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RSS订阅原创 Java学习笔记（二）：基础知识2
Java学习笔记（一）：Java基础知识本博客记录Java的基础知识，主要是对Java的数据类型、字符串、数组等的理解。文章目录Java学习笔记（一）：Java基础知识前言一、Java1.1 数据类型1.2 字符串1.3 数组ArrayList总结前言Java学习笔记系列记录Java学习过程中的笔记。一、Java1.1 数据类型
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原创 Java学习笔记（一）：Java基础认识
Java学习笔记（一）：Java基础系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Java学习笔记（一）：Java基础系列文章目录前言一、Java语言的跨平台原理二、JRE与JDK三、Java三、Java的内存分配四、Java的方法4.1 方法的通用格式4.2 方法重载4.3 方法的参数传递1.引入库2.读入数据总结前言提示：这
2021-02-07 15:03:09
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原创 Nginx个人理解
Nginx个人理解文章目录Nginx个人理解一、什么是Nginx二、Nginx的作用2.1 反向代理2.2 负载平衡2.3 http服务器（动静分离）2.4 正向代理一、什么是NginxNginx同Apache一样都是一种WEB服务器。具体来说，Nginx是一款自由的、开源的、高性能的HTTP服务器和反向代理服务器；也是一个IMAP、POP3、SMTP代理服务器；Nginx可以作为一个HTTP服务器进行网站的发布处理，另外Nginx可以作为反向代理进行负载均衡的实现。相比于apache，nginx
2020-12-16 11:24:14
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原创 线性代数笔记-3Blue1Brown：(一)
线性代数笔记-3Blue1Brown-bibi文章目录线性代数笔记-3Blue1Brown-bibi一、向量是什么？一、向量是什么？物理学家把向量理解成一个有方向、有长度的箭头计算机学家把向量理解成一组有序的数字列表数学家试图将以上两种理解方式联系起来，向量可以是任何东西，只要保证两个向量的加法和乘法运算有意义即可。线性代数中离不开“加法”和“乘法”这两个运算。线性代数往往不是针对某一种理解方式作出解释，而是试图将各种理解方式联系起来、互相转化。...
2020-08-11 17:34:49
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原创 EndNoteX9 使用笔记
EndNoteX9 使用笔记文章目录EndNoteX9 使用笔记项目项目项目项目1项目2项目3 计划任务 完成任务项目Value电脑$1600手机$12导管$1Column 1Column 2centered 文本居中right-aligned 文本居右一个具有注脚的文本。1哈哈哈。2MarkdownText-to-HTML conversion toolAuthorsJohnL
2020-08-09 08:39:52
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原创 Python学习笔记：基础（二）
Python学习笔记（二）文章目录Python学习笔记（二）一、函数二、模块三、异常处理四、对象4.1 属性4.2 继承4.3 拾遗一、函数二、模块OS模块：操作系统模块函数作用listdir(path=’’)列出指定目录下所有文件名makedir(path)创建单层目录makedirs(path)创建多层目录remove(path)删除目录文件rmdir(path)删除单层目录os.path.join(path1,path2)将pat
2020-07-21 16:27:16
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原创 Python学习笔记：基础（一）
python文章目录python一、数值类型列表一、数值类型数值类型整型整数浮点型有无小数点布尔型true/falsee记法科学计数法，记0的个数。类型转换：>>> a = 520.0>>> b = float(a)>>> b # b = 520.0获取变量类型的函数：type(230) # <class 'int'>isinstance(32
2020-07-13 17:04:08
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原创 《矩阵论》学习笔记（六）：第六章 广义逆矩阵
《矩阵论》学习笔记（六）：第六章 广义逆矩阵文章目录《矩阵论》学习笔记（六）：第六章 广义逆矩阵一、广义逆矩阵的概念与性质1.1. Penrose的广义逆矩阵定义1.2. 广义逆矩阵的性质及构造方法提出的原因：之前学到的”可逆矩阵“是针对方阵而言的，只有方阵才有可逆不可逆之说。但对实际中的一般矩阵而言，存在如下问题：1）大部分矩阵不一定是方阵；2）即使是方阵，也不一定可逆。所以提出广义逆矩阵的概念，是对不可逆矩阵和长方矩阵的推广。一、广义逆矩阵的概念与性质1.1. Penrose的广义
