理的基础，很多其他的形态学算法都是由这两种基本运算复合而成。首先，先明确什么是结构元素。设有两幅图像p1, p2，若用p2用来处理p1， 则称p2为结构元素，它们的关系类似于滤波中图像和模板的关系。该公式可以这样理解：让原本位于图像原点的结构元素B在整个Z2平面上移动，如果当B的原点平移至z点时B能够完全包含于A中，则所有这样的z点构成的集合即为B对A的腐蚀图像，如图1所示。图像腐
2021-09-16 22:08:42
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原创 图像的阈值和平滑
图像阈值化分割是一种最常用，同时也是最简单的图像分割方法，特别适用于处理目标和背景占据不同灰度级范围的图像。为了完成本关任务，你需要掌握：图像阈值分割的基本原理；对图像进行阈值分割。图像色彩模式转换在生活中，大多数看到的彩色图片都是 RGB 类型。RGB 色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红 ( R )、绿 ( G )、蓝 ( B )三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色。但是在执行不同的图像处理任务时，也需要用到灰度图、HSV 、YUV 等不同的颜色制式。OpenC
2021-09-16 21:36:12
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原创 图像的基本处理
图片的读取与存储OpenCV 简介OpenCV 是一个基于 BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows、Android 和 Mac OS 操作系统上。OpenCV 轻量级而且高效，由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。更多关于 OpenCV 的内容请参考 OpenCV 官方网站 。本实训将介绍 OpenCV 的图像操作，为了使用 OpenCV ，需
2021-09-16 20:43:28
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原创 概率论模型
后验概率后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻因”问题中的”果”。先验概率与后验概率有不可分割的联系，后验概率的计算要以先验概率为基础。事情还没有发生，要求这件事情发生的可能性的大小，是先验概率。事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小，是后验概率。举个例子：假如给你一些图片，这些图片中有的图上有动物的翅膀，这些图片占了1/10(即先验概率)，且已知在有翅膀的条件下是鸟的概率是0.8。注意：在有翅膀的条件下是鸟的概率的互补概率是有翅膀但不是鸟的..
2021-09-16 20:07:33
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原创 概率小回忆
随机事件及概率、联合概率分布、条件概率分布、全概率和贝叶斯公式。随机事件及概率概率亦称“或然率”，它反映随机事件出现的可能性( likelihood )大小。随机现象是在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象。例如，抛一枚硬币，观察正面或反面出现的情况。抛硬币的实验就是个随机实验，它满足：可重复性。在相同条件下，可以进行大量次重复试验。偶然性。每次试验中可以出现不同的结果，而不能预先知道发生哪种结果。统计规律性。试验中一切可能出现的结果可以预先知道。随机变量可以是离散的或连续的。离散变量从一组预
2021-09-16 16:54:46
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原创 python模块
模块任务描述在 Python 程序的开发过程中，为了代码维护的方便，我们可以把函数进行分组，分别放到不同的.py文件里。这样，每个文件包含的代码就相对较少，这个.py文件就称之为一个模块（Module）。本关的目标是让学习者了解并掌握 Python 模块定义的相关知识。相关知识模块能够让我们有逻辑地组织 Python 代码段，模块中能够定义函数、类和变量，模块里也可以包含可执行的代码。模块的引入Python 中要用关键字import来引入某个模块。比如要引用模块math，就要在文件的开头用imp
2021-09-14 20:20:23
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空空如也
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