easyx是一个针对VC++编译器的图形化插件.使用它,可以使得在C++中编写图形程序. 小球移动代码: #include"stdafx.h" #include<graphics.h> #include<conio.h> #include<stdlib.h> #include<time.h> int main(){ initgraph(640, 480); char ch; int now_x=200,now_y=200; for(;;)

函数定义: 参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Smoothstep  相关函数图形如下:  计算机图形中经常用到正如上图所示的:两个smooth()函数相减. 相关C++代码:

前言 平滑是图像处理中很重要的操作,其主要用途是降噪.Open CV 提供了 5 种不同的平滑方法:简单模糊,简单无缩放变换的模糊,中值模糊,高斯模糊和双边滤波,它们都通过函数 cvSmooth 实现. 关于几种平滑的具体实现步骤及相关基础知识,本文不做讲解( 网上很多相关资料 ),仅就调用封装好了的平滑函数进行介绍,且仅具体介绍简单平滑处理,其它的平滑方式类似. 平滑函数 cvSmooth() 函数原型: void cvSmooth ( const CvArr *src, CvArr * ds

----------------------- Page 1----------------------- 一 创建新项目 VC 写程序要有项目的概念,一个项目可以有多个 .cpp 文件,多个项目构 成一个工作区.先记住这两个英文单词吧: • Workspace: 工作区 • Project: 项目 现在开始创建一个新项目. • VC6 创建新项目请参考这个视频: http://www.easyx.cn/news/View.aspx?id=65 • VC2008 创建新项目请参考这个视频: ht

这个部分是<opencv-tutorials.pdf>的部分,这部分也是几大部分中例子最多的,其实这个教程的例子都很不错,不过有些看得出来还是c接口的例子,说明例子有些年头了,其实在"opencv/sources/samples"有不同的接口的例子,看完这个教程,下一步就可以看看里面的不同的代码来学习,只是没有说明而已,不过在<opencv-refman.pdf>中会说到某某例子可以参考,也说明这里面的例子有很多都是为了解释这个手册中的一些函数的用法的.做完这些

OpenCV实现了用于创建图像金字塔的两个函数pyrDown()和pryUp(). 图像金字塔是一种经典的图像多尺寸描述方法,它将降采样和平滑滤波结合在一起,对图像进行多尺度表示.图像金字塔由不同尺寸的图像叠加而成,通常每一层的尺寸都是上一层的一半.通常用于高效的图像分析,这种处理技术的意义在于:我们在对图像进行处理时,大多是要着眼于图像中有意义的部分,而同一幅图像中可能含有不同尺度下“有意义”的信息,为了充分利用这些图像信息,就需要对图像进行多尺度描述了. 函数1:pyrDown() 函数原型

关于C++控制台上的图形界面,你知道一个东西叫做EasyX吗? 作为一个退役的OI选手(WTF?\(3^2-3^1\)年级退役?),在退役之后总想找点事情做. 开发个游戏?(我只会控制台) 学下人工智能?(脑子不够用) 学一下Py?(爱我C++) 好吧,我选择了开发个游戏. 但是每次看到自己的游戏都是控制台界面的,很不爽 图形界面咋样? QT?(不会) MFC?(算了吧) EasyX?(这是个什么东西?) 马上我们就要介绍我们今天的主角--EasyX图形库! 关于EasyX EasyX 是针对

A Neural Probabilistic Language Model,这篇论文是Begio等人在2003年发表的,可以说是词表示的鼻祖.在这里给出简要的译文 A Neural Probabilistic Language Model 一个神经概率语言模型 摘  要 统计语言模型的一个目标是学习一种语言的单词序列的联合概率函数.因为维数灾难,这是其本质难点:将被模型测试的单词序列很可能是与在训练中见过的所有单词的序列都不相同.传统的但非常成功的基于n-gram的方法通过将出现在训练集很短的重

Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: b=a−α∇F(a)⇒f(a)≥f(b)(1)(1)b=a−α∇F

Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: \begin{equation} b=a-\alpha \nabl

说来惭愧,很久没有更新自己的博客了.期间个人生活经历了很多变故,心理上的打击尤甚.加之没有取得好的科研成果,痛定思痛,还是下苦功夫多多学习. 最近对比验证各种方法的插值精度,用到了R语言地统计学包,由于没有中文文档,故自己干脆将其翻译了出来.欢迎转载引用,但请注明出处http://www.cnblogs.com/jingnianq/p/6606159.html . geoR : 地学统计学数据分析包 简明文档 翻译:jqrneu@163.com Paulo J. Ribeiro Jr. & Pe

自适应Simpson积分 作用 如标题所示,这玩意就是当你不会微积分的时候来求积分的. 总所周知,积分的定义就是函数的某一段与坐标轴之间的面积. 那么,自适应Simpson积分就是一种可以再某些精度下计算出较为平滑的函数的积分的比较简单优美的算法. (PS:这玩意的时间复杂度?大概是O(玄学)吧) 引子 积分的定义是面积,那么我们可以通过最基本的切割法来求出一定精度下面积. (ps:就是0.0000--01那样扫过去,把这个当做宽,把函数值当做高,然后乘起来当做面积) 然而这个耗费的时间太多,而