2020-06-07 19:29:45
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原创 《矩阵论》学习笔记（五）：第五章 特征值的估计及对称矩阵的极性
第五章 特征值的估计及对称矩阵的极性文章目录第五章 特征值的估计及对称矩阵的极性一、特征值的估计1.1. 特征值的界1.2. 盖尔圆 *Gerschgorin*1.3. *Ostrowski*【讨论方阵的特征值】一、特征值的估计原因/背景：1）大矩阵特征值的计算困难；2）大量应用中，不需要精确计算特征值，只需估测出其范围即可。特征值的估计1. 特征值虚部的上界估计2. 特征值实部的上界估计3. 特征值的模的积的上下界估计4. 特征值的模的平方和的上界估计1.1. 特征值的界特征值虚
2020-05-24 18:09:26
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原创 深度学习学习笔记(一)：深度学习在图像和视频的应用
深度学习在图像和视频的应用文章目录深度学习在图像和视频的应用一、图像/视频处理1. 超分辨率问题2. 图像去噪3. 图像增强3.1 弱光照增强3.2 动态范围增强4. 质量评价二、图像/视频压缩2.1 传统压缩编码框架2.2 基于深度学习的图像压缩一、图像/视频处理1. 超分辨率问题超分辨率(Super Resolution)，超分辨率问题简称SR问题。目的：由低分辨率(Low Resolution，LR)图像->高分辨率(High Resolution，HR)清晰图像。处理方法
2020-05-10 22:06:29
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原创 《矩阵论》学习笔记（四）：4.2 矩阵的QR分解
《矩阵论》学习笔记（四）：4.2 矩阵的QR分解文章目录《矩阵论》学习笔记（四）：4.2 矩阵的QR分解一. Givens矩阵与Givens变换1.1. 概念与理解1.2. Givens矩阵求解方法二. Householder矩阵与Householder变换2.1. 概念与理解2.2. Householder矩阵求解方法2.3. Givens变换与Householder变换的关系三. 矩阵的QR...
2020-04-30 11:33:39
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原创 《矩阵论》学习笔记（四）：4.1 矩阵的三角分解
《矩阵论》学习笔记（四）-1：4.1 矩阵的三角分解矩阵的三角分解1.一般方阵- 高斯消去法与矩阵的LU分解2.可逆矩阵- Doolittle/Crout分解3.分块方阵- 拟LU分解与拟LDU分解文章目录《矩阵论》学习笔记（四）-1：4.1 矩阵的三角分解一、Gauss消去法的矩阵形式1.1. 引入1.2.矩阵论的三角分解理论二、 矩阵的三角(LU)分解2.1. 矩阵的LU分解和LDU分...
2020-04-27 16:44:12
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原创 《线性代数及其应用》阅读笔记：一 1.5 线性方程组的解集
《线性代数及其应用》阅读笔记：一 1.5 线性方程组的解集线性方程组的解集齐次线性方程组非齐次线性方程组平凡解非平凡解无解唯一解无穷解文章目录《线性代数及其应用》阅读笔记：一 1.5 线性方程组的解集一、 齐次线性方程组1. 定义2. 解集的存在性3. 求解步骤4. 解集的性质二、非齐次线性方程组1. 定义2. 解集的存在性3. 求解步骤4. 解集的性质一、 齐次线性方程组1. 定义齐次...
2020-04-23 11:46:11
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原创 《线性代数及其应用》阅读笔记：第一章 线性代数中的线性方程组
《线性代数及其应用》阅读笔记：第一章 线性代数中的线性方程组（一）文章目录《线性代数及其应用》阅读笔记：第一章 线性代数中的线性方程组（一）1.1 线性方程组1.1 线性方程组涉及如下概念：什么是线性方程？什么是线性方程组？线性方程组的解的三种情况： 1、无解 2、唯一解 3、无穷多解相容/不相容矩阵表示线性方程组： 1、系数矩阵 2、增广矩阵解线性...
2020-04-17 16:29:04
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原创 高数学习笔记（一）：常用重要概念
高数回忆高数理论体系的搭建和相关概念阐述实数的相关概念高数中最基本的原料就是‘实数’。自然数集合：N={1,2,3,4,…}；整数集合：Z={0,±1,±2,±3,…};有理数集合：Q={mn\frac{m}{n}nm|m,n∈Z,n≠0};实数集合：R={有理数＋无理数};实数集合具有完备性、稠密性的特点。势的相关概念有限元素：比较个数；无限元素：找是否存在一种一一对...
