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摘要: 1. 梯度(Gradient) 当我们在多维空间(例如,多个变量的情况)中谈论函数的变化时,我们使用梯度来表示这种变化。梯度是一个向量,其每个分量都是函数关于该分量方向的偏导数。它指向函数增长最快的方向。 2. Hessian矩阵 如果我们不仅对函数如何变化感兴趣,还对函数变化的速率(即,加速度)感 阅读全文
posted @ 2023-10-18 11:42 zzqDeco 阅读(383) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: A convex optimization problem is one in which the objective and constraint functions are convex, which means they satisfy the inequality \(f_i(\alpha 阅读全文
posted @ 2023-10-18 10:39 zzqDeco 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: \(\begin{array}{ll}\operatorname{minimize} & f_0(x) \\ \text { subject to } & f_i(x) \leq b_i, \quad i=1, \ldots, m .\end{array}\) As an important exa 阅读全文
posted @ 2023-10-18 10:29 zzqDeco 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 逻辑左移 (Logical Left Shift): 所有位都向左移动。 左边的位会被丢弃,而右边则会填充0。 例如:对于8位二进制数00101010执行逻辑左移1位,结果为01010100。 算术左移 (Arithmetic Left Shift): 实际上,算术左移和逻辑左移在大多数情况下是一样 阅读全文
posted @ 2023-10-17 19:54 zzqDeco 阅读(66) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Rt 阅读全文
posted @ 2023-10-17 16:39 zzqDeco 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 便利公式实际上描述了一种中心的平移,今天才发现 阅读全文
posted @ 2023-10-15 11:09 zzqDeco 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 光的直线传播定律 光的独立传播定律 折射反射定律 阅读全文
posted @ 2023-10-13 14:36 zzqDeco 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 当你获得一个32位的浮点数模式时,你可以按照IEEE 754标准的规定来解析它,以确定它代表的实际浮点数值。以下是解析32位浮点数的步骤: 确定符号位:浮点数的符号位位于最高位(最左边的位),0表示正数,1表示负数。 确定指数位:接下来的8位(对于单精度浮点数)用于表示指数部分。这些位采用了偏置表示 阅读全文
posted @ 2023-09-21 21:42 zzqDeco 阅读(63) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 图像的退化和复原过程模型 什么是退化? 是指由于成像系统各种因素的影响,使得图像质量降低的现象 引起退化的原因: 成像系统的散焦 成像设备与物体的相对运动 成像器材的固有缺陷 外部干扰等 图像复原和图像增强并不是相同的概念,图像复原更注重于对于客观的还原,而图像增强是为了特定效果和特征的图像 图像复 阅读全文
posted @ 2023-09-14 13:51 zzqDeco 阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: see this 阅读全文
posted @ 2023-09-12 12:17 zzqDeco 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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