前言:偷懒了一段时间,最近计划分享一些之前做过的项目,本期分享基于Matlab GUI的PID研究。
在 Vue 中,我们可以很方便的将数据使用插值表达式( Mustache 语法)的方式渲染到页面元素中,但是插值表达式的设计初衷是用于简单运算,即我们不应该对差值做过多的操作。当我们需要对差值做进一步的处理时,这时,我们就应该使用到 Vue 中的计算属性来完成这一操作。同时,当差值数据变化时执行异步或开销较大的操作时,我们可以通过采用监听器的方式来达到我们的目的。
上一小节讲了神经网络的代价函数,这一小节讲解一个让代价函数最小化的算法:反向传播算法。
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。你可以将 nums 划分成一个或多个 子序列 ,使 nums 中的每个元素都 恰好 出现在一个子序列中。
②:componets: 存放 vue 开发中一些公共组件:例如项目初始的 header.vue、footer.vue 就是公共组件。
来源:机器学习研习院本文约3200字,建议阅读10+分钟本文为你总结10个重要的回归问题和5个重要的回归问题评价指标。 回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。 一、线性回归的假设是什么? 线性回归有四个假设: 线性:自变量(x)和因变量(y)之间应该存在线性关系,这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。 独立性:特征应该相互独立,这意味着最小的多重共线性。 正态性:残差应该是正态分布的。 同方差性:回归线周围数据点的
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。
sklearn常用的API参数解析:sklearn.linear_model.LinearRegression
机器学习的5大流派: ①符号主义:使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理,最喜欢的算法是:规则和决策树 ②贝叶斯派:获取发生的可能性来进行概率推理,最喜欢的算法是:朴素贝叶斯或马尔可夫 ③联结主义:使用概率矩阵和加权神经元来动态地识别和归纳模式,最喜欢的算法是:神经网络 ④进化主义:生成变化,然后为特定目标获取其中最优的,最喜欢的算法是:遗传算法 ⑤类推学派Analogizer:根据约束条件来优化函数(尽可能走到更高,但同时不要离开道路),最喜欢的算法是:支持向量机
leetcode每日一题:376.摆动序列:https://leetcode-cn.com/problems/wiggle-subsequence/
上一篇文章中的神经网络还没有学习能力,这好比如说该网络只接收外部输入并输出结果,却没有反馈机制没有对结果进行正确性分析,让我们以小明与老师之间的对话来比喻这种情况:
这是 LeetCode 上的「1846. 减小和重新排列数组后的最大元素」,难度为 「中等」。
1 . 后向传播误差 : 计算每层每个单元的误差 , 根据该误差更新 权值 和 偏置 设置 ;
多层感知器(Muti-Layer Percetron)和卷积网络(Convolutional Neural Network)。这两种网络都属于前馈型网络(Feedforward network),其中多层感知器(MLP)是最简单也是最常见的一种神经网络结构,它是所有其他神经网络结构的基础,
除了将二值图中的局部处理结果直接加起来以外,我们还可以用这些局部处理结果来生成一张新的二值图。根据原图中的对应图像单元的局部计算结果,我们可以确定:新的二值图中相应图像单元的值。新的二值图可以被作为:另一个计算周期的输入。这个操作被称为:迭代修正。
关于移动端事件的一些笔记 移动端事件类型 touchstart事件 touchmove事件 touchend事件 移动端事件对象 touches 屏幕上有几个触点 targetTouches 绑定事件的元素上有几个触点 changedTouches 在屏幕上 改变(位置移动 离开 进入 )的触点的个数(如果手指离开屏幕 只有changedTouched有值 其他都没有) 获取触点坐标 clientX/Y获取的是, 触点相对于可视区的X/Y坐标(不包含滚动)(用的最多) pageX/Y获取的是
给你一个整数数组 nums ,返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和 。由于答案可能非常大,请返回对 10^9 + 7 取余 后的结果。
在生物神经网络中,每个神经元的树突接受来自之前多个神经元输出的电信号,将其组合成更强的信号。如果组合后的信号足够强,超过阀值,这个神经元就会被激活并且也会发射信号,信号则会沿着轴突到达这个神经元的终端,再传递给接下来更多的神经元的树突,如图1所示。
在上一篇文章88. 三维重建23-立体匹配19,端到端立体匹配深度学习网络之怎样估计立体匹配结果的置信度?中,我介绍了在立体匹配网络中引入置信度的好处,以及几篇典型的方法。我们看到了传统算法中的多种置信度的计算判据,也看到了深度学习时代我们学习置信度图的典型方案,另外我们还看到基于置信度如何优化得到更好的视差图的方案,以及把置信度的预测,与视差的生成,整合到同一个网络流程中,以循环神经网络的形式迭代式的得到最佳结果。
我认为这个实验的难点是保持盒子和鼠标的相对位置不变,通过鼠标按下和移动来实现拖拽的效果
作者:Per Harald Borgen 编译:高宁,Saint,钱天培 *本文含大量代码,如需原文请从文末来源链接获取。 自己搭建神经网络太复杂? 别怕! 今天我们将手把手教你如何用30行代码轻松创建一个神经网络。 在本篇文章中,你将学到 如何使用Synaptic.js(https://synaptic.juancazala.com/#/)创建和训练神经网络。 利用这款工具,我们可以在浏览器中用Node.js进行深度学习。 今天我们要讲的例子是一个非常简单的神经网络,我们将用它来学习逻辑异或方程(XOR
本系列为 斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频,Siraj Raval 在全世界吸粉无数,堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人,怕也无异议。 因此,雷锋网 AI 研习社联系到了 Siraj 本人,并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化,免费推送给大家。我们将不定期更新,敬请关注! 雷锋字幕组为大家最新译制了 Siraj 深度学习系列,从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本
数控加工中心通电后,没有使机床各轴返回各自的参考点,机床坐标系没有建立就进行其他操作会造成撞刀事故。数控加工中心通电启动后,必须首先使各轴均返回各自参考点,确定了机床坐标系后,才能进行其他操作为了确保回参考点过程中刀具的安全,加工中心的回参考点一般先进行Z轴正方向的回零,再进行X及Y轴正方向的回零操作。当回参考点的工作完成后,显示器即显示出机床参考点在机床坐标系中的坐标值,表明机床坐标系已经建立。只有建立了正确的机床坐标系,才可以消除由于各种原因产生的基准偏差。
哈喽,大家好,今天我们一起学习一下三个重要的概念:RoI,RoI pooling 和 RoI Align
首先,来说一下卷积的概念,从数学角度来看,可以简单的认为卷积是一种数学运算,在通信领域,卷积也被应用在滤波上,因此通常将卷积和滤波同等看待,卷积核也经常被称为滤波器。
谈到视频的编解码,我们会自然地想到H.264、HEVC/H.265这些权威的视频编解码标准;谈到标准,有人觉得这个是有专门机构去研究的,我们关心应用就好;即使有兴趣读了标准和相关技术,面对更多的是各种数学公式和术语,如协方差、傅立叶变换、高频、滤波等等,需要花更多时间去理解。通常更为实际的做法是,我们只要调研如何应用这些标准,如何做好软硬件编码方案的选型,如何优化技术参数以及如何调用API,也就基本能够应对日常的视频业务了。因此,谈到视频的编解码,往往带有一丝神秘色彩。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
故障诊断和预测的关键是实现从故障征兆到故障识别的映射。传统的方式是基于推理的专家系统,但专家系统用于故障诊断,存在知识获取困难,组合爆炸和匹配冲突等问题,学习应用达不到预期效果。
在网上搜索了下,使用Java做一些简单的数据分析的比较少,大多数都是使用Python和Scala语言引入的内置库或者第三方库。而在Java中的篇幅介绍少之又少,所以也衍生出来了想要写几篇详细的介绍,用来介绍我Java区的数据分析的文章。上一篇介绍了Commons-math3如何引入以及包架构,本篇想详细介绍下其中的类StatUtils。
