1. 相比于传统的人工提取特征(边.角等),深度学习是一种Data-Driven Approach.深度学习有统一的框架,喂不同的数据集,可以训练识别不同的物体.而人工提取特征的方式很脆弱,换一个物体就要重新设计特征. 2. 描述图像之间相似程度,可以直接把每个对应像素做减法,然后把差的绝对值累加起来.这个差值的和越小,图片越接近.这是曼哈顿距离L1. 对应像素点的差值的平方累加再开平方,这是欧几里得距离L2. L1和L2谁更好,这取决于具体问题.但一般来说,如果做差的向量有很具体的含义,比如对…

本文整理自知乎专栏深度炼丹,转载请征求原作者同意. 本文的全部代码都在原作者GitHub仓库github CS20SI是Stanford大学开设的基于Tensorflow的深度学习研究课程. TensorBoard可视化 安装TensorFlow的时候TensorBoard自动安装,使用writer=tf.summary.FileWriter('./graph',sess.graph)创建一个文件写入器,./graph是文件路径,sess.graph表示读入的图结构 简单的例子: import…

课件:Lecture 2: Markov Decision Processes 视频:David Silver深度强化学习第2课 - 简介 (中文字幕) 马尔可夫过程 马尔可夫决策过程简介 马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)形式上用来描述强化学习中的环境. 其中,环境是完全可观测的(fully observable),即当前状态可以完全表征过程. 几乎所有的强化学习问题都能用MDPs来描述: 最优控制问题可以描述成连续MDPs; 部分观测环境可以转…

共生矩阵:…

1.图片分类若采用最近邻法: import numpy as np class NearestNeighbor: def _init_(self): pass def train(self, X, y): self.Xtr = X self.ytr = y def predict(self, X): num_test = X.shape[0] Y_pred = np.zeros(num_test, dtype = self.ytr.dtype) for i in range(num_test):…

由于这一课的教材放出来了,所以直接将整个pdf放上来.   …

1. 相比于传统的人工提取特征(边.角等),深度学习是一种Data-Driven Approach.深度学习有统一的框架,喂不同的数据集,可以训练识别不同的物体.而人工提取特征的方式很脆弱,换一个物体就要重新设计特征. 2. 描述图像之间相似程度,可以直接把每个对应像素做减法,然后把差的绝对值累加起来.这个差值的和越小,图片越接近.这是曼哈顿距离L1. 对应像素点的差值的平方累加再开平方,这是欧几里得距离L2. L1和L2谁更好,这取决于具体问题.但一般来说,如果做差的向量有很具体的含义,比如对…

Lecture2 Elimination Inverses Permutation 消元法介绍(elimination): 有方程组 提取系数,形成矩阵为: 消元的思想跟解方程组中先消除未知数的思路一致,通过数乘(multiply)和减法(substract)化简,化简过程为: 以上红框起来的数字叫pivot(主元),此例中主元分别为1.2.5 第一步操作是为了将第二行第一列的值变为0,简记为(2,1),即row2-3*row1, 由于第三行第一列的值已为0,下一步操作是为了将第三行第二列的值变…

第1课:https://github.com/Unknwon/go-fundamental-programming/blob/master/lectures/lecture1.md Go开发环境搭建http://www.tudou.com/programs/view/hlDq2A0vNes/ 土豆网http://www.ucai.cn/course/chapter/69/3210/4555 优才网http://study.163.com/course/courseLearn.htm?course…

主讲人 planktonli planktonli(1027753147) 19:52:28 现在我们就开始讲第四章,第四章的内容是关于 线性分类模型,主要内容有四点:1) Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系 (Fisher分类是最小二乘分类的特例)2) 概率生成模型的分类模型3) 概率判别模型的分类模型4) 全贝叶斯概率的Laplace近似 需要注意的是,有三种形式的贝叶斯:1) 全贝叶斯2) 经验贝叶斯3) MAP贝叶斯我们大家熟知的是 MAP贝叶斯 MAP(poor man…

转自:http://blog.csdn.net/totogo2010/article/details/8883100 打包过程 xcodebuild负责将工程源文件编译成xxx.app xcrun负责给xxx.app(签名并)打包成xxx.ipa 第一步清理:xcodebuild  clean 第二步编译:xcodebuild 第三步打包:xcrun -sdk iphoneos PackageApplication -v path/To/xxx.app -o xxx.ipa bash shell…

有位师兄收集了很多slam的学习资料, 做的很赞, 放到了github上, 地址:https://github.com/liulinbo/slam.git ruben update 0823 2016   01StableMatching.pdf 添加部分资料 2 years ago   1502.00956v2.pdf update by ruben 04/08/2016 a year ago   2013.2-第二届虚拟仪器大赛特等奖-结构化环境地图创建机器人.mp4 update by r…

CS100.1x简介 这门课主要讲数据科学,也就是data science以及怎么用Apache Spark去分析大数据. Course Software Setup 这门课主要介绍如何编写和调试PySpark.本节主要介绍环境搭配.为了让所有人环境一致,本课程的编程环境是用Virtual Machine.你需要安装VirtualBox和Vagrant来搭环境. 硬件和软件要求 这门课需要的最小硬件配置如下: 硬盘空间: 3.5 GB 内存: 2.5 GB (4+ GB 更好) 处理器: 任何I…

Lecture2   Linear regression with one variable  单变量线性回归 2.1 模型表示 Model Representation 2.1.1  线性回归 Linear regression 2.1.2 单变量线性回归  Linear regression with one variable 2.2 代价函数 Cost Function 2.2.1  如何选择模型的参数 θ 2.2.2  建模误差 modeling error 2.2.3  平方误差代价函…

在VTK中可视化数据的一般流程如下: 文件输入相关函数: https://www.vtk.org/Wiki/VTK/Examples/Cxx#Input_and_Output Readers ● Reads data from file Filters ● Takes data as input, modifies it in some way, and returns the modified data Mappers ● Maps data to graphics primitives (p…

http://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/51813615 前言 对于深度学习,新手我推荐先看UFLDL,不做assignment的话,一两个晚上就可以看完.毕竟卷积.池化啥的并不是什么特别玄的东西.课程简明扼要,一针见血,把最基础.最重要的点都点出来 了. cs231n这个是一个完整的课程,内容就多了点,虽然说课程是computer vision的,但80%还是深度学习的内容.图像的工作暂时用不上,我就先略过了. 突然发现这两个课程都是斯坦福的…

##Linear Regression with One Variable Linear regression predicts a real-valued output based on an input value. We discuss the application of linear regression to housing price prediction, present the notion of a cost function, and introduce the gradi…

NGINX and the "Power of Two Choices" Load-Balancing Algorithm - NGINX https://www.nginx.com/blog/nginx-power-of-two-choices-load-balancing-algorithm/ https://people.eecs.berkeley.edu/~satishr/cs273/rough-notes/lecture2.pdf go-kratos…