(opencv09)cv2.getStructuringElement()构造卷积核 rectkernel = cv2.getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None) shape: Enumerator   MORPH_RECT 矩形 MORPH_CROSS 十字型 MORPH_ELLIPSE 椭圆形 ksize: 指定形状(元组) 示例程序01  rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_

参考: https://blog.csdn.net/u012633319/article/details/80921023 二维高斯核, 可以根据下面的公式推到为两个一维高斯核的乘积: 原型: /** @brief Returns Gaussian filter coefficients. The function computes and returns the \f$\texttt{ksize} \times 1\f$ matrix of Gaussian filter coefficien

KPCA,中文名称”核主成分分析“,是对PCA算法的非线性扩展,言外之意,PCA是线性的,其对于非线性数据往往显得无能为力,例如,不同人之间的人脸图像,肯定存在非线性关系,自己做的基于ORL数据集的实验,PCA能够达到的识别率只有88%,而同样是无监督学习的KPCA算法,能够轻松的达到93%左右的识别率(虽然这二者的主要目的是降维,而不是分类,但也可以用于分类),这其中很大一部分原因是,KPCA能够挖掘到数据集中蕴含的非线性信息. 今天突然心血来潮,想重新推导一下KPCA的公式,期间遇到了几个小

KPCA,中文名称”核主成分分析“,是对PCA算法的非线性扩展,言外之意,PCA是线性的,其对于非线性数据往往显得无能为力,例如,不同人之间的人脸图像,肯定存在非线性关系,自己做的基于ORL数据集的实验,PCA能够达到的识别率只有88%,而同样是无监督学习的KPCA算法,能够轻松的达到93%左右的识别率(虽然这二者的主要目的是降维,而不是分类,但也可以用于分类),这其中很大一部分原因是,KPCA能够挖掘到数据集中蕴含的非线性信息. 1. 理论部分 KPCA的公式推导和PCA十分相似,只是存在两点

大家都是程序员,大家都是和计算机打交道的程序员,大家都是和计算机中软件硬件打交道的程序员,大家都是和CPU打交道的程序员,所以,不管你是玩儿硬件的还是做软件的,你的世界都少不了计算机最核心的 - CPU CPU是什么 CPU 的全称是 Central Processing Unit,它是你的电脑中最硬核的组件,这种说法一点不为过.CPU 是能够让你的计算机叫计算机的核心组件,但是它却不能代表你的电脑,CPU 与计算机的关系就相当于大脑和人的关系.它是一种小型的计算机芯片,它嵌入在台式机.笔记本电

题目描述: 输入一个整数数组,实现一个函数来调整该数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半部分. 基本实现 如果不考虑时间复杂度,最简单的思路应该是从头扫描这个数组,每碰到一个偶数时,拿出这个数字,并把位于这个数字后面的所有的数字往前面挪动一位.挪完之后在数组的末尾有一个空位,这时把该偶数放入这个空位.由于没碰到一个偶数就需要移动O(n)个数字,因此总的时间复杂度是O(n2).但是,这种方法不能让面试官满意.不过如果我们在听到题目之后马上能够说出这个解法,面试官至

本文参考资料:[1] (Strongly Recommend!) Fundamentals and Experiments of Line Scan Camera: http://www.elm-chan.org/works/lcam/report.html[2] 线阵 CCD 的使用方法(以 TCD1304 为例): https://zzi.io/?p=1091 工程地址:https://github.com/divertingPan/Line_Scan_Camera 原文地址:https:/

前言 孔子说:"软件是对客观世界的抽象". 首先声明,这里的"三维导航"和地图没一毛钱关系,"四核驱动"和硬件也没关系,而是为了复杂的应用而发明创造的导航逻辑.说这是发明创造,也不是危言耸听,因为它完全突破了传统意义的页面导航概念,看完了本博客以后,相信会让你脑洞大开.当然这也是一种尝试,只有UWP的出现才会带来这种机遇,希望广大开发者给予指正. 上周发布了淘宝UWP的更新,地址在这里:https://www.microsoft.com/zh-c

[占位-未完成]scikit-learn一般实例之十:核岭回归和SVR的比较

1 .100以内的奇数和偶数 var js = ""; var os = ""; for(var i=1;i<101;i++) { if(i%2 == 0) { os = os+""+i; } else { js = js+""+i; } } alert(os); alert(js); 2 取100以内与7相关的数 var x = ""; for(var i=0;i<101;i++) { if(

