摘要：
1） 最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值和方差；或者是二项分布，但是不知道均值。 最大似然估计（MLE，Maximum Likelihood Es 阅读全文
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一个程序的功能通常有很多种方法来实现，怎么样的程序才算得上最优呢？举个例子，如果实现同一个功能的两个程序，一个一点按钮就给出运行结果，而另一个则需要漫长的时间去等待，就像安装WINDOWS XP一样（呵呵，太夸张了吧），你会去使用哪个程序呢？毋庸置疑，最优程序的第一条法则就是：程序的运行速度要快。 阅读全文
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error while loading shared libraries: libopencv_core.so.3.0 Check if those libraries are present in your environment variable LD_LIBRARY_PATH. If not, 阅读全文
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/etc/profile:此文件为系统的每个用户设置环境信息,当用户第一次登录时,该文件被执行.并从/etc/profile.d目录的配置文件中搜集shell的设置. 英文描述为： # /etc/profile # System wide environment and startup progra 阅读全文
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对于透视变换，必须为map_matrix分配一个3x3数组，除了3x3矩阵和三个控点变为四个控点外，透视变化在其他方面与仿射变换完全类似。具体可以参考：点击打开链接 主要用到两个函数WarpPerspective和GetPerspectiveTransform。 1）WarpPerspective 阅读全文
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我的QT 目录在 /opt/Qt/Tools/QtCreator，进入到 /bin 目录，然后运行 ./qtcreator.sh 就可以运行 在qtcreator.sh 中加入 export QT_IM_MODULE=iBus 就可以输入中文了。。。。 有一个缺点就是： 用快捷方式打开的话是不能输入 阅读全文
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一开始会出现这个错误： 原因是：则应该是在代码根目录下直接执行过 cmake，导致根目录下生成了 CMakeCache.txt，需要删除 CMakeCache.txt再次执行编译即可。 cmake 的时候会下载 IPPICV: Download: ippicv_2017u2_lnx_intel64_ 阅读全文
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求解相机参数的过程就称之为相机标定。 1.相机模型中的四个平面坐标系： 1.1图像像素坐标系（u,v） 以像素为单位，是以图像的左上方为原点的图像坐标系； 1.2图像物理坐标系（也叫像平面坐标系）（x,y） 以毫米为单位，用物理单位表示图像像素位置，定义坐标系OXY，原点O定义在相机Zc轴与图像平面 阅读全文
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一、原理介绍 图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，图像拼接技术涉及到计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及一些数学工具等技术。图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面：摄相机的标定、传感器图像畸变校正、图 阅读全文
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仿射变换(affine transform)与透视变换(perspective transform)在图像还原、图像局部变化处理方面有重要意义。通常，在2D平面中，仿射变换的应用较多，而在3D平面中，透视变换又有了自己的一席之地。两种变换原理相似，结果也类似，可针对不同的场合使用适当的变换。 仿射变 阅读全文
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知乎上有个解释的很好 https://www.zhihu.com/question/19725590 猴子的解释 因为不能复制就贴网址了。。。 阅读全文
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11 SMO优化算法（Sequential minimal optimization） SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出，并成为最快的二次规划优化算法，特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优。 关于SMO最好的资料就是他本人写的《Seque 阅读全文
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前言 本文开始主要介绍一下SVM的分类原理以及SVM的数学导出和SVM在Python上的实现。借鉴了许多文章，会在后面一一指出，如果有什么不对的希望能指正。 一、 SVM简介 首先看到SVM是在斯坦福的机器学习课程上，SVM是作为分类器在logisticregression的基础上引出的。 其学习方 阅读全文
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作者：qang pan链接：https://www.zhihu.com/question/19967778/answer/28403912 现代数学的一个特点就是以集合为研究对象，这样的好处就是可以将很多不同问题的本质抽象出来，变成同一个问题，当然这样的坏处就是描述起来比较抽象，很多人就难以理解了。 阅读全文
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在之前的决策树算法中我们已经讲解了从数据集构造决策树算法的功能模块。 首先是创建数据集，然后计算香农熵，然后基于最好的属性值划分数据集，由于特征值可能多于两个，因此可能存在大于两个分支的数据集划分。第一次划分好之后，数据将被向下传递到树分支的一个节点，在这个节点上我们可以再次划分数据，所以我们可以采 阅读全文