摘要：
看来了一下EM算法的推导，感觉信号检测与估值的课需要复习了。。。 斯坦福大学机器学习——EM算法求解高斯混合模型（系列） 下面主要介绍EM的整个推导过程。 回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。当x是向量时，如果其hessian矩阵H是半正定的（ 阅读全文
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不知道看了几遍的kmp，反正到现在都没有弄清楚next[j]的计算和kmp的代码实现，温故而知新，经常回来看看，相信慢慢的就回了 从头到尾彻底理解KMP 理解KMP 以后kmp算法都按照这样写 有这样写的，else效果就是j 1的时候 阅读全文
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这块硬骨头，放在这里半年的时间了，一直没有动，今天周末看看，书上把过程写的比较详细，自己基本也看懂了，但是对代码本身的编写还是比较生疏，要经常复习，估计才能看透，后面有看了kmp;这两者之间的关系也是头大。。。 阅读全文
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update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊，为了快速计算，先对每个小块进行计算，然后计算所有块的平均值。可以参考源代码实现，而且代码实现有近似的在里面！matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中，可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N，考虑到窗口形状 阅读全文
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以下代码只有最简单的读写。地址定位啥的，个别注释中有。如果要改动png的格式甚么的就要再了解一下png的数据结构如果要十进制的话就跟着注释改一下: 阅读全文
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简单列举几种常用的推荐系统评测指标： 1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有 阅读全文
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简介： 大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大（何为类间方差？原理中有介绍）。 OTSU算法 OTSU算法也称最大类间差法，有时 阅读全文
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在这里记录一些优秀的人的链接地址，方便以后复习和学习： 写给准备参加秋招的学弟学妹们~一定要来看哦~ 面经-csdn 阅读全文
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1.基于内容的推荐 对于基于内容的推荐不多赘述，只说下基本的概念，根据用户已经评分且喜欢(评分高)的电影，为用户推荐和他过去喜欢的电影相似的电影，这里的相似就要依据电影的"内容"来计算了，例如电影的类型等等。 利用到评分预测上，就是对于目标用户A和电影M，从A已经评价过的电影中找到与M相似的电影，利 阅读全文
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python操作mysql数据库 Python 标准数据库接口为 Python DB-API，Python DB-API为开发人员提供了数据库应用编程接口。 DB-API 是一个规范. 它定义了一系列必须的对象和数据库存取方式, 以便为各种各样的底层数据库系统和多种多样的数据库接口程序提供一致的访问 阅读全文