J.Shi和C.Tomasi在1994年在其论文"Good Features to Track"中,提出了一种对Harris角点检测算子的改进算法--Shi-Tomasi角点检测算子,可以看到,Opencv中函数goodFeaturesToTrack就是直接取自他们论文的名字. goodFeaturesToTrack有比cornerHarris更多的控制参数,函数原型: void goodFeaturesToTrack( InputArray image, OutputArray co

快速傅里叶变换 & 快速数论变换 [update 3.29.2017] 前言 2月10日初学,记得那时好像是正月十五放假那一天 当时写了手写版的笔记 过去近50天差不多忘光了,于是复习一下,具体请看手写版笔记 参考文献:picks miskcoo menci 阮一峰 Fast Fourier Transform 单位复数根 虚数 复数 \(i\),表示逆时针旋转90度 \(a+bi\),对应复平面上的向量 复数加法 同向量 复数乘法 "模长相乘,幅角相加",\((a+bi)*(

题意: 给出a.b区间,判断区间内素数所占百分比 思路: 注意提前打表和控制精度1e-8的范围足够用了 细节: 精度的处理 判断素数的方法(且返回值为bool) 数据类型的强制转换 保存素数个数 提前进行打表和保存区间素数个数,每次给出a.b直接输出答案就行. #include<stdio.h> #include<string.h> #include<iostream> using namespace std; //const int N=40*40+40+41; ;

h Verilog HDL语言和C语言一样也提供编译预处理的功能.在Verilog中为了和一般的语句相区别,这些预处理语句以符号"`"开头,注意,这个字符位于主键盘的左上角,其对应的上键盘字符为"~",这个符号并不是单引号"'".这里简单介绍最常用的`define `include `timescale. 1)宏定义`define 用一个指定的标识符(名字)来代表一个字符串,其的一般形式为: `define 标识符(宏名) 字符串(宏内容) 如:

这里将对常用的预处理命令进行学习. 一.宏定义  ·defined 格式:`defined     宏名      数值 或者 `define      宏名 注意:后面没有‘;‘,和单片机不一样: 二.文件包含处理 ·include include 的格式在不同的编译器里是不一样的: 在quartus 中为:·include "defien.v" 在Primace中为:  `include "../src/define.v" 另外,一个include只可以指定一个

数据预处理没有统一的标准,只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求,在对数据特性做了充分的理解之后,再选择相关的数据预处理技术,一般会用到多种预处理技术,而且对每种处理之后的效果做些分析对比,这里面经验的成分比较大,即使是声称数据挖掘专家的人可能在某一个方面研究得很深入,但面对新的应用情况和数据,一开始他也不可能很有把握地说能挖掘出有价值的东西,数据挖掘这个术语原来也叫数据采矿,就好比采矿,需要耐心,需要经验,学要总结.其本身是一个综合学科:人工智能,机器学习,数据库,统计学等学科的大综合.个人

据预处理是总称,涵盖了数据分析师使用它将数据转处理成想要的数据的一系列操作.例如,对某个网站进行分析的时候,可能会去掉 html 标签,空格,缩进以及提取相关关键字.分析空间数据的时候,一般会把带单位(米.千米)的数据转换为“单元性数据”,这样,在算法的时候,就不需要考虑具体的单位.数据预处理不是凭空想象出来的.换句话说,预处理是达到某种目的的手段,并且没有硬性规则,一般会跟根据个人经验会形成一套预处理的模型,预处理一般是整个结果流程中的一个环节,并且预处理的结果好坏需要放到到整个流程中再进行评

上次我们使用精度评估得到的成绩是 61%,成绩并不理想,再使 recall 和 f1 看下成绩如何? 首先我们先了解一下 召回率和 f1. 真实结果 预测结果 预测结果   正例 反例 正例 TP 真正例 FN 假反例 反例 FP 假正例 TN 真反例 召回率:TP/(TP+FN) f1:2TP/(2TP+FN+FP) 我们使用scikit-learn的分类报告来查看各种其他指标: 现在我们来介绍一下缩放和中心化,他们是预处理数值数据最基本的方法,接下来,看看它们是否对模型有影响,以及怎样的影响

神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务.视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会“看”(Von Melchner et al., 2000).计算单元互相作用变智能.新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模型架构,现代卷积网络基础(LeCun et al., 1998c).神经网络基于整流线性单元(rectified linear unit)神经单元模型.原始认知机(Fukushima,1975)更复杂.简化现代版,Nair and Hinton(

预处理命令 主要是改进程序设计环境,以提高编程效率,不属于c语言本身的组成部分,不能直接对它们进行编译,必须在对 程序编译之前,先对程序中的这些特殊命令进行“预处理”.比如头文件. 有以下三类:宏定义,文件包含,条件编译. 宏定义(分为带参数与不带参数两种) 宏定义是用宏名代替一个字符串,也是简单的置换,不作正确性检查. 宏定义不是C语句,不必在行未加分号: #define命令出现在程序中函数的外面,宏名的有限范围为定义命令之后到本源文件结束. 可以用#undef命令终止宏定义的作用域. 对程序

