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原创 目標檢測常遇概念解釋

開題準備 1 DPM DPM算法採用了改進後的HOG特徵,SVM分類器和滑動窗口(Sliding Windows)檢測思想,針對目標的多視角問題,採用了多組件(Component)的策略,針對目標本身的形變問題,採用了基於圖結構(Pict

原创 nyoj06

/*噴水裝置(一) 時間限制:3000 ms  |  內存限制:65535 KB  難度:3 描述  現有一塊草坪,長爲20米,寬爲2米,要在橫中心線上放置半徑爲Ri的噴水裝置, 每個噴水裝置的效果都會讓以它爲中心的半徑爲實數Ri(0<R

原创 目標檢測算法Mask R_CNN代碼運行詳解

代碼地址:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 基於ubuntu中Anconda的基本使用: 1.創建虛擬環境,名稱爲py3:conda create -n py3 python==3.6(版本號

原创 hdoj1097

A hard puzzle       Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submissio

原创 監督學習和無監督學習

監督學習和無監督學習的通俗理解 假如有一堆白菜和蘿蔔混在一起組成的蔬菜,需要設計一個機器對這堆蔬菜按白菜和蘿蔔分類,但是這個機器現在並不知道他們是什麼樣的,所以我們首先要拿一堆白菜和蘿蔔的照片,告訴機器他們分別長什麼樣;經過訓練後

原创 梯度消失,梯度爆炸

用Ik代表第K個神經元的總輸入,用Ok代表第k個神經元的輸出。 舉例計算5號神經元的梯度: Gk有可能在傳播過程中絕對值越來越小(直到變成0),這稱爲梯度消失,其會使得網絡的訓練停滯不前。 Gk有可能在傳播過程中絕對值越來越大(

原创 激活函數

我們在瞭解感知機和多層感知機時,很容易得到一個沒有激活函數的單層神經網絡模型,其數學表示如下:                                                                      其中

原创 回溯法

回溯法的基本思想: 回溯法(探索與回溯法)是一種選優搜索法,又稱爲試探法,按選優條件向前搜索,以達到目標。但當探索到某一步時,發現原先選擇並不優或達不到目標,就退回一步重新選擇,這種走不通就退回再走的技術爲回溯法,而滿足回溯條件的某個狀態

原创 損失函數和優化函數

損失函數和優化函數的重要性: 深度神經網絡中的的損失用來度量我們的模型得到的的預測值和數據真實值之間差距,也是一個用來衡量我們訓練出來的模型泛化能力好壞的重要指標。 對模型進行優化的最終目的是儘可能地在不過擬合的情況下降低損失值。 損失函

原创 機器學習相關的幾個基本概念

1.自然智能與人工智能。 自然智能是人和動物在自然界中通過與環境的互動而長期演化形成的。它可以分爲動物智能和人類智能。人類智能一般情況下主要指邏輯推理能力、運算能力、學習及自我攻擊能力等。 人工智能是指採用人工的方法設計類似於人類(或動物

原创 matlab實現灰度圖像僞彩色處理

  1.基於灰度圖像的僞彩色處理 代碼展示: clear all; close all; I = double(rgb2gray(imread('圖片1.jpg'))); [M N] = size(I); I2 = zeros(M

原创 matlab實現基於遺傳算法求解二元函數的最大值

(1) 個體編碼            遺傳算法的運算對象是表示個體的符號串,所以必須把變量 x1, x2 編碼爲一種        符號串。本題中,用無符號二進制整數來表示。            因 x1, x2 爲 0 ~ 7之間的

原创 C語言結構體實現學生信息和總成績

問題簡介: 學生信息:姓名,學號,英語成績,數學成績,政治成績 寫出學生結構體信息 finput()輸入每個學生信息 求單科和總分最高的學生信息 代碼展示1. #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #inclu

原创 貪心算法

貪心算法的思想:   貪心算法是指:在每一步求解的步驟中,它要求“貪婪”的選擇最佳操作,並希望通過一系列的最優選擇,能夠產生一個問題的(全局的)最優解。   貪心算法每一步必須滿足一下條件:   1、可行的:即它必須滿足問題的約束。