2020-04-13 16:39:33
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原创 《矩阵论》学习笔记（三）：第三章 矩阵分析及其应用
《矩阵论》学习笔记（三）：第三章 矩阵分析及其应用本章讲述矩阵分析的理论，其基础是高等数学分析。所有的定义、性质都是从从高等数学分析中引申出来的。文章目录《矩阵论》学习笔记（三）：第三章 矩阵分析及其应用一、矩阵序列1.1 什么是矩阵序列1.2 矩阵序列的收敛1.3 矩阵序列的有界1.4 收敛矩阵的定义与性质二、矩阵级数2.1 什么是矩阵级数2.2 矩阵级数的收敛性2.3 矩阵级数的绝对收敛2...
2020-04-13 16:36:46
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原创 深度学习学习（二）：常用数据集
深度学习学习（二）：常用数据集 1.Imagenet 数据集 ImageNet 是一个计算机视觉系统识别项目， 是目前世界上图像识别最大的数据库。是美国斯坦福的计算机科学家，模拟人类的识别系统建立的. ImageNet是根据WordNet层次结构组织的图像数据集。 WordNet中每个有意义的概念，可能由多个单词或单词短语描述，被称为“同义词集合”或“synset”，平均提供1...
2020-04-13 16:31:52
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原创 《矩阵论》学习笔记（一）：第一章 线性空间与线性变换
《矩阵论》学习笔记：第一章 线性空间与线性变换文章目录《矩阵论》学习笔记：第一章 线性空间与线性变换一、线性空间二、线性变换及其性质第一章 线性空间与线性变换一. 线性空间二. 线性变换及其性质三. 两个特殊的线性空间1 欧氏空间2 酉空间1 线性空间及其性质2 线性空间的基与坐标3 基变换与坐标变换4 线性子空间1 线性变换及其运算2 线性变换的矩阵表示3 特征值与特征向量4 对角矩阵5 J...
2020-04-13 16:29:33
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原创 MATLAB的使用（一）：矩阵的操作命令
MATLAB中矩阵的操作命令文章目录MATLAB中矩阵的操作命令一、矩阵的基本运算二、求解线性方程组三、求解矩阵范数一、矩阵的基本运算矩阵的输入方式： >> A=[1 -1 -1 0 3;2 -2 -1 2 4;3 -3 -1 4 5;1 -1 1 4 -1]; 或者 >> A=[1,-1,-1,0,3;2,-2,-1,2,4;3,-3,-1,4,5;1,...
2020-04-13 16:19:22
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原创 《矩阵论》学习笔记（二）：第二章 范数理论及其应用
《矩阵论》学习笔记（二）：第二章 范数理论及其应用文章目录《矩阵论》学习笔记（二）：第二章 范数理论及其应用一、向量范数及其性质1.1. 向量范数提出的目的1.2. 向量范数的定义1.3. p-范数1.4. 向量序列的收敛性问题二、向量范数及其性质2.1. 矩阵范数提出的目的2.2. 矩阵范数的定义与性质2.3. 矩阵范数与向量范数的关系2.4. 几种常见的矩阵范数一、向量范数及其性质1.1...
2020-03-27 11:03:40
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原创 线性代数学习笔记（四）：矩阵的理解之— 矩阵的特征值与特征向量
线性代数学习笔记（四）：矩阵的理解之— 矩阵的特征值与特征向量文章目录线性代数学习笔记（四）：矩阵的理解之— 矩阵的特征值与特征向量一、特征值与特征向量1.1. 引入1.2. 定义二、特征向量与子空间2.1. 性质12.1.1 引入2.1.2 性质1及证明2.2. 性质22.2.1 引入2.2.2. 性质2及证明三、特征值多项式3.1. 特征多项式3.2. 特征多项式的意义一、特征...
2020-03-10 09:58:32
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原创 Markdown使用笔记
Markdown的使用1、字符属性的设置改变字体颜色命令：‘<font color=‘red’> 要更改成的颜色</font>’2、数学中特殊符号的表示命题中常见符号：存在：∃{\exist}∃任意：∀{\forall}∀常见的希腊字符：输入表达如下表：在LaTeX中使用时，还需依表中转换，前后加上‘$’。eg，字符ϕ\phiϕ的正确输入为‘...
