视网膜-大脑皮层(Retinex)理论认为世界是无色的,人眼看到的世界是光与物质相互作用的结果,也就是说,映射到人眼中的图像和光的长波(R).中波(G).短波(B)以及物体的反射性质有关 其中I是人眼中看到的图像,R是物体的反射分量,L是环境光照射分量,(x, y)是二维图像对应的位置 基于上面的原理,看下Retinex常见的几种增强算法 一.     SSR(Single Scale Retinex)单尺度Retinex算法 它通过估算L来计算R,具体来说,L可以通过高斯模糊和I做卷积运算求得

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 ==============================================

iris数据集,这一教科书级别的数据,分类前不需要做任何数据预处理什么的,相当的理想!但请注意你自己的数据99%的可能需要做预处理. 下面分别用R语言和Python来实现iris数据集的分类: R语言: library(class) data(iris) #观察数据 str(iris) #查看iris数据结构 head(iris) #前5行 table(iris$Species) #样本类别频数下· #采样(对于此分类问题,更加建议分层抽样) samples <- sample(nrow(iri

一.简介 K-Means 是一种非监督学习,解决的是聚类问题.K 代表的是 K 类,Means 代表的是中心,你可以理解这个算法的本质是确定 K 类的中心点,当你找到了这些中心点,也就完成了聚类. /*请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接:*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11117012.html * / 先请你和我思考一个场景,假设我有 20 支亚洲足球队,想要将它们按照成绩划分成 3 个等级,可以怎样划分? 二. K-Means 的工作原理

Deep Learning Tutorial 由 Montreal大学的LISA实验室所作,基于Theano的深度学习材料.Theano是一个python库,使得写深度模型更容易些,也可以在GPU上训练深度模型.所以首先得了解python和numpy.其次,阅读Theano basic tutorial. Deep Learning Tutorial 包括: 监督学习算法: Logistic Regression - using Theano for something simple Multi

from xgboost import XGBClassifier XGBClassifier(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent=True,objective='binary:logistic', booster='gbtree',n_jobs=1,nthread=None,gamma=0,min_child_weight=1, max_delta_step=0, subsample=1, colsample_bytree

一.简介 KNN(k-nearst neighbors,KNN)作为机器学习算法中的一种非常基本的算法,也正是因为其原理简单,被广泛应用于电影/音乐推荐等方面,即有些时候我们很难去建立确切的模型来描述几种类别的具体表征特点,就可以利用天然的临近关系来进行分类: 二.原理 KNN算法主要用于分类任务中,用于基于新样本与已有样本的距离来为其赋以所属的类别,即使用一个新样本k个近邻的信息来对该无标记的样本进行分类,k是KNN中最基本的参数,表示任意数目的近邻,在k确定后,KNN算法还依赖于一个带标注的

Retinex是上个世纪七十年代由Land提出的色彩理论.我认为其核心思想基于俩点 (1)在颜色感知时,人眼对局部相对光强敏感程度要优于绝对光强. (2)反射分量R(x,y)储存有无光源物体的真实模样,一幅图像对其光照分量L(x,y)的估计越准确,求得的R(x,y)也就越准确. 先来说明第一点,人对颜色的认知并不是基于绝对光强,反应在图像上时可以理解成,人眼对一像素点(X0,Y0)的颜色的认知不是基于其RGB三通道绝对值大小,而是与俩个因素相关. 1.(X0,Y0)点三通道值的差异,它会致使色偏

DNS简介 DNS(Domain Name System)域名系统: 是一种采用客户端/服务器机制,负责实现计算机名称与IP地址转换的系统.DNS作为一种重要的网络服务,既是国际互联网工作的基础,同时在企业内部网络中也得到了广泛地应用. DNS服务器的作用 正向解析:根据主机名称(域名)查找对应的IP地址 反向解析:根据IP地址查找对应的主机域名 DNS系统的分布式数据结构 DNS查询方式 递归查询:大多数客户机向DNS服务器解析域名的方式 迭代查询:大多数DNS服务器向其他DNS服务器解析域名

今天做机器学习knn的实现想使用sklearn这个模块,但是里面的函数不懂,无奈只能查文档,但是一大片英文看见我就烦,也不是说不能看  但是以我低下的英语水平实在是太费劲了.幸好找到一篇前人翻译的比较好的解释.给大家推荐一下:一位来自简书的作者:吃着苹果写代码   感谢作者的分享,希望能帮到更多的人. sklearn 翻译笔记:KNeighborsClassifier - 简书 顺便把今天实现的代码也分享出来吧:诚然,代码实现顺利运行的呢一刻真的很开心 本代码是在python 中文文本分类 -

