一.前言 如果你仔细观察,工作和生活中充满了周期现象:旁边linux driver工程师在调试audio driver的时候播放的1kHz的正弦信号,周末去公园游玩,游船推开水面的波纹,硬件工程师调试硬件电路的时候,示波器显示出来的晶振方波信号…… 所谓周期现象具体包括时间上的周期现象和空间上的周期现象.1kHz的audio当然是时间上的周期信号,而水面的波形就是空间上的周期现象.对于空间上的周期现象,实际上就是一个pattern不断的重复. 对于一个普通的人,我们可以感知时间的流逝,也可以感知

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

介绍: 推荐系统中最为主流与经典的技术之一是协同过滤技术(Collaborative Filtering),它是基于这样的假设:用户如果在过去对某些项目产生过兴趣,那么将来他很可能依然对其保持热忱.其中协同过滤技术又可根据是否采用了机器学习思想建模的不同划分为基于内存的协同过滤(Memory-based CF)与基于模型的协同过滤技术(Model-based CF).其中基于模型的协同过滤技术中尤为矩阵分解(Matrix Factorization)技术最为普遍和流行,因为它的可扩展性极好并且易

矩阵分解是将矩阵拆解成多个矩阵的乘积,常见的分解方法有 三角分解法.QR分解法.奇异值分解法.三角分解法是将原方阵分解成一个上三角矩阵和一个下三角矩阵,这种分解方法叫做LU分解法.进一步,如果待分解的矩阵A是正定的,则A可以唯一的分解为 \[{\bf{A = L}}{{\bf{L}}^{\bf{T}}}\] 其中L是下三角矩阵.下面以三维矩阵进行简单说明: \[\begin{array}{ccccc}{\bf{A = L}}{{\bf{L}}^{\bf{T}}}{\rm{ = }} & \lef

Global Gated Mixture of Second-order Pooling for Imporving Deep Convolutional Neural Network(2018 NIPS,大工李培华组) 论文motivation: (1)现存的池化:一阶GAP(全局均值池化)是很多CNN结构的标配,有研究者提出高阶池化来提高性能 (2)缺点:但是这些池化都有个缺点就是假设了样本服从了单峰分布,限制了CNN的表达能力. (3)论文的改进:于是论文提出了基于二阶池化的门混合结构来提

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

Labview实现频率调制(FM) 频率调制的原理: 自己的实现为三角函数分解 根据这个公式在Labview中连线则可以得到最终的波形输出 实现效果 从频域图中可以看出,载波信号的频率被调制,原本为双峰的余弦信号,现在经过了调制为多个峰值并且其中一个峰会和基带信号的频率一致.也就会出现正弦信号为低峰的时候,调制后信号频率低间隔比较稀疏的结果 后端实现 基本上根据三角函数变化公式来实现后端.选择的信号都是余弦信号

周末看了一下这篇论文,觉得挺难的,后来想想是ICML的论文,也就明白为什么了. 先简单记录下来,以后会继续添加内容. 主要参考了论文Web-Scale Bayesian Click-Through Rate Prediction for Sponsored Search Advertising in Microsoft’s Bing Search Engine(下载链接:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.165.56

前一段时间研究了一下图像增强算法,发现Retinex理论在彩色图像增强.图像去雾.彩色图像恢复方面拥有很好的效果,下面介绍一下我对该算法的理解. Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线,还和其周围的颜色和亮度有关.Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词,是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟

思路 可以把任意一个数转化为2^a+2^b+2^c+...+2^n 例如137的二进制为10001001,这就等效于2^7+2^3+2^0 以上结果如何通过程序循环处理呢?需要把数字n分解为上述公式,对指数(a,b,...n)依次进行递归 要对整个结果进行递归生成字符串组后一次性输出比较麻烦,但若是递归输出就会很简单. 算法流程 将数字n的幂次方组合信息计算出来,存放在数组中 输出每一个加数项的底数和空格,指数通过递归方式输出 cout<<"2("; mici(p); co