2020-03-09 11:59:24
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原创 线性代数学习笔记（三）：矩阵的理解之— 矩阵的秩与行列式
线性代数之— 线性空间及线性变换一、矩阵乘法矩阵乘法：m∗n的矩阵Am∗n乘以n∗k的矩阵Bn∗k得到新的矩阵C，是一个m∗k大小的矩阵。m*n的矩阵A_{m*n}乘以 n*k 的矩阵B_{n*k}得到新的矩阵C，是一个m*k大小的矩阵。m∗n的矩阵Am∗n乘以n∗k的矩阵Bn∗k得到新的矩阵C，是一个m∗k大小的矩阵。Cij=∑a=1nAia∗BajC_{ij}=\displays...
2020-03-08 19:35:22
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原创 线性代数学习笔记（二）：线性变换的理解
线性代数学习笔记（二）：线性变换的理解文章目录线性代数学习笔记（二）：线性变换的理解一、基变换与坐标变换二、 线性变换2.1 线性变换与基变换的不同2.2 线性变换的表示2.3 线性变换的分类2.4 线性变换与矩阵2.5 应用：线性代数观点看线性变换2.5.1 微分方程是线性变换2.5.2 傅里叶变换是基底变换2.5.3 相似矩阵三、线性空间的理解四、矩阵的理解一、基变换与坐标变换一个n维...
2020-03-07 17:48:54
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原创 线性代数学习笔记（一）：线性空间的理解
线性代数两日特训班一、线性代数概述“只要不是线性的东西，我们基本上都不会”“非线性问题对人类来说极为困难”常见的思想：将非线性转换成线性。二、矩阵乘法矩阵乘法：m∗n的矩阵Am∗n乘以n∗k的矩阵Bn∗k得到新的矩阵C，是一个m∗k大小的矩阵。m*n的矩阵A_{m*n}乘以 n*k 的矩阵B_{n*k}得到新的矩阵C，是一个m*k大小的矩阵。m∗n的矩阵Am∗n乘以n∗k的矩...
2020-03-04 21:01:46
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原创 Markdown编辑器-Typora使用总结
Markdown编辑器-Typora使用总结文章目录Markdown编辑器-Typora使用总结一、字体设置二、插入代码：列表：链接：图片：一、字体设置加粗(ctrl+b)：Typora：**Typora**或__Typora__斜体(ctrl+i)：Typora：*Typora*或_Typora_下划线(ctrl+u)：Typora：<u>Typora</u>...
2020-02-27 19:57:26
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原创 深度学习笔记（一）：模型微调fine-tune
深度学习中的fine-tuning 一. 什么是模型微调 1. 预训练模型 （1） 预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。 （2） 现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型，比如VGG16/19，Resnet等模型，并用大型数据集来做训练集，比如Imagenet, COCO等训练好的模型参数； ( 3 ) 正常情...
2018-12-13 15:16:05
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转载 图像处理学习笔记（一）：openCV中的膨胀与腐蚀运算
数学形态学 数学形态学操作可以分为二值形态学和灰度形态学，灰度形态学由二值形态学扩展而来。数学形态学有2个基本的运算，即腐蚀和膨胀，而腐蚀和膨胀通过结合又形成了开运算和闭运算。 膨胀和腐蚀都针对图片中的高亮点的处理，都会使图片变得模糊，膨胀保留高亮点，闭运算保留低亮点。开运算就是先腐蚀再膨胀，闭运算就是先膨胀再腐蚀。 有图A和卷积核B，卷积核B要有一个中心点，...
2018-12-10 17:29:42
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转载 性能评价指标（P AP mAP）
性能评价指标：评价模型的好坏的各种不同的指标。常用的性能评价指标有：错误率&精度、准确率&召回率、AP&mAP等。错误率&精度针对数据集D和学习器f而言：1、错误率：分类错误的样本数占总样本的比例2、精度：分类正确的样本数占总样本的比例准确率&召回率信息检索中，我们经常会关心“检索出的信息有多少比例是用户感兴趣的”以及“用户感...
2018-11-29 19:47:28
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