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2020年4月24日
图像中的模板
摘要: 图像中的大部分运算都是通过卷积运算完成的 卷积运算:可看作是加权求和的过程,使用到的图像区域中的每个像素分别与卷积核(权矩阵)的每个元素对应相乘,所有乘积之和作为区域中心像素的新值 卷积核:卷积时使用到的权,用一个矩阵表示,该矩阵与使用的图像区域大小相同,其行、列都是奇数,是一个权矩阵(之所以是奇数
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posted @ 2020-04-24 17:19 少年π
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笔试中的键盘输入
摘要: 处理出如问题:
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posted @ 2020-04-24 16:47 少年π
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2020年4月21日
STL中的sort算法
摘要: <<STL源码剖析>>中的描述: 上图表明了关于sort算法的两大要点: sort(randomacessiterator it1,randomacessiterator it1)即,sort算法的输入形参是两个,而且必须都是随机迭代器(貌似只有vector和deque满足?) sort默认的排序结
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posted @ 2020-04-21 09:22 少年π
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2020年4月20日
leetcode第53题——最大子序和
摘要: 题目: 给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。 示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6。 初次拿到这个题目,最直接的想法是:遍历整个数组,
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posted @ 2020-04-20 09:46 少年π
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2020年4月19日
判断一个字符串是否是另一个字符串的子串。
摘要: STL中的find()函数,提供了强大的功能。 当我们判断一个字符串是否包含另一个字符串的时候,可以使用find(); 如下图: #include <iostream> #include <string> using namespace std; int main() { string a="abc
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posted @ 2020-04-19 20:13 少年π
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2020年4月18日
贝叶斯分类器
摘要: 和之前的支持向量机,还有LDA不同,贝叶斯分类器是基于概率模型的分类器;也就是在所有相关概率已知的情况下,贝叶斯决策基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 对于贝叶斯分类器,是建立在贝叶斯概率模型上的: 贝叶斯模型是一种典型的”基于结果求原因的模型“,其中: p(w):为先验概率,表示每种类别
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posted @ 2020-04-18 10:27 少年π
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2020年4月17日
支持向量机初步
摘要: 关于SVM的描述: https://www.cnblogs.com/simpleDi/p/10230477.html 关于SVM最好的描述应该看西瓜书: 支持向量机的核心可以用下图描述之: 支持向量机的本质正如上图所示:求出一个超平面,将不同的类别分开。而这个超平面的位置,实际上仅仅与类别中与平面最
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posted @ 2020-04-17 17:26 少年π
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线性判别分析LDA算法
摘要: 关于线性判别分析算法LDA算法,可以用来降维和分类,一种监督学习策略(也就是你要指定分几类),这一点是不同于PCA的(PCA是非监督学习的)。 推荐学习网址: https://blog.csdn.net/ruthywei/article/details/83045288 https://blog.c
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posted @ 2020-04-17 14:57 少年π
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最小二乘法解的矩阵形式推导
摘要: 网址:https://blog.csdn.net/monsterhoho/article/details/46753673
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posted @ 2020-04-17 11:23 少年π
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python中正确安装对应版本的包
摘要: python在写机器学习的代码过程中,需要引入如numpy、matpoltlib、pandas等等等。有时候直接pip install+对应的包名并不能正确安装,或者安装后依旧会出现安装不完全的情况。这里推荐一个基本包含了机器学习以及数据可视化功能的所有python包的下载网站Unofficial
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posted @ 2020-04-17 10:49 少年π
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