05 2019 档案
摘要：1 图像表示 1.1 数字图像的基本要素 1.2 数字图像的表示 1.2.1 矩阵表示 1.2.2 数学表示 2 图像质量 2.1 图像的质量 2.2 图像质量的评价 2.2.1 主观评价 2.2.2 客观评价 3 图像的颜色 3.1 视觉三基色假说 3.2 两种基色系统 3.3 颜色模型 3.3.
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摘要：1 数学公式神器：Mathpix Snip 作为理工科的学生或者经常用到数学的科研工作者，应该对数学公式都很头疼，不管是用LaTeX还是mathtype，都比较麻烦，要么需要频繁的鼠标点击，要么需要好的记忆力。而 "Mathpix Snip" 只需一个快捷键ctrl+alt+m，像截图一样框选住要输
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摘要：1 概述 两个向量之间的距离（此时向量作为n维坐标系中的点）计算，在数学上称为向量的距离（Distance），也称为样本之间的相似性度量（Similarity Measurement）。它反映为某类事物在距离上接近或远离的程度。直觉上，距离越近的就越相似，越容易归为一类；距离越远越不同。 2 常用距
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摘要：1.目标 本篇文章介绍的重点是如何使用TensorFlow在自己的图像数据上训练深度学习模型，主要涉及的方法是对已经预训练好的ImageNet模型进行微调（Fine tune）。使用谷歌的Colaboratory（python3 环境）实现。 2.微调原理 什么是微调？这里以VGG16为例进行讲解。
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摘要：1 Colaboratory 介绍 Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 2 搭建 Colaboratory 打开谷歌，使用邮箱登陆你的 Google 账
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摘要：1 助力填报志愿 1.1 案例 1.2 解决办法 1.3 总结与延伸 2 考证考研如何搜 2.1 如何搞定资源 2.2 案例 2.3 解决办法 2.4 总结 3 技能学习如何搜 3.1 各个方面的垂直网站 3.2 案例 3.3 解决办法 4 读书论文如何搜 4.1 论文收集 4.2 总结 5 求职出
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摘要：1 等式约束的优化 1.1 等式约束的引入 1.2 等式约束的例题 该例题说明：一阶必要条件不能区分极大点与极小点，只能说明该点可能是极值点。 1.3 等式约束的注意事项 1.4 λ的存在性 使用拉格朗日乘子的问题：原约束问题存在最优，但使用朗格朗日乘子之后改成无约束的问题时，该无约束问题可能不存在
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摘要：有人的地方就有江湖，江湖就是关系，所以有人的地方就有关系，没有人可以脱离关系而独立存在。 但，很多人年纪一把了，还是不会处理关系。 01 认清人的本性 理解角色化生存 但放弃100%角色化要求 什么是角色化生存？ 去年听梁宁的产品课，给我很大的启发—— 我们从小到达的教育就是角色化教育： 你要成为好
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摘要：1 桌面整理助手 1.1 腾讯电脑桌面管家 1.2 everything 1.3 360桌面助手 1.4 桌面整理补充 2 文件夹管理神器 2.1 文件夹管理的烦恼 2.2 烦恼的解决 3 急速启动神器 3.1 Rolan（付费） 3.2 音速启动（免费） 4 异地同步办公 4.1 案例 4.2 解
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摘要：1预备知识 1.1 什么叫二次函数 1.2 什么叫二阶收敛 如果在有限步内找到二次函数的最优解，则该算法就称为二阶收敛。 1.3 什么叫共轭方向 2 共轭梯度法 2.1 引入 2.2 特点 举个例子体会： 2.3 Fletcher Reeves 算法 举个例子体会： 这个例子是想说明：按照前边的理论
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摘要：1 为什么使用卷积神经网络 Softmax回归是一个比较简单的模型，预测的准确率在91%左右，而使用卷积神经网络将预测的准确率提高到99%。 2 卷积网络的流程 3 代码展示 coding: utf 8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples
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摘要：1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d()，tf.nn.max_pool()，tf.nn.avg_pool()等，用法如下： tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padd
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摘要：1 MNIST数据集 MNIST数据集主要由一些手写数字的图片和相应的标签组成，图片一共有10类，分别对应从0 9，共10个阿拉伯数字。原始的MNIST数据库一共包含下面4个文件，见下表。 训练图像一共有60000张，供研究人员训练出合适的模型。测试图像一共有10000张，供研究人员测试训练的模型的
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摘要：01 前言 02 如何科学地记笔记 03 知识如何吸收 04 知识应用
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摘要：1. 登录 2. 如下图所示，更改默认编辑器后保存。 3. 如果想改变图片大小，把粘贴生成后的图片源地址粘到以下代码对应处（可以不指定高度） 注：最近发现使用align=center / 不能够使图片居中了！！！解决办法如下： 4. 完成！
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摘要：梯度方向 梯度方向的定义 为什么选梯度方向 沿梯度方向存在的问题 注：其实就是“沿梯度方向，函数不能再有限步达到最优！” 梯度算法 梯度算法的定义 梯度算法例题 最优梯度 最优梯度的定义 最优梯度的例题 最优梯度的收敛特性
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摘要：1 人脉搜索的前提 2 人脉搜索的渠道 3 人脉积累的技巧 关于技巧的总结：
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摘要：1 引入 之前我们求梯度与Hession阵来确定极值点，但是当维度非常大的时候，往往求解不出来。所以另辟蹊径，从一元开始： 2 二分法 3 等区间搜索 注：对于三点等分区间搜索来说，第一轮计算三个点的值，以后每轮只计算两个新点的值。 4 斐波那契搜索 4.1 引入 4.2 斐波那契数列 4.3 斐波
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