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

在js文件里写一个方法传参数: moveElement(id,name,price) { alert("id:"+id+"name:"+name+"price:"+price); } 传值方式: <p onclick= "moveElement(elementID,222,11)">gogo</p>; 但是是name(字符串)传不了,只能传数字.<p onclick= "moveElem

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描述性统计是数学统计分析里的一种方法,通过这种统计方法,能分析出数据整体状况以及数据间的关联.在这部分里,将用股票数据为样本,以matplotlib类为可视化工具,讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义. 1 平均数.中位数和百分位数 平均数比较好理解,是样本的和除以样本的个数. 中位数也叫中值,假设样本个数是奇数,那么数据按顺序排列后处于居中位置的数则是中位数,如果样本个数是偶数,那么排序后,中间两个数据的均值则是中位数.通俗地讲,在样本数据里,有一半的样本比中位数大,有一半比它小. 把中位

写在前面 感谢全部点进来看的朋友.没错.我眼下打算写一本关于Unity Shader的书. 出书的目的有以下几个: 总结我接触Unity Shader以来的历程,给其它人一个借鉴.我非常明确学Shader的艰难,在群里也见了非常多人提出的问题. 我认为学习Shader还是一件有规律可循的事情,但问题是中文资料难觅,而大家又不愿意去看英文...这对我有什么优点呢?强迫我对知识进行梳理,对细节问题把握更清楚. 第二个原因你懂的. 关于本书的定位问题: 面向Unity Shader刚開始学习的人,但要

写在前面 感谢所有点进来看的朋友.没错,我目前打算写一本关于Unity Shader的书. 出书的目的有下面几个: 总结我接触Unity Shader以来的历程,给其他人一个借鉴.我非常明白学Shader的艰难,在群里也见了很多人提出的问题.我觉得学习Shader还是一件有规律可循的事情,但问题是中文资料难觅,而大家又不愿意去看英文...这对我有什么好处呢?强迫我对知识进行梳理,对细节问题把握更清楚. 第二个原因你懂的. 关于本书的定位问题: 面向Unity Shader初学者,但要: 有一定的

%Matlab提供了计算线性卷积和两个多项式相乘的函数conv,语法格式w=conv(u,v),其中u和v分别是有限长度序列向量,w是u和v的卷积结果序列向量. %如果向量u和v的长度分别为N和M,则向量w的长度为N+M-1.如果向量u和v是两个多项式的系数,则w就是这两个多项式乘积的系数. x=ones(1,4);                                        %x(n)=R4(n) h=ones(1,4);                           

图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积):滤波器也有很多名字:卷积模版.卷积核.掩模.窗口等. 空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波.非线性滤波常见的有中值滤波.最大值滤波等,相当于自定义一个函数,在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波.这里不细研究它. 线性滤波则通常是:将模

一.前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入,它将深度学习的思想引入到了神经网络当中,通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征,而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数,从而无监督的产生了最适合的分类特征.这个概括可能有点抽象,我尽量在下面描述细致一些,但如果要更深入了解整个过程的原理,需要去了解DeepLearning. 这篇文章会涉及到卷积的原理与图像特征提取的一般概念,并详细描述卷积神经网络的实现.但是由于精力有限,没有对人类视觉的分层以及机器学习等

到底怎么样才叫看书?——上篇 目录: 一.引入 二.经历了就能理解 三.读书要分级 四.只读经典 五.别吝惜你动笔的那点时间 一.引入 看到这个题目的时候你可能会感到有点好笑:“这还用问,看书就是把书看了一遍呗..” 没错,我们从小到大就是这样想的,也是这样看书的,信手拈来一本叫作"书"的东西,从头到尾就开看了!随时年龄的增长,我们的“阅历”也多了起来了,但你是不是也有和我一样的感觉——书是读了不少,真正入脑的,能融入自己思想的内容却少之又少,而且随着年头的增加,你越来越不记得自己读过

卷积神经网络,在图像识别和自然语言处理中有很大的作用,讲cnn的中文博客也不少,但是个人感觉说的脉络清晰清晰易懂的不多. 无意中看到这篇博客,写的很好,图文并茂.建议英文好的直接去看原文.英文不好的就直接看我这篇,算是读后总结吧.原文里对数学原理的着墨不多,在这篇文章里我会留着相关的标题,待日后慢慢补充这篇文章. 卷积神经网络 以上是一个cnn的典型结构.包含以下3种结构 卷积层 池化层 全连接层 卷积层 这是数字8的图片,图片其实就是一堆像素点的组合,可以理解为一个M*N的矩阵,矩阵中每一个元

1.老老实实把课本上的题目做完.其实说科大的课本难,我以为这话不完整.科大的教材,就数学系而言还是讲得挺清楚的,难的是后面的习题.事实上做1道难题的收获是做10道简单题所不能比的. 2.每门数学必修课至少要看一本参考书,尽量做一本习题集. 3.数学分析别做吉米,除非你太无聊,推荐北大方企勤的习题集.此外注意一下有套波兰的数学分析习题集,是不是搞得到中文或英文版. 4.线性代数推荐普罗斯库列科夫的<<线性代数习题集>>和法捷耶夫的<<高等代数习题集>>.莫斯科

