设$f(x)$于$[0,1]$上严格单调递减,且$f(0)=1,f(1)=0$,证明: $$\int_{0}^{1}f^{n}(x)dx \sim \int_{0}^{\delta}f^{n}(x), n\to \infty$$ 其中任意$\delta \in [0,1]$. 解答: 注意到$$\int_{0}^{1}f^{n}(x)dx=\int_{0}^{\delta}\left(\frac{f(x)}{f(0)}\right)^{n}dx+\int_{\delta}^{1}\left(\f

Triangular DGM 1. Basis functions decomposing the domain \(\Omega\) into \(N_e\) conforming non-overlapping triangular elements \(\Omega_e\). \[\begin{equation} \Omega = \bigcup_{e = 1}^{N_e} \Omega_e \end{equation}\] nonsingular mapping \(x = \Psi(\

浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. Ø  基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸. Ø  基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩

更新:25 APR 2016 Laplace变换 设函数\(f(t)\)在\(t>0\)时有定义,积分 \(F(s)=\int_0^{+\infty}f(t)e^{-st}dt \qquad (s\in \mathbb{C})\) 若在s的某一域内收敛,则称此映射为Laplace变换,记为 \(F(s)=\mathscr{L}[f(t)],\qquad f(t)=\mathscr{L}^{-1}[F(s)]\) 实际上,\(f(t)\)的Laplace变换就是\(f(t)u(t)e^{-\bet

我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法(提升算法)的一个应用,Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法,只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联,并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法,这里涉及到的几个名词接下来会具体讨论. 在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的<Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features>和<R

一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. "基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式--二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式

转载地址http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 浅析人脸检测之Haar分类器方法  [补充] 这是我时隔差不多两年后, 回来编辑这篇文章加的这段补充, 说实话看到这么多评论很是惊讶, 有很多评论不是我不想回复, 真的是时间久了, 很多细节我都忘记了, 无力回复, 非常抱歉.  我本人并非做CV的, 这两年也都没有再接触CV, 作为一个本科毕业的苦逼码工, 很多理论基础都不扎实, 回顾这篇文章的时候, 我知道其实有很多

楼上三位,一致对e^x情有独钟,他们都是对的.通常,这类题既有e^x又有sinx或cosx的积分题,一般的解法是:1.选定e^x,或选定sinx.cosx,就得“从一而终”,用分部积分的方法计算,   中途不得更换.否则,一定解不出来:2.积分过程中,连续两次使用分部积分,将会重复出现原来的积分形式,然后,   当成一个方程,合并同类项后解出来.下图用两种方法(点击放大.荧屏放大再放大) 参考链接:https://www.zybang.com/question/88ff588bc3f47c064

所谓的积分饱和现象是指如果系统存在一个方向的偏差,PID控制器的输出由于积分作用的不断累加而加大,从而导致执行机构达到极限位置,若控制器输出U(k)继续增大,执行器开度不可能再增大,此时计算机输出控制量超出了正常运行范围而进入饱和区.一旦系统出现反向偏差,u(k)逐渐从饱和区退出.进入饱和区越深则退出饱和区时间越长.在这段时间里,执行机构仍然停留在极限位置而不随偏差反向而立即做出相应的改变,这时系统就像失控一样,造成控制性能恶化,这种现象称为积分饱和现象或积分失控现象. 防止积分饱和的方法之一就

广发diy信用卡最大的优势在持卡人在三大类商户刷卡消费可享受3倍积分优惠,很多卡友不知道这些商户到底有哪些,以及商户mcc码是什么,下面和小编一起来看看. 可享受3倍积分的商户类型 持卡人可在以下三大商户类型中自由选择心仪的商户类型,享受三倍积分优惠. 餐饮娱乐类:包含各项餐饮娱乐等各类商户 购物类:包括百货.超市.服饰鞋包等各类商户 旅行类:包括机票.酒店.度假.旅游等各类商户 备注:仅选择一类,则免费:如选择超过一类,则每超过一类按29元/年扣收费用. 商户类型及商户mcc码 一.餐饮娱乐类

可以用来求解协方差矩阵的特征值和特征向量. 雅可比方法(Jacobian method)求全积分的一种方法,把拉格朗阶查皮特方法推广到求n个自变量一阶非线性方程的全积分的方法称为雅可比方法. 雅克比迭代法的计算公式简单,每迭代一次只需计算一次矩阵和向量的乘法,且计算过程中原始矩阵A始终不变,比较容易并行计算. 考虑线性方程组Ax=b时,一般当A为低阶稠密矩阵时,用主元消去法解此方程组是有效方法.但是,对于由工程技术中产生的大型稀疏矩阵方程组(A的阶数很高,但零元素较多,例如求某些偏微分方程数值解

