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原理 直方图均衡化是一种通过使用图像直方图，调整对比度的图像处理方法；通过对图像的强度（intensity）进行某种非线性变换，使得变换后的图像直方图为近似均匀分布，从而，达到提高图像对比度和增强图片的目的。普通的直方图均衡化采用如下形式的非线性变换: 设 f 为原始灰度图像，g 为直方图均衡化的灰 阅读全文
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原理 在机器学习中, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能. 混淆矩阵大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, 其中 n_classes 表示类的数量. 这个矩阵的每一行表示真实类中的实例, 而每一列表示预测类中的实例 (Tensorflow 和 sc 阅读全文
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英文原文: Dilated Convolution 简单来说，扩张卷积只是运用卷积到一个指定间隔的输入．按照这个定义，给定我们的输入是一个2维图片，扩张率 k=1 是通常的卷积，k=2 的意思是每个输入跳过一个像素，k=4 的意思是跳过 3 个像素．最好看看下面这些 k 值对应的图片． 下面的图片表 阅读全文
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C语言 在 C 语言中, 使用 main 函数的输入参数 argc 和 argv 传入命令行参数. argc 为 int 类型, 表示传入命令行参数的个数 (argument count); argv 为 char** 类型, 表示命令行参数向量 (argument vector), 每个命令行参数 阅读全文
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原理 短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT) 是一个用于语音信号处理的通用工具.它定义了一个非常有用的时间和频率分布类, 其指定了任意信号随时间和频率变化的复数幅度. 实际上,计算短时傅里叶变换的过程是把一个较长的时间信号分成相同长度的更短的段, 在每 阅读全文
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Latex 数学公式使用示例 Latex 数学公式命令中，数学符号都使用反斜杠（backslash, '\'）转义英文缩略词 , 一些简单的数学符号命令: 其使用大括号（curly braces, '{}'）传入额外的输入 : 下划线（underscore，'_'）和脱字符（caret,'^'）在 阅读全文
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原理 对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望极大算法的变 阅读全文
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简介 ffmpeg 是一款非常快速的视频和音频转换器, 是开源项目 FFmpeg (Fast Forward moving pictures expert group) 的命令行程序。 它可以在任意采样率之间转换，并通过高质量的多相滤波器实时调整视频大小。 ffmpeg 程序的转码流程,如下所示 具 阅读全文
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在机器学习任务中，经常会对数据进行预处理．如尺度变换，标准化，二值化，正规化．至于采用哪种方法更有效，则与数据分布和采用算法有关．不同算法对数据的假设不同，可能需要不同的变换，而且有时无需进行变换，也可能得到相对更好的效果．因此推荐使用多种数据变换方式，用多个不同算法学习和测试，选择相对较好的变换方 阅读全文
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NaN 是 Not a Number 的缩写．它是一个数值类型值，通常在浮点计算中，表示未定义或无法表示的值．而且，不能直接使用相等运算符 (==) 检查 NaN．由于在程序中，nan == nan (C/C++/Python) 或 nan is nan (Python) 总是返回 0 或 Fals 阅读全文