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整理自计算机视觉联盟（ID：CVLianMeng）导读：本笔记是博士 AI 系列手推笔记，来源并整理自公众号【计算机视觉联盟】。目前，该手推笔记已经更新至第四章。作者回持续更新！本内容同步更新至 Github 上：https://github.com/Sophia-11/Mach
不那么简单的变换接下来，我们要了解如何做更多有意思的事情。在示例2-5中，我们没有任何特殊目的地使用了高斯模糊。现在我们将使用高斯模糊来对一张图像实现基2的降采样[Rosenfeld80]。如果我们对图像进行多次降采样，就要建立一个尺度空间（也称为“图像金字塔”），这一方法是计算
我们从最简单的开始：1. 启动一个Docker容器，带上端口映射的-p选项。（注：-p选项会开启一个端口NAT规则）。#docker pull mysql#docker run -d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -p 3306:3306 mysql在这
本主题记录均在ubuntu系统下，且已安装python环境 1.1 图像的IO操作 首先读取图像 import numpy as np #numpy是一个用于科学计算的库，提供了大量的数学函数和操作多维数组的能力。import cv2 as cv
arguments对象 arguments对象是传递给函数参数的类数组对象 先看个例子： function fun(a, b, c){ console.log(arguments) } fun(1, 2, 3) 可以看到，arguments像数组一样，有从0开始的索引，也有length属性
docker的介绍和安装一.docker 介绍 docker 可以粗糙的理解为虚拟机，但是确实不是真正的虚拟机，通常形容它是一个开挂的chroot二.在linux下安装 docker 第二句命令的含义是修改
机模式发展到数据库独立主机模式，把应用和数据服务分开，应用服务可以增加服务器数量，进行负载均衡，来增大系统并发能力。单机部署形式，在研发、学习以及模拟环境中具有灵活、部署方便等特点。单机架构有几个显著的不足：1、可扩展性。数据库单机架构扩展性只有纵向扩展。2、存在单点故障。单机架
有少数感兴趣的报告，这里谈一下全场最后一个报告。报告人是Jorge Nocedal，就是著名的LBFGS的作者。 他关注的问题是一类机器学习中非常常见的优化模型：
大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱编程、热爱分享！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI
华为云14天鸿蒙设备开发实战学习笔记第四篇：驱动子系统开发一、 操作GPIO1. 相关APIwifiot_gpio.h接口中：1) Gpiolnit初始化GPIO2) GpioDeinit取消初始化GPIO3) GpioSetDir设置GPIO引脚方向4) GpioGetDir获取GPIO引脚方向5)
是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。现在，广泛使用机器学习和深度学习的方法来处理图像分类问题，其主要任务是给定一堆输入图片，将其指派到一个已知的混合类别中的某个标签。 在下图中，图像分类模型将获取单
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线性代数是机器学习中不可分割的一部分，包括矩阵运算、矩阵行列式、矩阵分解等。 1. 矩阵基础 1.1. 什么是线性代数？ 讨论线性方程和线性运算的学科就叫线性代数。 有助于理解AI背后的原理。 1.2. 矩阵 1.3. 矩阵加法 对应元素相加 只有行列相同才能相加 1.4. 矩阵乘法
扩展的特性，TensorFlow已经成为了构建深度学习应用的核心技术之一。 基于CANN的模型开发流程 为什么要做模型迁移 目前人工智能领域内，AI算法模型搭建方面的技艺已经是炉火纯青，市面上用于AI模型搭建的深度学习框架，处理华为开源的昇思MindSpore，还有
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主要面向DA、交付、一线、二线数据库从业者，针对DDS常见问题及产品特性进行介绍，涉及：产品特性介绍、产品使用场景介绍、产品常见问题介绍、DDS实例使用规范及最佳实践介绍、DDS副本集内部机制和分片集群内部原理介绍等。
一个图中，但这些曲线值的大小范围不同，需要的刻度不同。如果都用同一个 Y 轴刻度，值较小的曲线变化将不明显（如深度学习训练和测试的 Loss 变化）。下面以某次深度学习模型训练的损失函数变化作为例子，绘制精美的双 Y 轴折线图可视化，讲解代码实现过程，结果先放出来： 读取记录的数据：
2、将提取特征保存在JSON文件夹中3、将特征提供给决策树进行训练以决策树为例，这是一种常见的机器学习算法，并不涉及“神经网络”、“深度学习”的范畴。简言之，决策树是一种以递归方式学习每个特征的阈值并将数据分类的系统。 Peter 创建了一个决策树模型 classifier.py，
前言： 本专栏在保证内容完整性的基础上，力求简洁，旨在让初学者能够更快地、高效地入门TensorFlow2 深度学习框架。如果觉得本专栏对您有帮助的话，可以给一个小小的三连，各位的支持将是我创作的最大动力！ 系列文章汇总：TensorFlow2 入门指南
一、设计对象并使用 这一节重点是学习获取已有对并使用和学习自己设计对象并使用 1、学习获取已有对并使用学 之前学习的键盘录入技术就是对已有的对象进行使用 public class Test { public static void main(String[]
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