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2019年3月14日

图像处理项目——制作自己的人脸数据集

摘要: 制作自己的人脸数据集 1、加载人脸检测器2、打开电脑摄像头,载入视频流,抽取帧,进行灰度化处理3、识别人脸,采集20张保存到文件中 三 : 制作结果 阅读全文

posted @ 2019-03-14 21:07 AI大道理 阅读(2397) 评论(0) 推荐(0) 编辑

为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向?

摘要: https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80212814什么是梯度?对于梯度下降算法(Gradient Descent Algorithm),我们都已经很熟悉了。无论是在线性回归(Linear Regression)、逻辑回归(Logisti 阅读全文

posted @ 2019-03-14 10:19 AI大道理 阅读(475) 评论(0) 推荐(0) 编辑

L2与L1正则化理解

摘要: https://www.zhihu.com/question/37096933/answer/70507353 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80755144 机器学习中,如果参数过多,模型过于复杂,容易造成过拟合(overfit) 阅读全文

posted @ 2019-03-14 10:18 AI大道理 阅读(511) 评论(0) 推荐(0) 编辑

(数学)P、NP、NPC、NP hard问题

摘要: 概念定义: http://m.elecfans.com/article/757041.html https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/5048556.html P问题:能在多项式时间内解决的问题; NP问题:(Nondeterministic Polynomial ti 阅读全文

posted @ 2019-03-14 09:17 AI大道理 阅读(8698) 评论(0) 推荐(5) 编辑

2019年3月13日

C++ vector用法

摘要: 【转】 C++ vector用法 在c++中,vector是一个十分有用的容器,下面对这个容器做一下总结。 1 基本操作 (1)头文件#include<vector>. (2)创建vector对象,vector<int> vec; (3)尾部插入数字:vec.push_back(a); (4)使用下 阅读全文

posted @ 2019-03-13 21:21 AI大道理 阅读(407) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV轮廓vectorvector

摘要: OpenCV轮廓vectorvector,vector,vector,vector https://blog.csdn.net/Ahuuua/article/details/80593388 OpenCV轮廓vectorvector,vector,vector,vector https://blog 阅读全文

posted @ 2019-03-13 21:18 AI大道理 阅读(648) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理项目——人脸检测—视频

摘要: 人脸检测 三:检测结果 四:稍微修改代码调通对视频文件中人脸的检测 检测结果 阅读全文

posted @ 2019-03-13 20:54 AI大道理 阅读(743) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像处理项目——人脸检测—图片

摘要: 人脸检测 cvHaarDetectObjects是opencv1中的函数,opencv2中人脸检测使用的是 detectMultiScale函数。它可以检测出图片中所有的人脸,并将人脸用vector保存各个人脸的坐标、大小(用矩形表示),函数由分类器对象调用: [cpp] view plain co 阅读全文

posted @ 2019-03-13 14:01 AI大道理 阅读(474) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pandas教程

摘要: https://jingyan.baidu.com/season/43456?pn=0 阅读全文

posted @ 2019-03-13 09:47 AI大道理 阅读(188) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python数据分析之matplotlib学习

摘要: 本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找。 类MATLAB API 最简单的入门是从类 MATLAB API 开始,它被设计成兼容 MATLAB 绘图函数。 from pylab import * from numpy import * x = linspace(0, 阅读全文

posted @ 2019-03-13 09:46 AI大道理 阅读(724) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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