一.Haar分类器的前世今生 二.人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 三.目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. 四.“基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本

python中Scipy模块求取积分的方法: SciPy下实现求函数的积分的函数的基本使用,积分,高等数学里有大量的讲述,基本意思就是求曲线下面积之和. 其中rn可认为是偏差,一般可以忽略不计,wi可以视为权重. 在SciPy里提供了很多的求各类积分的函数,依据传入参数的不同可以分为两类:一类是传入一个已知的函数和积分的上下限;另一类是传入点集,这个适用于做完物理实现后收集的一些数据,但函数无法确定,但有很多的数据点,那么这些点包络下的面积是多少,也是积分问题,所以在SciPy里有针对点集求积分

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

这篇文章是David MacKay利用信息论,来对快排.堆排的本质差异导致的性能差异进行的比较. 信息论是非常强大的,它并不只是一个用来分析理论最优决策的工具. 从信息论的角度来分析算法效率是一件很有趣的事,它给我们分析排序算法带来了一种新的思路. 运用了信息论的概念,我们很容易理解为什么快排的速度那么快,以及它的缺陷在哪里. 由于个人能力不足,对于本文的理解可能还是有点偏差. 而且因为翻译的困难,这篇译文有很多地方并没有翻译出来,还是使用了原文的句子. 所以建议大家还是阅读原文Heapsort

1.蒙特卡罗模拟简介 蒙特卡罗模拟,也叫统计模拟,这个术语是二战时期美国物理学家Metropolis执行曼哈顿计划的过程中提出来的,其基本思想很早以前就被人们所发现和利用.早在17世纪,人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率".19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π.本世纪40年代电子计算机的出现,特别是近年来高速电子计算机的出现,使得用数学方法在计算机上大量.快速地模拟这样的试验成为可能. 蒙特卡洛模拟是一种通过设定随机过程,反复生成时间序列,计算参

     大概不少programmer都看过<黑客与画家>,作者用了整整一章的篇幅讨论Lisp的强大.我自然就会手痒痒.      几个月前,几天内攻城略地搞定了Python,用的方法便是用Py重写之前开发的类库,这样就能很快熟悉语法,培养语感.喜上眉梢的我,也尝试将同样的策略用在Lisp上,我开始查看它的语法和函数,比如如何定义类和函数,如何赋值等等.      但我慢慢发现,Lisp几乎都不需要学语法,就是括号和几个基本过程,无非就是lambda, define, let,cons,car

弹簧质点模型的求解方法包括显式欧拉积分和隐式欧拉积分等方法,其中显式欧拉积分求解快速,但积分步长小,两个可视帧之间需要多次积分,而隐式欧拉积分则需要求解线性方程组,但其稳定性好,能够取较大的积分步长.[Liu et al. 2007]文章提出了一种弹簧质点模型的求解方法,它将隐式欧拉积分方法转变为求解最优化问题,并采用迭代分步优化的方法来达到最优解.相比隐式欧拉积分,该方法计算快速,并且精度在可接受范围内. 弹簧质点模型的隐式表达方式如下: (1) (2) 其中:qn和vn分别代表tn时刻质点的

PCB布线规则,布板需要注意的点很多,但是基本上注意到了下面的这此规则,LAYOUT PCB应该会比较好,不管是高速还是低频电路,都基本如此. 1. 一般规则 1.1 PCB板上预划分数字.模拟.DAA信号布线区域. 1.2 数字.模拟元器件及相应走线尽量分开并放置於各自的布线区域内. 1.3 高速数字信号走线尽量短. 1.4 敏感模拟信号走线尽量短. 1.5 合理分配电源和地. 1.6 DGND.AGND.实地分开. 1.7 电源及临界信号走线使用宽线. 1.8 数字电路放置於并行总线/串行D

原文地址链接:http://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/understanding-steering-behaviors-seek--gamedev-849 位置,速度和移动 在行为控制中的所有的算法实现都是通过数学上的向量计算来实现的.由于这个控制会改变人物的速度和位置,所以同样的我们也可以使用向量来表示这些属性. 虽然向量拥有一个方向,但是当用向量来表示一个位置的时候,我们往往可以忽略它的方向: 上面的图中P向量表示的是一个点(x,y),V向

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人