作者:holybin 原文:https://blog.csdn.net/holybin/article/details/40926315 Brute Force匹配和FLANN匹配是opencv二维特征点匹配常见的两种办法,分别对应BFMatcher(BruteForceMatcher)和FlannBasedMatcher.BFMatcher的构造函数如下: C++: BFMatcher::BFMatcher(int normType=NORM_L2, bool crossCheck=false

案例描述 信息系统是否真正减轻业务人员的日常工作量提高工作效率?如何从提供“被动”服务转变为根据客户感知提供“主动”服务,真正实现电网企业对信息系统服务的有效管理?如何构建一套适合企业的信息系统客户服务感知模型,通过模型准确定位信息系统客户服务过程中存在的问题,并通过建立信息系统客户服务管控体系,不断完善和优化运维服务,提高客户服务水平,提升信息系统客户服务满意度?已成为企业有效促进信息化工作水平提高的重要工作. 案例分析 信息系统客户服务感知是指客户对信息系统的体验和感受,反映当前信息系统的质

原论文:Deep learning over multi-field categorical data 地址:https://arxiv.org/pdf/1601.02376.pdf 一.问题由来 基于传统机器学习模型(如LR.FM等)的CTR预测方案又被称为基于浅层模型的方案,其优点是模型简单,预测性能较好,可解释性强:缺点主要在于很难自动提取高阶组合特征携带的信息,目前一般通过特征工程来手动的提取高阶组合特征.而随着深度学习在计算机视觉.语音识别.自然语言处理等领域取得巨大成功,其在探索特征

背景 在FM之后出现了很多基于FM的升级改造工作,由于计算复杂度等原因,FM通常只对特征进行二阶交叉.当面对海量高度稀疏的用户行为反馈数据时,二阶交叉往往是不够的,三阶.四阶甚至更高阶的组合交叉能够进一步提升模型学习能力.如何能在引入更高阶的特征组合的同时,将计算复杂度控制在一个可接受的范围内? 参考图像领域CNN通过相邻层连接扩大感受野的做法,使用DNN来对FM显式表达的二阶交叉特征进行再交叉,从而产生更高阶的特征组合,加强模型对数据模式的学习能力 [1].这便是本文所要介绍的FNN(Fact

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之数学基础篇:矩阵微分与求导中,我们总结了一些用于推导神经网络反向梯度求导的重要的数学技巧.此外,通过一个简单的demo,我们初步了解了使用矩阵求导来批量求神经网络参数的做法.在篇章,我们将专门针对DNN/FNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导. 注意:本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 目录 2.1 FNN(DNN)的前向传播 2.2 FNN(DNN)的反向传播 2.3 总结 参考资料 2

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之FNN(DNN)的前向传播和反向梯度推导中,我们学习了FNN(DNN)的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 需要用到的库有tensorflow和numpy,其中tensorflow其实版本>=2.0.0就行 import tensorflow as tf

一. 1.JavaScript是Netscape公司开发的一种脚本语言(scripting language).JavaScript的出现实现了使得网页和用户之间实时的,动态的和交互的关系,使网页包含更多活跃的元素和更加精彩的内容. 2.JQuery是一个由John Resig创建于2006年1月的开源项目.jQuery凭借简洁的语法和跨平台的兼容性,极大地简化了的JavaScript开发人员遍历HTML文档,操作DOM,处理事件,执行动画和开发Ajax的操作. 3.JQuery的优势:轻量级.

7.6 DNN在搜索场景中的应用 1. 背景 搜索排序的特征分大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种.我们主要在特征工程,建模的场景,目标采样等方面做了很细致的工作.但这些模型的瓶颈也非常的明显,尽管现在阿里集团内部的PS版本LR可以支持到50亿特征规模,400亿的样本,但这对于我们来说,看起来依然是不太够的,现在上亿的item数据,如果直接使用id特征的话,和任意特征进行组合后,都会超出LR模型的极限规模,对于GBDT,SVM等模型的能力则更弱,而我们一直在思考怎么可以突破这种模型的

