1.生成N阶[a,b]均匀分布数组 >> unifrnd(3,5,5,5) ans = 3.8651 4.6677 4.8115 4.3456 4.8560 4.0241 3.4079 3.5713 3.3737 3.5913 3.4801 3.2771 3.2824 3.0893 4.9933 4.4830 4.1280 4.8387 4.3936 4.1785 3.5041 3.5200 3.5431 4.1219 4.2411 2.函数功能:生成(连续)均匀分布的随机数 使用方法:R =

CMakeLists.txt project(aaa) add_library(aaa SHARED aaa.cpp) add_executable(bbb bbb.cpp) target_link_libraries(bbb aaa) aaa.h #pragma once #ifndef AAA_AAA_H #define AAA_AAA_H #endif #ifdef BUILD_AAA_DLL #define IO_AAA_DLL __declspec(export) #else #def

一.AVG()函数 A VG()通过对表中行数计数并计算其列值之和,求得该列的平均值.A VG()可用来返回所有列的平均值,也可以用来返回特定列或行的平均值. 警告:只用于单个列 AVG()只能用来确定特定数值列的平均值,而且列名必须作为函数参数给出.为了获得多个列的平均值,必须使用多个A VG()函数.说明:NULL值 A VG()函数忽略列值为NULL的行. 二.COUNT()函数 COUNT()函数进行计数.可利用COUNT()确定表中行的数目或符合特定条件的行的数目.COUNT()函数有

7.1 案例背景 7.1.1 RBF神经网络概述 径向基函数是多维空间插值的传统技术,RBF神经网络属于前向神经网络类型,网络的结构与多层前向网络类似,是一种三层的前向网络.第一层为输入层,由信号源结点组成:第二层为隐藏层,隐藏层节点数视所描述问题的需要而定,隐藏层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数,该函数是局部响应函数,而以前的前向网络变换函数都是全局响应的函数:第三层为输出层,它对输入模式作出响应.RBF网络的基本思想是:用RBF作为隐单元的“基”构成隐藏

NumPy参考 数组创建 零 和 一 empty(shape[, dtype, order]):返回给定形状和类型的新数组,而不初始化条目 empty_like(prototype[, dtype, order, subok]):返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组. eye(N[, M, k, dtype, order]):返回一个二维数组,其中对角线为1,零点为零. identity(n[, dtype]):返回标识数组. ones(shape[, dtype, order]):返回

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

时空上下文视觉跟踪(STC)算法的解读与代码复现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 本博文主要是关注一篇视觉跟踪的论文.这篇论文是Kaihua Zhang等人今年投稿到一个会议的文章,因为会议还没有出结果,所以作者还没有发布他的Matlab源代码.但为了让我们先睹为快,作者把论文放在arxiv这个网站上面供大家下载了.对于里面所描述的神奇的效果,大家都跃跃欲试,也有人将其复现了.我这里也花了一天的时间去复现了单尺度的C++版本,主要是基于Op

前面记到了深度网络这一章.当时觉得练习应该挺简单的,用不了多少时间,结果训练时间真够长的...途中debug的时候还手贱的clear了一下,又得从头开始运行.不过最终还是调试成功了,sigh~ 前一篇博文讲了深度网络的一些基本知识,这次讲义中的练习还是针对MNIST手写库,主要步骤是训练两个自编码器,然后进行softmax回归,最后再整体进行一次微调. 训练自编码器以及softmax回归都是利用前面已经写好的代码.微调部分的代码其实就是一次反向传播. 以下就是代码: 主程序部分: stacked

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. python中的numpy模块相当于R中的matirx矩阵格式,化为矩阵,很多内容就有矩阵的属性,可以方便计算. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. 使用之前先载入: from numpy import * 1.数列构造 构造单一数列 arange(10) =R=1:10 生成一个连贯的数列 arange(3,7) =R=3:7 arang

1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of computer vision(IJCV).截止2014年8月,该论文单篇被引次数达25000余次.---来自百科 本打算对04年的论文进行翻译,结果.居然搜到完整翻译版,虽然翻译的不太好,不过有聊胜于无.本文的讲解大部分主要还是借鉴了

1.概述: QLearning基于值函数的方法,不同与policy gradient的方法,Qlearning是预测值函数,通过值函数来选择 值函数最大的action,而policy gradient直接预测出action. Q-learning 是一种基于值函数估计的强化学习方法,Policy Gradient是一种策略搜索强化学习方法. 两者是求解强化学习问题的不同方法,如果熟悉监督学习, 前者可类比Naive Bayes——通过估计后验概率来得到预测, 后者可类比SVM——不估计后验概率而

转:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/48103415 Kylin是ebay开发的一套OLAP系统,与Mondrian不同的是,它是一个MOLAP系统,主要用于支持大数据生态圈的数据分析业务,它主要是通过预计算的方式将用户设定的多维立方体缓存到HBase中(目前还仅支持hbase),这段时间对mondrian和kylin都进行了使用,发现这两个系统是时间和空间的一个权衡吧,mondrian是一个ROLAP系统,所有的查询可以通过实时的数据

之前结合不同人的资料理解了sift的原理,这里通过opencv中的代码来加深对sift的实现的理解. 使得能够从原理性理解到源码级的理解.不过该博文还是大量基于<赵春江, opencv2.4.9 源码分析,SIFT http://blog.csdn.net/zhaocj>的. 在opencv3.0中,已经看不到sift.cpp源代码了,在2.4.10中还是有的:opencv\sources\modules\nonfree\src下面.可以看出这是一个非免费代码.使用需要付费的,毕竟sift是哥

1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of computer vision(IJCV).截止2014年8月,该论文单篇被引次数达25000余次.---来自百科 本打算对04年的论文进行翻译,结果.居然搜到完整翻译版,虽然翻译的不太好,不过有聊胜于无.本文的讲解大部分主要还是借鉴了

转:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/48103415 Kylin是ebay开发的一套OLAP系统,与Mondrian不同的是,它是一个MOLAP系统,主要用于支持大数据生态圈的数据分析 业务,它主要是通过预计算的方式将用户设定的多维立方体缓存到HBase中(目前还仅支持hbase),这段时间对mondrian和kylin都进行了 使用,发现这两个系统是时间和空间的一个权衡吧,mondrian是一个ROLAP系统,所有的查询可以通过实时的

转:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/48103415 Kylin是ebay开发的一套OLAP系统,与Mondrian不同的是,它是一个MOLAP系统,主要用于支持大数据生态圈的数据分析业务,它主要是通过预计算的方式将用户设定的多维立方体缓存到HBase中(目前还仅支持hbase),这段时间对mondrian和kylin都进行了使用,发现这两个系统是时间和空间的一个权衡吧,mondrian是一个ROLAP系统,所有的查询可以通过实时的数据

本文转自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/48103415 ,如有侵犯,立刻删除.  Kylin是ebay开发的一套OLAP系统,与Mondrian不同的是,它是一个MOLAP系统,主要用于支持大数据生态圈的数据分析业务,它主要是通过预计算的方式将用户设定的多维立方体缓存到HBase中(目前还仅支持hbase),这段时间对mondrian和kylin都进行了使用,发现这两个系统是时间和空间的一个权衡吧,mondrian是一个ROLAP系

哈哈,这两天在整理时频分析的方法,大部分参考网上写的比较好的资料,浅显易懂,在这谢过各位大神了! 今天准备写下S变换,由于网上资料较少,自己尝试总结下,学的不好,望各位多多指导 由前面的文章可知,傅里叶变换只能作用于收敛信号,短时傅里叶变换的窗函数不可变,小波变换虽然窗函数可变,能进行多分辨率分析,但是其基函数选取困难:S变换介于前两者之间,结合两种方法的优势,可自适应调节分辨率且其逆变换无损可逆.下面详细介绍下S变换: S变换(ST)是地球物理学家Stockwell域1996年提出的一种时频分

%%unifrnd函数的使用 %unifrnd函数可以创建随机的连续均匀分布的数组,一般式为R=unifrnd(A,B); %A和B是标量或者相同维数的行向量或者列向量.R=unifrnd(A,B,[m,n])表示生成m*n的 %矩阵,他们的数值在A,B之间,看下面例子 %例1 若A,B都是标量 R=unifrnd(3,4);%运行结果为3到4之间的一个随机数 %例2 若A是标量,B是一维行向量 R=unifrnd(3,[1,2,3,4,5,6,7]);%运行结果为: % R= NaN NaN

一.概述 1.1 数字人类的概要 数字人类(Digital Human)是利用计算机模拟真实人类的一种综合性的渲染技术.也被称为虚拟人类.超真实人类.照片级人类. 它是一种技术和艺术相结合的综合性模拟渲染,涵盖计算机图形渲染.模型扫描.3D建模.肢体驱动.AI算法等领域. 数字人类概念图 1.1.1 数字人类的历史和现状 随着计算机渲染技术的发展,数字人类在电影领域早有应用.在上世纪80年代的<星球大战>系列.<异形>系列等电影,到后来的<终结者>系列.<黑客帝国