图像处理 物体 算法 深度

1.1 感知机perceptron 20 世纪五六十年代，科学家Frank Rosenblatt 发明了感知机，其受到了 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 早期研究的影响。 what's weighted sum in perceptron? In the contex ......

图像的分割与修复 图像的分割 图像分割就是将前景物体从背景中分离出来 图像分割方法 传统的图像分割方法 分水岭法 GrabCut法 MeanShift法 基于颜色空间分布的方法 背景扣除 基于深度学习的图像分割方法 分水龄法 处理步揍 标记背景 标记前景 标记未知域 进行分割 watershaed( ......

排序算法 1. 排序的分类 内部排序 指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序。 外部排序法 数据量过大时，无法全部加载到内存中，需要借助外部存储进行排序。 2. 算法的时间复杂度 2.1 概述 一般情况下，算法中的基本操作语句的重复执行次数是问题规模n的某个函数，用T(n)来表示。若有某 ......

# 计算两个图像的汉明距离 def hamming(hash1, hash2, n=10): b = False assert len(hash1) == len(hash2) if sum(ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(hash1, hash2)) < n: b = ......

问题描述： 输入cmd,进入命令窗口，输入pip install pymysql时候出现下面的问题： 然后进入python环境中去输入还是报错： 问题原因：环境变量配置出错，cmd下无法调用pip程序。 解决办法： ①首先退出python环境，输入命令：exit() ②然后去电脑里面找到python ......

一、发展历程： 二、基于传统机器学习的目标检测方式： 在梳理深度学习目标检测前，个人还是喜欢首先梳理一下传统机器学习的目标检测方式，因为深度学习的目标检测方式是在传统机器学习目标检测方式的基础上进行发展的。个人在传统的机器学习目标检测方法也是进行过一些尝试，但是这种方法的瓶颈太明显了，后期就被淘汰了 ......

CSCI561CSCI561 First Order Logic ResolutioGuidelinesThis is a programming assignment. You will be provided with sample inputs and outputs (see below). ......

这章感觉没什么需要特别记住的东西，感觉忘了回来翻一翻代码就好。 3.1 线性回归 3.1.1 线性回归的基本元素 1. 线性模型 用符号标识的矩阵 $\boldsymbol{X} \in \mathbb{R}^{n\times d}$ 可以很方便地引用整个数据集中的 $n$ 个样本。其中 $\bol ......

数值型数组特征值统计 这里特征值涉及到：平均值，最大值，最小值，总和等 求最大值：将数组第一个元素假设为最大值 int max= arr[0];再然后用写一个判断语句如果数组第一个 元素小于当前比较的元素就把当前比较的元素赋值给max if(max<arr[i]){max = arr[i]} 求最小 ......

常用函数 获取当前运行目录(类似c++) import sys curent_dir = sys.argv[0] 模型保存与读取 import torch # 保存模型步骤 torch.save(model, 'net.pth') # 保存整个神经网络的模型结构以及参数 torch.save(mod ......

其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4 ......

threshold()函数 代码清单3-17 threshold()函数原型 1. double cv::threshold(InputArray src, 2. OutputArray dst, 3. double thresh, 4. double maxval, 5. int type 6. ......

1、两张图像的比较运算 OpenCV 4中提供了求取两张图像每一位像素较大或者较小灰度值的max()、min()函数，这两个函数分别比较两个图像中每一位元素灰度值的大小，保留较大（较小）的灰度值，这两个函数的函数原型在代码清单3-13中给出。 代码清单3-13 max()和min()函数原型 1. ......

1、寻找图像最值 代码清单3-7 minMaxLoc()函数原型 1. void cv::minMaxLoc(InputArray src, 2. double * minVal, 3. double * maxVal = 0, 4. Point * minLoc = 0, 5. Point * m ......

技术--2021-12-《深度学习与图像识别原理及实践》-阿里达摩院 创建时间：| 2021/12/12 9:48 | 更新时间：| 2021/12/20 17:29 作者：| HelloXF 第一章 机器视觉 在行业中的应用 机器视觉的发展背景 人工智能 机器视觉 传统的图像处理方法和深度学习效果 ......

package javaTest.javaBase.算法; import sun.plugin.javascript.navig.Array; import java.math.BigDecimal; import java.util.*; import java.util.concurrent.C ......