公司项目最近需要将js文件迁移到seajs来进行模块化管理,由于我以前主要接触模块化开发是接触的AMD规范的requireJS,没有接触过CMD规范,而且在实际项目中还没有用过类似技术.于是,我非常兴奋的开始了seajs的学习,正好对模块化开发仰慕已久,终于有机会大展身手了! 一开始总是有点曲折的,我照着玉伯的github上的教程一步步来,然后发现在我引入jquery的时候,require到的jquery竟然是undefined,经过一番摸索,我发现原来jquery是基于amd规范的,seajs

   1.加载DOM     1.1.window事件 window.onload=function(){}.... 时机:其他资源都加载完毕后,再执行   $(function(){}) ……:只是等待标签完毕,即可执行 区别:前者在HTML页面中只能解析最后一个,二后者是N个 window.onload() = function () { } $(function () { $("li").bind("click", function () { $(this).

一.socket地址的数据类型及相关函数 socket API是一层抽象的网络编程接口,适用于各种底层网络协议,如IPv4.IPv6.UNIX Domain Socket.然而各种网络协议的地址格式并不相同,如下图所示:

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB4AAAAQhCAIAAABDaAVHAAAgAElEQVR4nOydeXxU5aH359733vd9b/28qYXaulxqrbXa9o5SjLR1X7C1FlyuWg1ogsYqKlhU0LhVIEHWkKsBUURJUSCEsJOGsO9bEkzCFgIYIWQjCdkmEJbkef+Y7exzJpmZc5J8v5/vZ5ic85wzz5znnDPn/ObhGceM1ZWXzNyGiIiIiIiIiIiIi

在OpenCV2简单的特征匹配中对使用OpenCV2进行特征匹配的步骤做了一个简单的介绍,其匹配出的结果是非常粗糙的,在这篇文章中对使用OpenCV2进行匹配的细化做一个简单的总结.主要包括以下几个内容: DescriptorMatcher DMatcher KNN匹配 计算两视图的基础矩阵F,并细化匹配结果 计算两视图的单应矩阵H,并细化匹配结果 DescriptorMatcher 和 DMatcher DescriptorMatcher是匹配特征向量的抽象类,在OpenCV2中的特征匹配方法

特征的匹配大致可以分为3个步骤: 特征的提取 计算特征向量 特征匹配 对于3个步骤,在OpenCV2中都进行了封装.所有的特征提取方法都实现FeatureDetector接口,DescriptorExtractor接口则封装了对特征向量(特征描述符)的提取,而所有特征向量的匹配都继承了DescriptorMatcher接口. 简单的特征匹配 int main() { const string imgName1 = "x://image//01.jpg"; const string im

谈完并行执行的原理,咱们再来谈谈优化,到底并行执行能给我们带来哪些好处,我们又应该注意什么呢,下面展开. Amdahl’s  Law 再谈并行优化前我想有必要谈谈阿姆达尔定律,可惜老爷子去年已经驾鹤先去了.

jQuery 复习 基础知识 1, window.onload $(function(){});   $(document).ready(function(){}); 只执行函数体重的最后一个方法,事件 依次执行函数体中的所有方法,事件 2,jQuery对象和DOM对象 jQuery对象 DOM对象 $("#food").html(); document.getElementById("food").inerHTML; 3,jQuery对象和DOM对象的相互转换 J

jQuery-3~5章 JQuery003-JQuery中的DOM操作 jQuery中的DOM操作: 1.查找节点 A．查找元素节点 B． 查找属性节点 var s1 = $("ul li:eq(1)"); var li_txt = s1.txt(); alert(li_txt); var $para = $("p"); var p_txt = $para.attr("title"); alert(p_txt); 2.创建节点 为了使页面更加智能

1.开启linux系统的桌面环境,使用startx未成功,报如下错误: 提示:Retrigger failed udev events [root@ /]# startx xauth: creating xinit: No such file or directory (errno ): no server "/usr/bin/X" in PATH Use the -- option, or make sure that /usr/bin is in your path and tha

python一切都是对象: 列子:

HTTP Status 500 - /WEB-INF/views/modules/sys/sysLogin.jsp (line: 3, column: 0) The absolute uri: http://www.springframework.org/tags/form cannot be resolved in either web.xml or the jar files deployed with this application type Exception report messa