摘要：
贪心算法 什么是贪心算法？ 贪心算法是指对问题求解时，总是做出在当前看来时最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有的问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某状态以前的过程不会影响到以后的状态，只与当前 阅读全文
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1.数据结构 2.图像增强 1. 灰度值变换 2. 辐射标定 3. 图像平滑 1. 时域去噪法 2. 空间域去噪法 1. 均值滤波器 递归线性滤波器：将上次计算得到的值带入到下次的值中 缺点：噪声并不能被全部消除 2. 高斯滤波器 [高斯滤波器][1] 4. 傅里叶变换 将函数h(x)从空间域转变到 阅读全文
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多层感知机 随着层数越多，所需的节点数目下降,但是随着层数的增多又会出现其他的问题： 1. 过拟合 解决办法： DropOut 2. 参数难以调试 尤其是梯度下降的参数使用Adagrad、Adam、Adadelta等自适应的方法可以降低调试参数的负担。 3. 梯度弥散 使用Sigmoid在反向传 阅读全文
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反向传播 max门的梯度 关于某变量的偏导也是分段的，关于它就是 1，不关于它就是 0 乘法相对于梯度转换器 阅读全文
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Output size: 没有填充 $$ (N F)/stride +1 $$ 0值填充 $$ (N+P 2 F)/stride+1 \\其中P为填充的大小 $$ 卷积核参数的个数 $$ （F F L+B） N \ \ 其中F为卷积核的大小，L为通道数，B为偏置数（1），N为卷积核个数 $$ 总结 阅读全文
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TensorFlow入门 入门用法 1.首先载入Tensorflow库,并创建InteractiveSession,接下来创建Placeholder,即输入数据的地方 2.然后定义系数W and b 3.实现算法（以softmax为例） 4.定义损失函数（loss Function)描述模型对分类的 阅读全文
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Tensorflow中reduction_indices 的用法 默认时None 压缩成一维 阅读全文
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SIFT特征原理与理解 SIFT（Scale invariant feature transform)尺度不变特征变换 SIFT是一种用来侦测和描述影像中局部性特征的算法，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。 SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转 阅读全文
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numpy 标签（空格分隔）： numpy 数据挖掘 切片 数组切片是原始数组的视图。这意味着数据不会被复制，视图上的任何修改都会直接反映到源数组上 布尔型索引 通过布尔型索引选取数组中的数据，总会产生创建数据的副本，即使返回一模一样的数组也是如此。 阅读全文
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IPython的使用 标签（空格分隔）： IPython 内省 变量前面或后面加?显示有关该对象的一些通用信息 %run命令 %paste 和 %cpaste可以承接剪切板中的一切文本，并在shell中以整体执行 %time和%timeit % time一次执行一条语句，然后报告总体的执行时间 阅读全文
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Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks 使用3 D CNN提取空 谱信息 主要内容 1. 基于CNN设计了三种FE（Featur 阅读全文