06 2019 档案
摘要：1 安装包下载 版本号：7.4 "下载" 提取码：fxma 2 安装方法 用安装包内的Key激活即可。软件激活后不能升级. 注意 ：必须断网或者加入防火墙阻止联网使用！ 3 可能遇到的问题 当安装完MathType后，打开word报如下错误： 解决方法如下： 步骤一 要确保路径被office信任。
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摘要：而一些学知识产权的学生，经常会面临着输入“版权所有”，“注册”，“商标”等特殊字符。而这些字符在哪里找呢？ 14.“版权所有”，“注册”，“商标”字符的输入 第一步：插入→符号→其他符号 第二步：符号→特殊字符→点击目标字符→插入 当当当当~~这个是不是很简单呢~~而且每一个特殊字符的右侧都有一个快
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摘要：备注：本文演示的word软件版本为2016。绝大部分学校的学术论文有模板，建议直接在模板上改，使用格式刷功能，并可以省略2到8这几步。 01.保存的高级选项设置 写论文最重要的是保存！保存，保存，保存，重要的事情说三遍。保存的快捷键是Ctrl+S。 另外， Word默认的自动保存是10分钟保存一次，
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摘要：1 前言 卷积神经网络和上一章讲的常规神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。 每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再进行激活函数运算。 整个网络依旧是一个可导的评分函数：该函数的输入是原始的图像像素，输出是不同类别的评分。 在最后一层（往往是全连接层），
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摘要：1 训练 在前面当中我们讨论了神经网络静态的部分：包括神经网络结构、神经元类型、数据部分、损失函数部分等。 这个部分我们集中讲讲动态的部分，主要是训练的事情，集中在实际工程实践训练过程中要注意的一些点，如何找到最合适的参数。 1.1 关于梯度检验 之前的博文我们提到过，我们需要比对数值梯度和解析法求
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摘要：1 数据预处理 关于数据预处理我们有3个常用的符号，数据矩阵，假设其尺寸是（是数据样本的数量，是数据的维度）。 1.1 均值减去 均值减法（Mean subtraction）是预处理最常用的形式。它对数据中每个独立特征减去平均值，从几何上可以理解为在每个
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摘要：1 简介 在线性分类一节中，在给出图像的情况下，是使用来计算不同视觉类别的评分，其中是一个矩阵，是一个输入列向量，它包含了图像的全部像素数据。 在使用数据库CIFAR 10的案例中，是一个的列向量，是一个$[10 \times
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摘要：1 反向传播的直观理解 反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法。 理解反向传播过程及其精妙之处，对于理解、实现、设计和调试神经网络非常关键。 反向传播是一个优美的局部过程。在整个计算线路图中，每个门单元都会得到一些输入并立即计算两个东西： 这个门的输出值 其输出值关于输入值的局部梯度 门单
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摘要：1 损失函数可视化 损失函数一般都是定义在高维度的空间中（比如，在CIFAR 10中一个线性分类器的权重矩阵大小是[10x3073]，就有30730个参数），这样要将其可视化就很困难。然而办法还是有的，在1个维度或者2个维度的方向上对高维空间进行切片，就能得到一些直观感受。 例如，随机生成一个权重矩
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摘要：1 概述 两层全连接网络。 代码实现环境：python3 2 数据处理 2.1 加载数据集 将原始数据集放入“data/cifar10/”文件夹下。 运行结果如下： 2.2 划分数据集 将加载好的数据集划分为训练集，验证集，以及测试集。 运行结果如下： 2.3 归一化 将划分好的数据集归一化，即：所
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摘要：1 概述 基础的理论知识参考 "线性SVM与Softmax分类器" 。 代码实现环境：python3 2 数据预处理 2.1 加载数据 将原始数据集放入“data/cifar10/”文件夹下。 运行结果如下： 2.2 划分数据集 将加载好的数据集划分为训练集，验证集，测试集。 运行结果如下： 2.3
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摘要：1 概述 基础的理论知识参考 "线性SVM与Softmax分类器" 。 代码实现环境：python3 2 数据处理 2.1 加载数据集 将原始数据集放入“data/cifar10/”文件夹下。 运行结果如下： 2.2 划分数据集 将加载好的数据集划分为训练集，验证集，以及测试集。 运行结果为： 2.
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摘要：1 引入 "上一篇" 介绍了图像分类问题。图像分类的任务，就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。我们还介绍了k Nearest Neighbor （k NN）分类器，该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较，来给测试图像打上分类标签。k Nearest Nei
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摘要：1 图像分类问题 1.1 什么是图像分类 所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一，并且有着各种各样的实际应用。计算机视觉领域中很多看似不同的问题（比如
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摘要：1 序列化与反序列化 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户端，我们通常都需要先把这些数据转化为字符串或字节串，而且需要规定一种统一的数据格式才能让数据接收端正确解析并理解这些数据的含义。 是早期被广泛使用的数据交换格式，在早期的系统集成论文中经常可以看到它的身影；如今大家使用更多的数
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摘要：1 基本概念 2 表示法设计 2.1 链码 2.2 多边形逼近 2.2.1 点合成算法 2.2.2 边分裂算法 2.3 外形特征 2.4 边界分段 2.5 区域骨架提取 3 边界描述子 3.1 简单描述子 3.2 傅里叶描述子 3.3 矩量 4 关系描述子 4.1 基本思想 4.2 阶梯关系编码 4
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摘要：1 基本概念 1.1 什么是纹理 1.2 纹理分析涉及到的问题 1.3 纹理的研究方法 2 统计纹理分析 2.1 直方图统计方法 2.2 自相关函数法 3 结构纹理分析 3.1 基本概念 3.2 应用 4 傅里叶变换纹理分析
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摘要：1 问题的引入 2 Gabor变换 3 小波变换 3.1 小波变换的定义 3.2 一维小波变换 3.3 一维离散小波变换 3.4 二维小波变换 3.5 二维离散小波变换 3.6 小波变换的基本性质 3.6 小波变换的应用
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摘要：1 问题的提出 2 K L变换的原理 3 K L变换的计算过程 4 K L变换的性质 5 K L变换的深入讨论 6 K L变换的应用
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摘要：1 问题的提出 2 二维沃尔什 哈达玛变换 3 沃尔什 哈达玛变换的性质与应用
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摘要：1 问题的提出 2 一维离散余弦变换 3 二维离散余弦变换 4 余弦变换的性质 5 余弦变换的应用
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摘要：1 基本数学概念 2 一维傅里叶变换 3 一维离散傅里叶变换 4 二维傅里叶变换 5 二维离散傅里叶变换 5.1 定义 5.2 性质 5.3 二维离散傅里叶变换的显示与计算
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摘要：1 图像频域变换的意义 2 图像频域变换的理论基础 2.1 线性系统 2.2 卷积的定义 2.3 相关的定义 2.4 正交变换 2.4.1 连续函数集合的正交性 2.4.2 正交函数集合的完备性 2.4.3 正交函数的离散情况 2.4.4 一维正交变换 2.4.5 酉变换 2.4.6 图像变换
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摘要：1 图像的像素级运算 1.1 点运算 1.1.1 常见的点运算 1.1.2 点运算的特点 1.2 代数运算 1.2.1 加法运算 1.2.1 减法运算 1.2.1 乘法运算 1.3 逻辑运算 2 图像的空域变换 2.1 几何变换 2.1.1 多项式变换 2.1.1.1 仿射变换 2.1.1.2 伪仿
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