对于见得多了的东西,我往往就习以为常了,慢慢的就默认了它的存在,而不去思考内在的一些道理.总体最小二乘是一种推广最小二乘方法,本文的主要内容参考张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 最小二乘法 最小二乘法,大家都很熟悉,用在解决一超定方程.最小“二”乘的“二”体现在准则上——令误差的平方和最小,等价于 最小二乘解为(非奇异) 可以从多个角度来理解最小二乘方法,譬如从几何方面考虑,利用正交性原理导出. Steven M.Kay 的<统计信号处理—估计理论>中是这样介绍最小二乘估计的:最

作者:桂. 时间:2017-04-06  12:29:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6672908.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 之前在梳理最小二乘的时候,矩阵方程有一类可以利用非负矩阵分解(Non-negative matrix factorization, NMF)的方法求解,经常见到别人提起这个算法,打算对此梳理一下.优化问题求解,最基本的是问题描述与准则函数的定义,紧接着才涉及准则函数的求解问题,本文为NMF

标签(空格分隔): Opencv 相机标定是图像处理的基础,虽然相机使用的是小孔成像模型,但是由于小孔的透光非常有限,所以需要使用透镜聚焦足够多的光线.在使用的过程中,需要知道相机的焦距.成像中心以及倾斜因子(matlab的模型有考虑,实际中这个因子很小,也可以不考虑).为了增加光照使用了透镜,而使用透镜的代价是会产生畸变,现在市面上买到的相机,都存在着或多或少的畸变.畸变的种类比较多,这里介绍常见的两种:径向畸变.切向畸变.相机标定就是求解相机的内参数以及畸变参数的过程. 畸变种类 (1)径向

1.源码下载及转换为VS2012 WIN32版本. http://www.cnblogs.com/larch18/p/4560690.html 2.原文: http://wenku.baidu.com/link?url=ls5vmcYnsUdC-ynKdBzWgxMX9WomZH2sDRvnQ634UlN8p7oJm_ATFWrLlTQ3H_Co3y-7fL8Jt0MbHu800RWJtSABPKRxrtZvkjkXiFzdLLG 3.原文翻译: http://www.cnblogs.com/l

一.计算机视觉 Divid Marr将计算机视觉系统的开发问题归纳为3个要素: (1)数学理论 考虑数学计算层面的目标及可以引入的合理约束条件. (2)描述和算法 重点解决计算机视觉中的输入输出的数据格式问题,并设计合理的算法实现其系统功能. (3)硬件的合理使用 使用符合算法要求的硬件并考虑该硬件对所需要的算法和描述的反作用. 计算机视觉系统框架 1.1 图像数据处理层 对图像像素或者频域进行相应处理,比如图像获取.传输.压缩.降噪.装换.存储.增强和复原等. 1.3图像识别获取层 图像识别是

作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50001979 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法--KNN.然后我们也看到了KNN在解决这个问题

                                                第三节最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)        在第二节中,我们介绍了高斯分布的来源,以及其概率密度函数对应的参数的解释.本节的话,我们结合高斯分布从数学原理部分解释为什么损失函数是最小二乘.我们再来回归下高斯分布的概率密度函数实际上是这个形式的:                                                                 

1. 概览 偏最小二乘算法,因其仅仅利用数据X和Y中部分信息(partial information)来建模,所以得此名字.其总体处理框架体现在下面两图中. 建议先看第2部分,对pls算法有初步了解后再看此框架,会有更全面深入的体会. 得到                                                     

机器学习到底学习到了什么,或者说“训练”步骤到底在做些什么?在我看来答案无非是:所谓的“学习”就是把大量的数据归纳到少数的参数中,“训练”正是估计这些参数的过程.所以,除了“参数估计”, 我想不到还有什么更适合用来首先讨论的了. 1.起源 “1801年,意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星.经过40天的跟踪观测后,由于谷神星运行至太阳背后,使得皮亚齐失去了谷神星的位置.随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星,但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果.时年24

最近在几个地方都看到有人问C++下用什么矩阵运算库比较好,顺便做了个调查,做一些相关的推荐吧.主要针对稠密矩阵,有时间会再写一个稀疏矩阵的推荐. Armadillo:C++下的Matlab替代品 地址:http://arma.sourceforge.net/ 许可证:MPL 2.0 目前使用比较广的C++矩阵运算库之一,是在C++下使用Matlab方式操作矩阵很好的选择,许多Matlab的矩阵操作函数都可以找到对应,这对习惯了Matlab的人来说实在是非常方便,另外如果要将Matlab下做研究的

BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps Ming-Ming Cheng, Ziming Zhang, Wen-Yan Lin, Philip Torr, IEEE CVPR, 2014 基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/274 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

篇一:WinForm开发总体概述与技术实现 篇二:WinForm开发扇形图统计和Excel数据导出 篇三:Access远程连接数据库和窗体打包部署 [小记]:最近基于WinForm+Access数据库完成一个法律咨询管理系统.本系统要求类似网页后台管理效果,并且基于局域网内,完成多客户端操作同一数据库,根据权限不同分别执行不同功能模块.核心模块为级联统计类型管理.数据库咨询数据扇形统计.树的操作.咨询数据的管理.手写分页.Excel数据的导出.多用户操作服务器数据等.并支持多用户同时操作,远程连

点这里进入ABP系列文章总目录 基于DDD的现代ASP.NET开发框架--ABP系列之1.ABP总体介绍 ABP是“ASP.NET Boilerplate Project (ASP.NET样板项目)”的简称. ASP.NET Boilerplate是一个用最佳实践和流行技术开发现代WEB应用程序的新起点,它旨在成为一个通用的WEB应用程序框架和项目模板. ASP.NET Boilerplate 基于DDD的经典分层架构思想,实现了众多DDD的概念(但没有实现所有DDD的概念). ABP的官方网站

Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉 1.1. 按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉1 1.2. 图像处理需要的理论基础(数学,信号处理,3. 模式识别 图像处理与计算机视觉)2 1.2.1. 1. 数学2 1.2.2. 2. 信号处理3 1.3. 四. 图像处理与分析3 1.3.1. 1. Bilateral Filter3 1.3.2. 2. Color4 1.3.3. 3. Compression a

由于前几次都没能写完,这次年底总算有自由时间了,又想继续捣鼓一下.于是下载了VS 2015专业版(不知为什么我特别钟爱专业版,而不喜欢企业版).由于以前的教训,我这次决定写一个极简的Deom,简到什么程度呢?简单到只实现添加.修改栏目,用户登录后可以添加管理文章.管理员登陆后可以修改网站设置(也就标题.版权信息等)这些功能.为了避免以前大家经常搞不清哪个是最新的代码的情况,这次我准备把代码直接发布到Codeplex.com上做个代码开源,到时候大家直接去Codeplex.com下载最新代码就行了

目       录 第八章           总体控制器的设计... 2 8.1           总控制器的职能... 2 8.2           组装和释放部件... 3 8.3           事件响应... 5 8.4           小结... 9 第八章     总体控制器的设计 有了IO部分.设备驱动部分.显示部分.数据导出部分和服务组件部分等,在这些已经存在的接口上构建一个集成各部分的总控制器,协调各部分有序工作.事件响应和控制数据流向. 另外,这个总控制器还负责

本文目录 下载操作SDWebImageDownloaderOptions和下载过程实现 下载管理SDWebImageDownloader 缓存SDImageCache SDWebImageManager:按需下载->完成缓存->缓存管理等一系列完整的流程线 要写点关于SDWebImage的文章了,这段时间看的不少,总体的感受是SDWebImage的代码不如AFN那么规整.有条理,并没有吐槽的意思,稍微细细看一下就会有这样的感受.本篇文章不会用大量的篇幅来介绍SDWebImage如何使用,而是更

参考的是ULK第三版,Linux2.6.11.12内核版本. 调度程序依靠几个函数来完成调度工作,其中最重要的第一个函数是scheduler_tick函数,主要步骤如下: /** * 维持当前最新的time_slice计数器 * 每次时钟节拍到来时,scheduler_tick函数将被调用,以执行与调度相关的操作. */ void scheduler_tick(void) { int cpu = smp_processor_id(); runqueue_t *rq = this_rq();//宏

计算机视觉中的词袋模型(Bow,Bag-of-words) Bag-of-words 读 'xw20084898的专栏'的blogBag-of-words model in computer vision Bag-of-words 模型 之前教研室有个小伙伴在做文本方面的东西,经常提及词袋模型,只知道是文本表示的一种,可是最近看的关于CV的论文中也出现BoW模型,就很好奇BoW到底是个什么东西. BoW起始可以理解为一种直方图统计,开始是用于自然语言处理和信息检索中的一种简单的文档表示方法. 和