什么是神经网络?神经网络是由很多神经元组成的,首先我们看一下,什么是神经元1.我们把输入信号看成你在matlab中需要输入的数据,输进去神经网络后2.这些数据的每一个都会被乘个数,即权值w,然后这些东东与阀值b相加后求和得到u,3.上面只是线性变化,为了达到能处理非线性的目的,u做了个变换,变换的规则和传输函数有关可能还有人问,那么那个阀值是什么呢?简单理解就是让这些数据做了个平移,这就是神经元工作的过程.处理后的结果又作为输入,可输给别的神经元,很多这样的神经元,就组成了网络.在matlab中

任意门:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6333 Problem B. Harvest of Apples Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)Total Submission(s): 4043    Accepted Submission(s): 1560 Problem Description There a

卡精度的任意模数fft模板题……这道题随便写个表就能看出规律来(或者说考虑一下实际意义),反正拿到这题之后,很快就会发现他是任意模数fft模板题.然后我就去网上抄了一下板子……我打的是最土的任意模数fft,就是fft7次的那种……(好像有很多方法的样子……)这种任意模数fft方法见http://blog.csdn.net/l_0_forever_lf/article/details/52886397这道题的具体做法见http://blog.csdn.net/qq_33229466/article

题意:两个箱子,每个箱子有n颗糖,每次有p的概率拿1号箱子的一颗糖出来(有1-p的概率拿2号箱子的一颗糖出来),问当打开某个箱子为空的时候,另一个箱子的期望糖的数量是多少 题解:枚举另一个箱子的糖的数量乘以可能性就是答案,一部分是:C(i,n+i) *p^(n+1) *(1-p)^i *(n-i)(剩下n-i颗糖) 注意可能是1号箱子糖拿完了,也可能是2号箱子糖拿完了,然后就是拿完了的那个箱子查看的次数不是n,而是n+1次:接着要注意精度,需要使用对数(e^In(x)=x)与long doubl

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6288 题意:给出a,b,k,n可满足(n^a)*(⌈log2n⌉)^b<=k ,求最大的n值三个正整数a,b,k(1≤a,b≤10,10^6≤k≤10^18) 题目思路:这类给数学式子求n的最大值,且数据量大且多的,考虑时间复杂度,我们采用二分法找出n 思路:很明显就是二分n,向上取整可以先预处理出2^62,然后直接循环找到b的底数j,处理n^a*j^b一开始我们用的是powl,但是被卡精度了,卡了

 程序员:左正康 完成时间:2013/12/3 系统开发背景: 原始的DEM精度评价方法:采用ArcGIS结合Excel的方式完成DEM的精度评价.具体操作是:利用ArcGIS工具箱中的创建TIN,TIN转DEM,坡度分析等工具将等高线的坡度图生成,然后在坡度图上选择坡度大的地方人工矢量28个检查点,然后再返回到矢量图层,人工判断计算每个检查点的高程值并依次手动填写完成属性表.然后利用ArcGIS的ExtractMultiValuesToPoints工具以检查点和DEM为录入数据,算出DEM上对

X表示剩下的糖数量,如果最后打开的是p对应的盒子.划分:Xi表示剩下i个糖,最后一次选的概率为p, 前面的服从二项分布.根据全概率公式和期望的线性性,求和就好了. 精度处理要小心,n很大,组合数会很大,p的部分很小,要取对数,而且中间计算精度也要用long double才够. 组合数的对数预处理一下或者递推一下就好了. /********************************************************* * --------------Tyrannosaurus-

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 skl

题目链接: https://jzoj.net/senior/#main/show/6087 题目: 题解: 只需要统计$\prod_{i=l}^r (1-\frac{a_i}{x})$ =$exp(\sum_{i=l}^r ln(1-\frac{a_i}{x}))(x>a_i)$ 我们可以把$ln(1-x)|x<1|$泰勒展开,得到$-\sum_{i=1}^{∞}\frac{x^i}{i}=0-\frac{x}{1}-\frac{x^2}{2}-\frac{x^3}{3}-...$ 那么里面化

设置最后打开的是盒子1, 另外一个盒子剩下i个 那么在这之前打开了n + n - i次盒子 那么这个时候的概率是C(2 * n - i, n) p ^ (n+1) (1-p)^ (n - i) 那么反过来最后打开的是盒子2, 那么概率是C(2 * n - i, n) p ^ (n-i) (1-p)^ (n +1) 那么当前的概率就是两个加起来,然后乘以权值,即i就可以了 所以枚举所有的i加起来就好了. 但这样会损失很多精度, 所以我们可以用对数 也就是说算的时候先取对数来算,后来再取回去 不要忘

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros