由于噪声和光照的影响，物体的轮廓会出现不规则的形状，根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析，此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状，根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数，实现图像中轮廓的形状拟合。
构图对摄影创作来说非常重要，尤其在使用自动化程度较高的手机进行拍摄时，手机的光圈、快门等影响曝光的因素几乎都是由手机自行控制的，所以留给我们最大的创作余地就是构图。构图可以增强画面的视觉美感，可以起到优化背景的作用，还可以使主体更加突出。加入我们所学的摄影构图知识，可以使手机拍摄出的照片更具美感。
最简单的寻路算法设计就是将图作为数据结构。一个图包含了多个节点，连接任意邻近的点组成边。在内存中表示图有很多种方法，但是最简单的是邻接表。在这种表示中，每个节点包含了一系列指向任意邻近节点的指针。图中的完整节点集合可以存储在标准的数据结构容器里。下图演示了简单的图的可视化形象和数据表示。
多目标捕获视频图像中全部视场内均包括捕获目标,捕获过程中应去除已稳定跟踪的目标,且视频图像内目标的运动存在规律性,视频图像中的随机噪声无规律,根据目标的运动轨迹可判断目标是否为真正的待跟踪目标[6-8]。将目标运动轨迹的3帧图像时间(40ms)作为线性段,利用线性判断捕获目标的方法可表示为：
该方法用于求取输入二维点集合的最小外接矩形。返回值为RotateRect对象。RotateRect类型和Rect类型虽然都是表示矩形，但是在表示方式上有一定的区别。通过查看成员变量可以很明显的看到差异。Rect是通过左上角的坐标来定位，默认横平竖直，然后通过宽高确定大小。而RotateRect则是通过center确定位置，angle结合宽高，计算各顶点的坐标，从而确定矩形。
CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）是一个开源的计算几何算法库，它提供了一套丰富的数据结构和算法来解决各种计算几何问题。它是一个功能强大、可靠、高效且易于使用的库。
曲面：通过选取的两个或多个截面外形，利用参数化最小光滑熔接方式形成的一个平滑曲面。（各曲线串联起始点都应对齐，方向应相同，否则生成曲面扭曲。TYPE用了设置曲面类型C—曲线定义型曲面，P—参数型曲面，N—NURBS曲线，为C时没有举升曲面与选取截面外形间误差设置）
在VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测，轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。如下面的图像中Shapes.png中有三角形、矩形、正方形、圆形等，我们如何去区分不同的形状，并且根据轮廓进行检测呢？
很久之前给大家介绍了如何用matlab进行图像轮廓坐标提取 当时就立了个flag要给大家做一期有关如何用matlab进行封闭曲线拟合的博文，拖了这么，它终于与大家见面了。
扫描特征就是通过草绘或选取轨迹线，然后沿该轨迹线对草绘截面进行扫描来创建实体薄板或者曲面。常规的截面扫描可使用特征创建时的草绘轨迹，也可以使用由选定基准曲线或边组成的轨迹。扫描特征的应用比较灵活，能够产生形状复杂的零件。
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目，其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流，内容原创为吴恩达博士，学习小组成员只对文献内容进行翻译，对于翻译有误的部分，欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高，共同进步！
博客原标题：Representation Power of Neural Networks
如果一个函数在某点解析,那么它的各阶导函数在该点仍解析 。设 f ( z)在简单正向闭曲线 C 及其所围区域 D 内处处解析, z0 为 D 内任一点, 那么:
ELISA(酶联免疫吸附反应)指将可溶性的抗原或抗体吸附到聚苯乙烯等固相载体上，进行免疫反应的定性和定量方法。
如果你让 n 个数学家来定义数学到底是什么，你可能会得到 2n 个不同答案。在我看来，它将事物抽象化到只剩下核心要素，并为推理任何事物提供了最终的框架。
这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。 阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。 图像若只有目标和背景两大类，那么只需要选取一个阈值进行分割，此方法成为单阈值分割；但是如果图像中有多个目标需要提取，单一阈值的分割就会出现作物，在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开，这种分割方法相应的成为多阈值分割。
两立体表面的交线称为相贯线，见图5-14a和b所示的三通管和盖。三通管是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台组合而成。盖是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台、圆筒组合而成。它们的表面(外表面或内表面)相交，均出现了箭头所指的相贯线，在画该类零件的投影图时，必然涉及绘制相贯线的投影问题。
我们了解神经网络以及它们从数据科学到计算机视觉的多个领域中的无数成就。众所周知，它们在解决有关泛化性方面的复杂任务中表现良好。从数学上讲，他们非常擅长近似任何的复杂函数。让我们形象化地理解这种近似概念，而不是前向和后向传播方法中的最小化预测误差。假设你了解前向和后向传播的一点基础，其旨在借助梯度和网络中的错误传播来近似函数。让我们通过另一种视觉解释来理解神经网络的近似能力。其中涉及基础数学和图形分析。