STL的概念 源地址  https://www.ev0l.art/index.php/archives/15/ <li> Iterator (迭代器)<li> Container (容器) array<li> Alogrithm (算法)<li> Adapters (配接器) 用来实现容器之间的转接 面向过程-->面向对象->基于对象->泛型 代码 #include <iostream> #include <vector&

一.@TableName value属性 实体类的名字是User,数据库表名是t_user @TableName(value = "t_user") public class User { 二.@TableId 1.雪花算法 默认情况下数据库的id列使用的是基于雪花算法的策略生成 背景 随着业务规模的不断扩大,需要选择合适的方案去应对数据规模的增长,以应对逐渐增长的访问压力和数据量. 数据库的扩展方式主要包括:业务分库.主从复制,数据库分表. 数据库分表 将不同业务数据分散存储到不同的

声明:本文涉及图文和模型素材仅用于个人学习.研究和欣赏,请勿二次修改.非法传播.转载.出版.商用.及进行其他获利行为. 背景 在插画中添加噪点肌理可以营造出一种自然的氛围.噪点肌理可以用于塑造阴影.高光.深度以及更多细节,并优化插画质感,应用噪点肌理的方式在扁平插画中广受欢迎. 在前端开发过程中,我们也有可能遇到噪点插画风格的设计稿,应用基础的前端开发知识,能不能实现噪点风格的样式呢,本文主要内容主要就是通过几个示例来实现几种噪点效果.本文包含的知识点包括:CSS 属性 mask 遮罩.SVG

@ 目录 完整的Mybatis-Plus项目 常用注解 设置表名(@TableName) 设置实体类字段 (@TableField) 通过 @TableField(fill=FieldFill.INSERT_UPDATE) 更新时间字段 设置主键字段和策略 (@TableId) 乐观锁(@Version) 使用枚举类型 (@EnumValue) 逻辑删除(@TableLogic) 增删改查 查询 分页查询 添加 删除 修改 1. 根据id修改 2. 根据 wrapper 修改 3. 使用 lam

这是使用 ASDK 性能调优系列的第二篇文章,前一篇文章中讲到了如何提升 iOS 应用的渲染性能,你可以点击 这里 了解这部分的内容. http://t.cn/Rc4KbUC 在上一篇文章中,我们提到了 iOS 界面的渲染过程以及如何对渲染过程进行优化.ASDK 的做法是将渲染绘制的工作抛到后台线程进行,并在每次 Runloop 结束时,将绘制结果交给 CALayer 进行展示. 而这篇文章就要从 iOS 中影响性能的另一大杀手,也就是万恶之源 Auto Layout(自动布局)来分析如何对 i

PS 给出的定义: Enhance Per Channel Contrast:Maximizes the tonal range in each channel to produce a more dramatic correction.Because each channel is adjusted individually, Enhance Per Channel Contrast may remove or introduce color casts.The Auto Levels com

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/6342661 两组图像:左边较暗,右边较亮 第一行是原图像,他们下面是用四种算法处理的结果 依次为: 1.一种混合算法 2.msr,multi-scale retinex 3.msrcr,multi-scale retinex with color restoration 4.ssr,single scale retinex           源码,retinex算法

PS 给出的定义: Enhance Monochromatic Contrast: Clips all channels identically. This preserves the overall color relationship while making highlights appear lighter and shadows appear darker. The Auto Contrast command uses this algorithm. 和自动色阶不一样的地方在于,自动对

为什么想到这个呢,算法什么的又不太懂,这是 因为搭建VPN + BBR 与之简直绝配 有的人搭建SSR ,配一个什么锐速,还需要降内核版本, 而且还容易出错,降了之后更加容易出现兼容性问题,所以偶尔看到了google的BBR 拥塞阻塞算法 算法原理不知道,也不想去深究 . 原理 这篇博客 讲得还是很清楚的 ,可以一探 Google 开源了其 TCP BBR 拥塞控制算法,并提交到了 Linux 内核,从 4.9 开始,Linux 内核已经用上了该算法.根据谷歌的风格,Google 总是先在自家的