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2020年3月17日

班课2

摘要: 1. 用spatial filters处理图片边缘部分时,由于没有足够的邻居所以需要补齐,方法有 a) zero:用0补齐 b) constant:用一个特定的值补齐 c) clamp:重复边缘上的值 d) wrap:从相反方向copy e) mirror:镜像copy,把边界下面的一行翻上去 2. 阅读全文

posted @ 2020-03-17 19:48 Eleni 阅读(111) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月10日

班课2

摘要: 1. classification 即根据我们观察到的feature分类,核心是找到中间的boundary,大于该值的一类,小于该值的分到另一类(ax1+bx2+c=0) 为了避免公式过于复杂,定义weight vector, WT=[a, b], XT=[x1, x2],故而得到新的表达式XTw= 阅读全文

posted @ 2020-03-10 07:08 Eleni 阅读(118) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月3日

openCV学习

摘要: 1. 图像读取 imread(img_path,flag) 读取图片,返回图片对象 img_path: 图片的路径,即使路径错误也不会报错,但打印返回的图片对象为None flag:cv2.IMREAD_COLOR,读取彩色图片,图片透明性会被忽略,为默认参数,也可以传入1 cv2.IMREAD_G 阅读全文

posted @ 2020-03-03 17:37 Eleni 阅读(254) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月2日

lecture 4

摘要: 1. PLT指用户多久可以看到页面的时间,减少PLT可以通过减小内容大小,改变HTTP以更好的利用宽带,改变HTTP避免相同内容的重复转发,使内容与client更近 2. RTT指一个小的packet从client到server再回来的时间 HTTP响应时间包括:一个RTT启动TCP连接(因为non 阅读全文

posted @ 2020-03-02 18:18 Eleni 阅读(208) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月1日

lecture 4

摘要: 1. fourie transform可将spatial domain转换成frequency domain,对frequency domain进行processing后可以再将其通过fourier的逆转换转换成spatial domain 2. Fourier series:周期函数可由sines 阅读全文

posted @ 2020-03-01 12:15 Eleni 阅读(145) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年2月29日

lecture 4

摘要: 5. The arithmetic mean minimises squared Euclidean distance 算数平均值可以使squared Euclidean distance最小(squared Euclidean distance指这个点到dataset里所有点的距离平方之和) 如果 阅读全文

posted @ 2020-02-29 17:23 Eleni 阅读(251) 评论(0) 推荐(0) 编辑

lecture 3待总结

摘要: 阅读全文

posted @ 2020-02-29 17:06 Eleni 阅读(102) 评论(1) 推荐(0) 编辑

2020年2月26日

lecture 3

摘要: 1. quiz: Consider a circuit-switched network with N=100 users where each user is independently active with probability p=0.2 and when active, sends da 阅读全文

posted @ 2020-02-26 20:43 Eleni 阅读(155) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年2月25日

串讲

摘要: COMP9417 1. machine learning分为supervised learning与unsupervised learning supervised learning基于input以及output做出判断,算法分为classification(得到分类)与regression(数值预 阅读全文

posted @ 2020-02-25 19:11 Eleni 阅读(242) 评论(2) 推荐(0) 编辑

lecture 3

摘要: 1. Bias-Variance Decomposition irreducible error无法被减小,而reducible error可以通过对model的调整将其最小化 2. 一般情况下而言,model越复杂,bias越小,而variance越高,故而我们要找到一个平衡使MSE最小 3. c 阅读全文

posted @ 2020-02-25 19:10 Eleni 阅读(156) 评论(1) 推荐(0) 编辑

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