目录 信号, 集合, 多项式, 以及卷积性变换 卷积 卷积性变换 傅里叶变换与信号 引入: 信号分析 变换的基础: 复数 傅里叶变换 离散傅里叶变换 FFT 与多项式 \(n\) 次单位复根 消去引理, 折半引理与求和引理 重新定义 多项式的表示 快速傅里叶变换FFT 通过 FFT 在单位复数根处插值 FFT的速度优化与迭代实现 炸精现场与 NTT 原根 NTT 任意模数 NTT 卷积状物体与分治 FFT FWT 与位运算卷积 FWT 与 \(\text{or}\) 卷积 FWT 与 \(\te

http://blog.jobbole.com/25842/ 目录: 一.引入 二.经历了就能理解 三.读书要分级 四.只读经典 五.别吝惜你动笔的那点时间 一.引入 看到这个题目的时候你可能会感到有点好笑:“这还用问,看书就是把书看了一遍呗..” 没错,我们从小到大就是这样想的,也是这样看书的,信手拈来一本叫作"书"的东西,从头到尾就开看了!随时年龄的增长,我们的“阅历”也多了起来了,但你是不是也有和我一样的感觉——书是读了不少,真正入脑的,能融入自己思想的内容却少之又少,而且随着年

最近坚持读书,虽然大多数读的都是一些闲书,传记.历史或者散文之类的书籍,但是也读了点专业书.闲书是散时间读的,放车里,有时间就拿起来读读,专业书则更多的靠得是专注.因为我给自己的规定是一定时间内读完几本书. deep learning这本书读到第四章了,耐心读完前面,觉得其实我还是蛮有收获的,作者主要是从机器学习的角度来解释说明数学概念,其实对我这种功利心很强的人,读 数学书老想着会对我理解算法有什么帮助,读的过程中还是很顺利的. 本来我是想着练习自己的英语写作能力,边读边背诵呢,但是我还是坚持

如果要得到pose视图,除非有精密的测量方法,否则进行大量的样本采集时很耗时耗力的.可以采取一些取巧的方法,正如A Survey on Partial of 3d shapes,描述的,可以利用已得到的3D模型,利用投影的方法 (page10-透视投影或者正射投影),自动得到精确的3D单向视图. 其中的遇到了好几个难题:透视投影的视角问题:单侧面的曲面补全问题(曲面插值问题):pose特征的描述性问题. 一篇文章看完视觉及相关通略. 先普及一下基础知识: 一:图像处理.计算机图形学.计算机视觉和

树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning 2018-04-17 08:32:39 看_这是一群菜鸟 阅读数 1906  收藏 更多 分类专栏: 论文解读   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_24305433/article/details/79856672 一.

讲授卷积神经网络核心思想.卷积层.池化层.全连接层.网络的训练.反向传播算法.随机梯度下降法.AdaGrad算法.RMSProp算法.AdaDelta算法.Adam算法.迁移学习和fine tune等. 大纲: 卷积神经网络简介 视觉神经网络的核心思想 卷积神经网络的核心思想 卷积运算 卷积层的原理 多通道卷积 池化层的原理 全连接层 卷积网络结构 训练算法简介 卷积层的反向传播 池化层的反向传播 全连接层的反向传播 完整的反向传播算法 随机梯度下降法 参数值初始化 学习率的设定 梯度下降法的改

最近我出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中用股票范例讲述Python爬虫.数据分析和机器学习的技术,大家看了我的书,不仅能很快用比较热门的案例学好Python,更能了解些股票知识,不至于一入市就拍脑袋买卖. 在本文里,将给出若干精彩范例,包括用爬虫获取股市数据,用matplotlib可视化控件绘制K线和均线,以及用sklean库里的方法,通过机器学习预测股价的走势. 1 

前些天收到了HTML5中国送来的<高性能javascript>一书,便打算将其做为假期消遣,顺便也写篇文章记录下书中一些要点. 个人觉得本书很值得中低级别的前端朋友阅读,会有很多意想不到的收获. 第一章 加载和执行 基于UI单线程的逻辑,常规脚本的加载会阻塞后续页面脚本甚至DOM的加载.如下代码会报错: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8

基于虎书实现LALR(1)分析并生成GLSL编译器前端代码(C#) 为了完美解析GLSL源码,获取其中的信息(都有哪些in/out/uniform等),我决定做个GLSL编译器的前端(以后简称编译器或FrontEndParser). 以前我做过一个CGCompiler,可以自动生成LL(1)文法的编译器代码(C#语言的).于是我从<The OpenGL ® Shading Language>(以下简称"PDF")找到一个GLSL的文法,就开始试图将他改写为LL(1)文法.等