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/zhangcaiwang/p/6875533.html sigmoid neuron 微小的输入变化导致微小的输出变化,这种特性将会使得学习称为可能.但是在存在感知器的网络中,这是不可能的.有可能权重或偏置(bias)的微小改变将导致感知器输出的跳跃(从0到1),从而导致此感知器后面的网络以一种难以理解的方式发生巨大的改变.解决这一问题就要使用另外一种人工神经元-sigmoid神经元(也叫逻辑神经元). sigmoid神经元的输入不只

1,概述 机器翻译中常用的自动评价指标是 $BLEU$ 算法,除了在机器翻译中的应用,在其他的 $seq2seq$ 任务中也会使用,例如对话系统. 2 $BLEU$算法详解 假定人工给出的译文为$reference$,机器翻译的译文为$candidate$. 1)最早的$BLEU$算法 最早的$BLEU$算法是直接统计$cadinate$中的单词有多少个出现在$reference$中,具体的式子是: $BLEU = \frac {出现在reference中的candinate的单词的个数} {c

 重在图像的定位和检测的内容. 一张图片中只有一种给定类别标签的对象,定位则是图像中有对象框:再这些类中,每一个训练目标都有一个类和许多的图像内部对应类的位置选框. 猜想的仅是类标签,不如说它们是位置选框.正确的位置选框,代表你的结果很接近分割的准确率. 研究定位的简单有用基础的范式,就是回归. 这张图片经过一系列的处理过程,最终生成四个代表选框大小的实数,有很多不同的参数来描述选框,人们常用的是用XY坐标定位选框的左上角 .宽度和高度,还有一些ground truth(真实准确的选框),计算欧

论文:<Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region Proposal Networks> 摘要:算法主要解决两个问题: 1.提出区域建议网络RPN,快速生成候选区域: 2.通过交替训练,使RPN和Fast-RCNN网络共享参数. 一. RPN网络结构 RPN网络的作用是输入一张图像,输出一批矩形候选区域,类似于以往目标检测中的Selective Search一步.网络结构是基于卷积神经网络,但输出包含二类softmax

简书翻译原文 卷积层 卷积操作是使用一个二维的卷积核在一个批处理的图片上进行不断扫描.具体操作是将一个卷积核在每张图片上按照一个合适的尺寸在每个通道上面进行扫描.为了达到好的卷积效率,需要在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡. 三个卷积函数: conv2d: 任意的卷积核,能同时在不同的通道上面进行卷积操作. depthwise_conv2d: 卷积核能相互独立的在自己的通道上面进行卷积操作. separable_conv2d: 在纵深卷积 depthwise filter 之后进行逐点卷积

前言:牵扯到较多的数学问题 原始的评分函数: 两层神经网络,经过一个激活函数: 如图所示,中间隐藏层的个数的各数为超参数: 和SVM,一个单独的线性分类器需要处理不同朝向的汽车,但是它并不能处理不同颜色的汽车,它并不是一个好的分类器. 但是如果使用有一百个数值的中间层的神经网络,我们可以给这一百个数值赋值. 例如第一个数值处理朝向正前方的汽车:只用来识别朝向正前方的汽车,下一个数值用来处理朝向偏右的车等,得到的数值只有图片满足这些详细要求的时候才会正,其他情况下为0,接下来还可以处理不同颜色不同

http://wallstreetcn.com/node/248376 借助深度学习,多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征( representations).这些方法显著推动了语音识别.视觉识别.目标检测以及许多其他领域(比如,药物发现以及基因组学)的技术发展.利用反向传播算法(backpropagation algorithm)来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数,深度学习发现了大数据集的复杂结构.深层卷积网络(deep convolutional

1.1首先是用到的理论知识: 上面是一个通用的公式,光知道上面写程序还是有点麻烦的,下面公式画的有点丑,可以表达我的观点. 1.2用到的知识点:可以边看程序边看用到的知识点: CV_Assert(); //这是C++的一个限制函数,这个不用多说了. dst.create();//创建一个图像,形式根据参数选定 Mat.ptr<uchar>(i,j)//代表第i行,第j个点的值(j的大小包含通道数),这是一个地址 i = Mat.rols(); j = Mat.cols()*Mat.channe

辛普森积分 这种积分法很暴力:只要求你实现出函数求值\(f(x)\). 使用辛普森积分,我们可以求出函数一段区间\([l,r]\)的近似积分.记\(mid=\frac{l+r}2\),有: \[ \int_l^rf(x)\;dx\approx\ simpson(l,r)=\frac{f(l)+4f(mid)+f(r)}6*(r-l) \] 其中1,4,1称作科特斯系数. ​ 如果 \[ simpson(l,r)\approx simpson(l,mid)+simpson(mid,r) \] 那么