EZchip将推全球首款100核64位ARM A-53芯片 2015-02-25 16:32:03   来源:互联网    关键字: 将推  全球  64位  arm EZchip日前表示,将准备开发一款可以与博通.Cavium及英特尔竞争的服务器及通信系统处理器,不过该处理器将采用ARM架构,使用100颗64位A53内核.这颗采用28nm制程,2017年之后量产的处理速度高达200Gb/s的 Tile-MX100 的性能将超过大多数竞争对手.       该芯片是基于Tile-Gx多核架构,该

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

调用altera IP核的仿真流程—下 编译 在 WorkSpace 窗口的 counter_tst.v上点击右键,如果选择Compile selected 则编译选中的文件,Compile All是编译所有文件,这里选择 Compile->Compile All,如下图所示: 在脚本窗口中将出现一行绿色字体 # Compile of altera_mf.v was successful. # Compile of counter.v was successful. # Compile of r

调用altera IP核的仿真流程—上 在学习本节内容之后,请详细阅读<基于modelsim-SE的简单仿真流程>,因为本节是基于<基于modelsim-SE的简单仿真流程>的基础上进行设计的,关于设计仿真流程的过程所涉及到的重复内容将不再详述,将会一笔带过,如果深入学习了<基于modelsim-SE的简单仿真流程>这一小节,则下面的内容将会非常的简单. 编写RTL功能代码 本小节通过调用altera的ROM宏功能模块,FPGA的ROM模块主要用于存储数据,可以在上电的

    数据模型:并不是简单地二维数据,多个维度或者对象的数据聚合起来      {           persion1's attr1:value1,...,persion1's attrN:valueN,persion2's attr1:value1,...,persion2's attrN:value1,whetherSuccess:value      }   同一个问题:不同的分类方法的类比           决策树:存在多个数值型输入,且这些数值所呈现的关系并不简单,决策树往往不

創建的內核線程長期佔用cpu,一直內核認為線程soft lockup,如無法獲取自旋鎖等:因此線程可適度調用schdule(),以進行進程的調度:因為kwatchdog的執行級別低,一直得不到執行 [ 8644.084020] BUG: soft lockup - CPU#0 stuck for 22s! [ip_consumer:7777] [ 8644.087361] Modules linked in: kfw(O) dm_crypt snd_hda_codec_realtek nfsd

前面有一篇博客说到了淘宝UWP的"四核驱动的三维导航—淘宝新UI(需求分析篇)",花了两周的时间实现了这个框架,然后又陆陆续续用了三周的时间完善它. 多窗口导航,与传统的导航方式的最大的不同点是: 需要指定目标窗口(target Frame) 维护上下文关系(context) Back Stack的维护 页面间的异步通信 适配Desktop和Mobile界面 支持Continuum(optional) 本篇博客先说一下前三个问题如何解决. 在从页面A跳到页面B时,单窗口模式下,很简单,

一.题目:调整数组顺序使奇数位于偶数前面 题目:输入一个整数数组,实现一个函数来调整该数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半部分. 例如有以下一个整数数组:12345,经过调整后可以为:15342.13542.13524等等. 二.解题思路 2.1 基本解法 如果不考虑时间复杂度,最简单的思路应该是从头扫描这个数组,每碰到一个偶数时,拿出这个数字,并把位于这个数字后面的所有数字往前挪动一位.挪完之后在数组的末尾有一个空位,这时把该偶数放入这个空位.由于每碰到一个

1. Linux是類Unix系統,但他不是Unix. 儘管Linux借鑑了Unix的許多設計並且實現了Unix的API(由Posix標準和其他Single Unix Specification定義的),但Linux沒有像其他Unix變種那樣直接使用Unix的源代碼. 2. Linux系統的基礎是內核.C庫.工具集和系統的基本工具,如登錄程序和Shell. 3. 操作系統是指在整個系統中負責完成最基本功能和系統管理的那些部分.這些部分應該包括內核.設備驅動程序.啓動引導程序.命令行Shell或者其

參考:1529864.1 ************************************************** RAM                                  Swap Space Between 1 GB and 2 GB       1.5 times the size of RAM Between 2 GB and 16 GB      Equal to the size of RAM More than 16 GB                

机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文,我们聊到了L0,L1和L2范数,这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 三.核范数 核范数||W||*是指矩阵奇异值的和,英文称呼叫Nuclear Norm.这个相对于上面火热的L1和L2来说,可能大家就会陌生点.那它是干嘛用的呢?霸气登场:约束Low-Rank(