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看,图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程,即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。
近日,Mate Labs 联合创始人兼 CTO 在 Medium 上撰文《Everything you need to know about Neural Networks》,从神经元到 Epoch,
LDO是Low Dropout Regulator的缩写,意思是低压差线性稳压器,下面是LDO的内部框图,大致的工作原理就是:参考电压Vref和反馈电压FB(VOUT通过两个电阻分压)分别接在误差放大器的反向和正向端,然后输出误差量,再通过MOS drive调整输出电压大小,达到输出稳定。当输出电压增大时,FB增大,放大器输出电压增加,PMOS管的G极电压增大,Usg减小,PMOS的输出电流和电压较小,形成了一个负反馈系统。
2021年,来自麻省理工和多伦多大学的团队在2021 CVPR(全球计算机视觉三大顶级会议之一)预发表文章,利用流模型(Flow Models)合成药物分子作用于细胞后的显微图像,以此模拟药物分子的加入对细胞形态的影响。
给你一个二叉搜索树的根节点 root ,返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。
做数组题的时候,可能会多次去改变某一区间元素的值,多重利用循环效率过差,这里我们来了解一下差分,复杂度为O(1)
解题思路: 题目把要求讲述地很细致了,我们可以简单地理解为:要让字符串中没有多余的单边括号,我们最少要添加多少次对应的单边括号呢?
有 n 块石子排成一排。每个玩家的回合中,可以从行中 移除 最左边的石头或最右边的石头,并获得与该行中剩余石头值之 和 相等的得分。 当没有石头可移除时,得分较高者获胜。
作者:rubikscode 翻译:和中华 校对:李海明 本文对人工神经网络是如何学习的进行了简单介绍,使读者可以对神经网络的运行机制有更进一步的认识。 在之前的博客中,我们谈到了关于人工神经网络(A
2、为元素注册事件———鼠标点击事件(onmousedown)鼠标点击之后获得当前鼠标的X坐标。
Java程序在不同操作系统上运行时,可能需要取得平台相关的属性,或者调用平台命令来完成特点功能。Java提供了System类和Runtime类来与程序的运行平台进行交互。
选自Medium 作者:Kailash Ahirwar 机器之心编译 参与:黄小天、刘晓坤 近日,Mate Labs 联合创始人兼 CTO 在 Medium 上撰文《Everything you need to know about Neural Networks》,从神经元到 Epoch,扼要介绍了神经网络的主要核心术语。 理解什么是人工智能,以及机器学习和深度学习如何影响它,是一种不同凡响的体验。在 Mate Labs 我们有一群自学有成的工程师,希望本文能够分享一些学习的经验和捷径,帮助机器学习入门者
先理清思路,首先根据题目,不使用重复元素,假设只存在一个正确答案,最简单直接的思路,就是两层循环,逐个相加判断是否等于target的值,如果相等,则返回相应的索引数字。
一、阅读下列C程序,回答问题1至问题3,将解答填入答题纸的对应栏内。 【C程序】
与调试器共舞 - LLDB 的华尔兹 你是否曾经苦恼于理解你的代码,而去尝试打印一个变量的值? NSLog(@"%@", whatIsInsideThisThing); 或者跳过一个函数调用来简化程序的行为? NSNumber *n = @7; // 实际应该调用这个函数:Foo(); 或者短路一个逻辑检查? if (1 || theBooleanAtStake) { ... } 或者伪造一个函数实现? int calculateTheTrickyValue { return 9; /* 先
原标题 | AI-Based Photo RestorationAI-Based Photo RestorationAI-Based Photo RestorationAI-Based Photo RestorationAI-Based Photo Restoration
这篇文章当中,我将讲述我们如何为老军人的照片创造一个基于AI技术的照片修复项目。 原标题 | AI-Based Photo Restoration 作 者 | Fedor Kitashov 翻 译 |
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云