卷积(转自wiki百科)】的更多相关文章

维基百科,自由的百科全书 图示两个方形脉冲波的卷积.其中函数 "g" 首先对  反射,接着平移 "t" ,成为  .那么重叠部份的面积就相当于 "t" 处的卷积,其中横坐标代表待积变量  以及新函数  的自变量 "t" . 图示方形脉冲波和指数衰退的脉冲波的卷积(后者可能出现于 RC电路中),同样地重叠部份面积就相当于 "t" 处的卷积.注意到因为 "g" 是对称的,所以在这两张图中,反…
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Surf特征提取分析 Surf Hessian SIFT 读"H.Bay, T. Tuytelaars, L. V. Gool, SURF:Speed Up Robust Features[J],ECCV,2006"笔记 SURF:Speed Up Robust Features,加速鲁棒特征. 我觉得SURF是SIFT特征的一种近似计算,在相似性能甚至更好性能的同时提高了算法的速度.这些近似体现在 在尺度空间中,使用box filtes与原图像卷积,而不是使用DoG算子 确定关键点方…
Github开源人脸识别项目face_recognition 原文:https://www.jianshu.com/p/0b37452be63e 译者注: 本项目face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统. 为了便于中国开发者研究学习人脸识别.贡献代码,我将本项目README文件翻译成中文. 向本项目的所有贡献者致敬. 英译汉:同济大学开源软件协会 子豪兄Tommy Translator's note: f…
简单总结一下机器学习最常见的两个函数,一个是logistic函数,另一个是softmax函数,若有不足之处,希望大家可以帮忙指正.本文首先分别介绍logistic函数和softmax函数的定义和应用,然后针对两者的联系和区别进行了总结. 1. logistic函数 1.1 logistic函数定义 引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common "S" shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯…
因为工作需要,最近一直在关注计算广告学的内容.作为一个新手,学习计算广告学还是建议先看一下刘鹏老师在师徒网的教程<计算广告学>. 有关刘鹏老师的个人介绍:刘鹏现任360商业产品首席架构师,负责 360 商业化变现的产品和技术.曾任微软亚洲研究院研究员.雅虎北京研究院高级科学家 ( 负责全球搜索广告.受众定向广告.个性化内容等项目 ) . MediaV 首席科学家 ( 负责算法和数据平台 ) .以及搜狐集团研究院负责人,WOT 技术峰会特约讲师. 广告其实是大数据的产物,是大数据最实际的应用.我…
This document is a starting point for users working with Hadoop Distributed File System (HDFS) either as a part of a Hadoop cluster or as a stand-alone general purpose distributed file system. While HDFS is designed to "just work" in many enviro…
目前的工作是需要对用户的一些数据进行分析,每个用户都有若干条记录,每条记录中有用户的一个位置,是用经度和纬度表示的.还有一个给定的数据库,存储的是一些已知地点以及他们的经纬度,内有43W多条的数据.现在需要拿用户的经纬度和已知地点进行距离匹配,如果它们之间的距离小于一定的数据,比如说500米,就认为用户是在这个地点.MYSQL本身是支持空间索引的,但是在5.x的版本中,取消了对Distance()和Related()的支持,无法使用空间的距离函数去直接去查询距离在一定范围内的点.所以,我首先想到…
谈完数据结构中的树(详情见参照之前博文<数据结构中各种树>),我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法,包括ID3.C4.5.CART以及基于集成思想的树模型Random Forest和GBDT.本文对各类树形算法的基本思想进行了简单的介绍,重点谈一谈被称为是算法中的“战斗机”,机器学习中的“屠龙刀”的GBDT算法. 1. 决策树的模型 决策树是一种基本的分类与回归方法,它可以被认为是一种if-then规则的集合.决策树由节点和有向边组成,内部节点代表了特征属性,外部节点(叶子节点)代表了类别…
我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下,如何使利润最大化”等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称.随着学习的深入,博主越来越发现最优化方法的重要性,学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解,比如我们现在学习的机器学习算法,大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化,从而训…