模型性能的度量 在监督学习中,已知样本 ,要求拟合出一个模型(函数),其预测值与样本实际值的误差最小. 考虑到样本数据其实是采样,并不是真实值本身,假设真实模型(函数)是,则采样值,其中代表噪音,其均值为0,方差为. 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测,所以,拟合出函数后,需要在测试集(训练时未见过的数据)上检测其预测值与实际值之间的误差.可以采用平方误差函数(mean squared error)来度量其拟合的好坏程度,即 误差期望值的分解 经过进一步的研究发现,对于某种特定的模型

携程ABTest伴随UBT(User Behavior Tracking System)系统一起,两年多的时间,从最初online寥寥几个实验,到现在单是机票BU每周就有数十个app/online/h5平台同时线上运行. 在14年-16年James领导下的技术驱动的大携程体系,对于项目上线的收益.年终KPI考核.CEO奖项的评比都需要拿ABTest数据说话(据说James对数据特别敏感,曾经在2016年某hackathon决赛中,未上线前一team在台上大谈项目收益,James当即打断说"你们的

2691. Sumdiv ★★★   输入文件:sumdiv.in   输出文件:sumdiv.out   简单对比时间限制:1 s   内存限制:12 MB [题目描述] 考虑两个自然数A和B.定义S是A ^ B的所有自然因数的总和.确定S模9901的值. [输入格式] 唯一的行包含由空格分隔的两个自然数A和B(0 <= A,B <= 50000000). [输出格式] 输出一行,即S模9901. [样例输入] 2 3 [样例输出] 15 样例解释:2 ^ 3 = 8. 8的自然因数是:1,

作者简介: 吴天龙  香侬科技researcher 公众号(suanfarensheng) 导言 图(graph)是一个非常常用的数据结构,现实世界中很多很多任务可以描述为图问题,比如社交网络,蛋白体结构,交通路网数据,以及很火的知识图谱等,甚至规则网格结构数据(如图像,视频等)也是图数据的一种特殊形式,因此图是一个很值得研究的领域. 针对graph的研究可以分为三类: 1.经典的graph算法,如生成树算法,最短路径算法,复杂一点的二分图匹配,费用流问题等等: 2.概率图模型,将条件概率表达为

目前很多研究表明目标检测中的分类分支和定位分支存在较大的偏差,论文从sibling head改造入手,跳出常规的优化方向,提出TSD方法解决混合任务带来的内在冲突,从主干的proposal中学习不同的task-aware proposal,同时结合PC来保证TSD的性能,在COCO上达到了51.2mAP   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Revisiting the Sibling Head in Object Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/

摘自:http://dxli75.blog.163.com/blog/static/106768289201142893419587/ lammps计算的应力有两种: 一是体系整体的应力状态,通过在thermo_style custom里加上pxx pyy pzz pxy pxz pyz字段可将给定时间步(由thermo N命令所指定)的体系应力值输出,再求时间平均即可(实际上求出的是压强张量,即负的应力值): 该应力的计算用的是统计力学里的Virial定理(参见<<Computer simu

目录 01 Introduction Bridging this gap between AI and humans is an important direction. FSL can also help relieve the burden of collecting large-scale supervised data. Driven by the academic goal for AI to approach humans and the industrial demand for

很多人在Excel中用函数公式做查询的时候,都必然会遇到的一个大问题,那就是一对多的查找/查询公式应该怎么写?大多数人都是从VLOOKUP.INDEX+MATCH中入门的,纵然你把全部的多条件查找方法都学会了而且运用娴熟,如VLOOKUP和&.SUMPRODUCT.LOOKUP(1,0/....,但仍然只能对这种一对多的查询望洋兴叹. 这里讲的INDEX+SMALL+IF+ROW的函数组合,就是解决一对多查询的一种通式,如果你能掌握,那在Excel里基本上就没有什么查询你是实现不了的了(除了IN

注意:这一系列实验的图像处理程序,使用Matlab实现最重要的图像处理算法 1.Fourier兑换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外,我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourie