补档 一分钟了解“副词、系动词、情态动词、实意动词的先后位置关系”_一点点一滴滴的博客-CSDN博客
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一分钟了解“副词、系动词、情态动词、实意动词的先后位置关系”
顺序：
助动词(do does did)之后
系动词(be动词)之后
情态动词(can could should等)之后
also，still等副词
放在行为动词之前(如吃 走等有实意的动词)
例如 be also
一分钟了解“Microsoft visual studio 2015的目录里没有vcvarsall.bat”
原因：如果你在安装VS2015时选择了默认安装方式，将不具备Visual C++。办法：首先打开VS，然后点击新建项目，选择Visual C++； 出现两个安装选项，选择其中一个安装； 安装完成重新启动VS。感谢：http://ask.zol.com.cn/x/6316397.html...
一分钟了解“查看一台windows电脑是否安装了cudnn”
cudnn其实是一个库，没有安装这一说。查看这台电脑是否配置过cudnn库，一个简单方法就是：到CUDA安装目录下的 bin目录或者include目录中是否有包含 cudnn字样的.h文件。 ...
一分钟了解“查看一台windows电脑是否成功安装了CUDA”
第一步：同时按键盘上的“windows键+R”，输入“cmd”并回车，进入windows的命令行界面。第二步：命令行里输入“nvcc -V”并回车第三步：如果已经成功安装CUDA的话，会显示CUDA的版本号的。...
一分钟了解“matlab设置看3D图的视角/角度/观察角度”
语句为：view([Azimuth,Elevation])其中Azimuth和Azimuth的物理意义是：（下面的图片来自matlab文档）
一分钟了解”匹配追踪算法（Matching Pursuit，MP） 和 正交匹配追踪算法（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）“
==先罗嗦几句（不计入一分钟正文）==（1）OMP相对于MP的优势在此不讲，搜索到的帖子都会讲到。（2）OMP的实现步骤资料虽有很多，但是讲的不太浅显易懂，所以这里讲一下。（3）MP的实现步骤很多人讲的已经比较明白，本文也介绍MP目的是为了与OMP对比并有助理解。== 一分钟正文开始 ==Usman, Koredianto, (2017), Introduction to Or...
一分钟了解“用英语表示描述”
除了describe，represent还可以用depict
一分钟了解“英语表达采用了某种算法”
我以前常用 use， utilize其实还可以用 employed， adopted，exploit（开发利用之意）
一分钟了解“用matlab计算图像的熵 entropy”
一句话：Out= entropy(Img) 其物理意义：如果一幅图（或一组数字中）有n种不同的取值，每种取值站的比率为p(i), i=1,...,n那么这个函数求的熵就是 -sum(p(i).*log2[p(i)]),通俗来讲就是对每个p求其对应的p(i).*log2[p(i)]，然后再把这些所有结果加起来再取相反数。==============下面是一分钟之外的额外内容=======...
一分钟了解“matlab产生某个概率分布的概率密度函数”
网上或者matlab文档里查询pdf函数，几乎所有能遇到的概率密度函数都会在里面遇到。语法：y = pdf('name',x,A)y = pdf('name',x,A,B)y = pdf('name',x,A,B,C)y = pdf('name',x,A,B,C,D)y = pdf(pd,x)...
一分钟了解“matlab画高斯函数、高斯概率密度函数”
语法：y2 = pdf('Normal',x,mu,sigma)范例x=[-20:0.1:20]y2 = pdf('Normal',x,1,5)plot(x,y2)
一分钟了解”召回率 recall“
（1）召回率recall你找一个小孩帮你看羊，期间狼来了100次，小孩有70次喊了”狼来了“（这70次小孩都没有看花眼，也没有说谎），召回率就是70%。所以，召回率recall是衡量一个诚实的（小孩本身是尽力的，但能力有限，不保证每次狼来了都能看到）小孩发现狼的能力有多强。召回率recall=狼来了且被小孩发现的次数TP/(狼来了且被小孩发现的次数TP+狼来了小孩却没发现的次数FN)...
一分钟了解”精确率 precision“
（1）精确率(precision)你找一个小孩，帮你看羊，期间小孩喊了100次狼来了，其中80次狼真的来了，20次狼其实没有来。精确率就是80%。所以，精确率(precision)衡量了一个小孩的诚实程度，就是他说狼来了的时候，有多大的可信度。精确率precision=小孩说狼来了且是实话TP/(小孩说狼来了且是实话TP+小孩说狼来了但在说谎FP) ======以上为一分钟以内...
一分钟了解”matlab对数函数log“
matlab中的log函数是以 自然常数e为底的，相当于高数教材里的ln(x)函数证明：同时也是代码范例：>> log(exp(2))ans = 2
一分钟了解“matlab得到自然常数e”
代码如下：exp(1)%即e的一次方结果如下：ans = 2.7183
一分钟了解：“文献：基于Sigma点卡尔曼滤波的天基红外低轨卫星目标跟踪”
应用背景：多个相聚较远的卫星监测同一个目标，形成多目视觉的场景。观测模型：输入为目标的实际坐标，输出为目标相对于各个卫星的俯仰角和方位角（这俩角度是卫星可以测到的。）...
一分钟了解“Local Binary Pattern，局部二值模式，LBP”
如下图一个3x3的块，每个像素和中心像素比大小，大于中心像素则在结果中记为1，小于中心像素则在结果中记为0。如图会有8个比较结果，然后把这8个结果串成一串就是LBP。虽然后来有改进的LBP，但是基本套路不变。...
一分钟了解“文献：基于MeanShift和卡尔曼滤波的红外目标跟踪算法”
1.该算法采用局部二元模式LBP算子提取图像特征向量，基于ＭeanShift特征匹配和目标定位结果，预测下一帧跟踪波门中心位置，结合卡尔曼滤波器进行跟踪状态估计和维持。2.MeanShift的模板是有更新过程的：以当前观测值和旧模板之间的相似度为根据，相似度很大，则不更新；相似度很小，则认为是出现了遮挡，也不更新；相似度在中等水平，将旧模板和新模板线性叠加。3.模板的大小（我的理解：原文中的核函数...
一分钟了解“文献：基于序列红外图像的弹道导弹中段目标检测跟踪方法”
卡尔曼滤波的状态x包括：行坐标，列坐标，行方向速度，列方向速度，目标灰度，目标灰度变化率。一共5个维度，而且，除了位置信息，还包括目标的形态信息（本文中是目标灰度）。本文假设目标灰度是不变化的，因为状态中没有灰度变化率这一参量（从状态转移方程也可以印证这一点）。本文给出了估计协方差矩阵Q和R的方法，是参考文献[6]，不过还是用单位阵乘以一个常数表示，仍是比较朴素的方法。本文主要是用于在目标抖动（来...
一分钟了解“文献：基于卡尔曼预测采样与空域图描述的稳健红外目标跟踪”
本文方法：基于卡尔曼预测采样+空域图描述的红外目标跟踪方法。1.空域图是直方图的一种高阶推广。卡尔曼滤波中的参数Q和R分别是指噪声向量wk和噪声向量vk的协方差矩阵。所以是个矩阵，常常还是个对角阵，不是一个常数。卡尔曼滤波的状态是坐标（目标的行数和列数），这个坐标以及卡尔曼滤波的协方差矩阵P共同来决定一个高斯分布区域，这个区域就是本文中粒子滤波的粒子分布区域。卡尔曼滤波的观测值Z采用的是权值最大的...
一分钟了解“文献：基于卡尔曼滤波器的运动目标跟踪算法”
本文的卡尔曼输入状态包括目标的行坐标、列坐标、外接矩形长度、外接矩形宽度、以及四个上述参数的变化率。也就是说，状态向量有8维。这个状态向量不仅包括了目标的位置信息，还包括了目标的形态信息（长宽比）。本文目标检测用的“混合高斯模型的背景差分法”[5]。外接矩形长宽比确定方法是：先对检测到的目标求出连通域，然后根据联通域的最大/小的行/列数确定长宽比。使用提出的目标链表来记录多个目标的状态，使用帧间关...
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