一、概述 国密即国家密码局认定的国产密码算法。主要有SM1，SM2，SM3，SM4。密钥长度和分组长度均为128位。目前主要使用公开的SM2、SM3、SM4三类算法，分别是非对称算法、哈希算法和对称算法。 SM1 为对称加密。其加密强度与AES相当。该算法不公开，调用该算法时，需要通过加密芯片的接口 ......

import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.*; public ......

快速幂算法 设计一个算法计算$x^n$的值。 根据定义最常见也最能瞬间想到的是如下的算法： // 递归写法 public int pow1(int x, int n) { if (n == 0) return 1; if (n == 1) return x; return x * pow1(x, n ......

现在有一个txt文本，每个文本中每行的内容是：id,商品id。 要求：启动一个线程去读取文本的内容，把每行的内容通过使用BlockingQueue发送到队列里面，然后多线程，最好是10个线程，从BlockingQueue队列里面取出来，将地址作为请求参数，请求api接口，把返回的内容解析出来，把原内 ......

一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......

public class Solution { public IList<IList<int>> Permute(int[] nums) { var rtItem = new List<int>(); var visited= new Dictionary<int, bool>(); IList<I ......

深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是利用深层神经网络对数据进行建模和学习，从而实现识别、分类、预测等任务。在过去几年中，深度学习技术取得了许多突破性的成果，如在图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏AI等领域中。 本文将简要介绍深度学习的基本原理，并使用Python中的TensorFlow库演 ......

典型拥塞控制算法思路 在互联网发展的过程当中，TCP 算法也做出了一定改变，先后演进了 Reno、NewReno、Cubic 和 Vegas，这些改进算法大体可以分为基于丢包和基于延时的拥塞控制算法。 基于丢包的拥塞控制算法以 Reno、NewReno 为代表，这类基于 AIMD 的算法只要未检测到 ......

我的知识星球里有朋友提问： se09释放请求号报错：ended with return code : >8< 这个问题该如何解决？ 这是 ABAP Transport Request 释放时的一个 Generic 错误消息。熟悉 ABAP 编程的朋友都知道，很多 ABAP 关键字执行后，通过系统变量 ......

1.算法描述 蛙跳算法是基于种群进化的元启发式算法之一，通过模拟自然界中青蛙觅食过程中种群所体现出的交流与合作行为，以实现对问题的求解。在一片湿地中，分布着一群青蛙，每只青蛙有自己的想法，每只青蛙的想法则被定义为一个解。每只青蛙找到食物时，都会向其周围的青蛙传递信息，从而影响周围青蛙向其靠近，形成一 ......

1、图像读取函数imread() 代码清单2-24 imread()函数的原型 cv::Mat cv::imread(const String & filename, int flags=IMREAD_COLOR ) filename：需要读取图像的文件名称，包含图像地址、名称和图像文件扩展名 fl ......

最小生成树 在无向图中选出$|V|-1$条边，使得生成树的边权和最小，这就是最小生成树问题。 我们有一个看上去有些草率的做法：给所有边按照权值从小到大排序，假设所有边都消失了，那么以从小到大的顺序加边（如果这条边对应的两点间已经有路径就跳过不加），等到加完第$|V|-1$条边时，我们会得到一棵“生成 ......

为什么C4.5会出现？ 因为ID3算法节点的分支越多，信息增益也就越大，这会出现过拟合的现象，因此提出C4.5算法。 图1 C4.5的属性选择方法——获利比例 获利比例=信息增益/分支度IV 分支度IV与各分支下的类别数目之比成负相关： 假如14个样本一共分4支: 划分方法1为：分支1数目：分支2数 ......

1. selectByIndex() 根据索引来选取，从0开始 2. selectByValue() 根据属性value的属性值来选取 3. selectByVisibleText()根据标签之间的Text值，也就是页面显示的 注意：导入的包要正确不然会报错。 import org.openqa.s ......