https://github.com/lygttpod/AndroidCustomView/blob/master/app/src/main/java/com/allen/androidcustomview/widget/WaveViewBySinCos.java
从这个矩，你可以提取有用的数据，如面积、中心点等。中心点是由Cx=M10/M00和Cy=M01/M00的关系给出的。这可以按以下方式进行。
如果平面上有n个点，并且每个点至少有2条曲线段和它相连，就是说，每条曲线都是封闭的，同时，我们规定： 1）所有的曲线段都不相交； 2）但是任意两点之间可以有多条曲线段。
在作出区分后，通常下一个问题就是：是否采用这种预测模型。这个问题已经困扰这个领域一段时间了，也不太可能在短时间内得到解决。但就设计基于模型的算法方面，我们已经习得了足够的知识，这让我们得以总结出最佳实践及常见陷阱的一些通用性结论。本文就基于模型的强化学习方法的各种实现进行了调查，再针对使用训练过的预测模型时所需要权衡的一些问题，以及这些考量在激励基于模型的强化学习时所采用的简单但有效的策略进行描述。本文后半部分是根据我们近期基于模型的策略优化论文所撰写的。
抽象是为了隐藏不相关的东西，只关注重要的细节。虽然有时看起来很可怕，但它是管理复杂性的最佳工具。
引言： 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。 目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之所以使用降维后的数据表示是因为：①在原始的高维空间中，包含有冗余信息以及噪音信息，在实际应用例
本文以问答形式主要讲述Quartz2D的相关内容，参考内容是网上下载的学习视频资料。
美国东部时间6月30日，国际权威AI基准测试MLPerf™公布最新一期榜单。在集群封闭任务赛道中，谷歌与NVIDIA各自获得4项第一；在单机封闭任务赛道中，浪潮获全部8项训练任务的4项冠军，NVIDIA、Nettrix各获得2项任务冠军。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。上一小节介绍了模型复杂度曲线，通过这种直观的曲线，可以比较容易的看到模型欠拟合和过拟合的地方，进而选出最合适的模型复杂度。本小节介绍另外一个观察模型欠拟合和过拟合的曲线~"学习曲线"。
1. 介绍 1.1 什么是数据可视化？ 可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或者图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。 数据可视化并不是简单的将数据变成图表，而是以数据为视角，看待世界。数据可视化就是将抽象概念形象化表达，将抽象语言具体化的过程。 1.2 为什么要用数据可视化 首先我们利用视觉获取的信息量绝对远远的比别的感官要多得多。 它能帮助分析的人对数据有更全面的认识，下面举个🌰 我们看下面几组数据： 对数据进行简单的数据分析，每组数据都有两个变量 X 和 Y，然
本文主要介绍椭圆曲线的基本原理以及基于椭圆曲线的密码学实现，包括ECC加密、ECDH秘钥交换以及ECDSA签名算法，并介绍其中潜在的一些安全问题。其中分析了两个ECC实现相关的真实案例，分别是索尼PS3的签名问题和美国国家安全局NSA留下的椭圆曲线后门。
选自Technica Curiosa 作者：Nishant Shukla 机器之心编译 参与：Jane W 本文的作者 Nishant Shukla 为加州大学洛杉矶分校的机器视觉研究者，从事研究机器人机器学习技术。Nishant Shukla 一直以来兼任 Microsoft、Facebook 和 Foursquare 的开发者，以及 SpaceX 的机器学习工程师。他还是《Haskell Data Analysis Cookbook》的作者。 TensorFlow 入门级文章： 深度 | 机器学习敲门砖
本文来探讨 Power BI 中原生平滑曲线的实现。这要借助一些成熟的数学算法，我们并不打算研究这些数学算法的具体细节，而是仅仅给出 DAX 实现以及对比。
集成学习（Ensemble Learning）作为一种流行的机器学习，它通过在数据集上构建多个模型，并集成所有模型的分析预测结果。常见的集成学习算法包括：随机森林、梯度提升树、Xgboost等。
在当今信息爆炸的时代，电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式，受到了越来越多的关注。而为了让观众能够更好地选择适合自己口味的电影，推荐系统成为了一个备受关注的研究领域。协同过滤算法是其中一种被广泛使用的方法。
在当今信息爆炸的时代，电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式，受到了越来越多的关注（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
当样本比例非常不均衡时，比如某类别占 样本比例 80%时，分类器把所有样本都预测为这个类别，也可以获得 80%的准确率
用户生命周期是指用户从加入平台开始，熟悉平台，参与平台，最终流失的整个过程。用户的生命周期相对于自身而言，是一种参与度的变化，参与度也可以称之为活跃度。
召回率（Recall rate） : TP / (TP+FN);
图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据(数据描述量)来描述整个图像，这组数据月简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰，图像识别技术的发展中，不断有新的描述图像特征提出，而图像不变矩就是其中一个。
参数方程–>曲线积分 曲线积分 第二类曲线积分 (对面积的) 此时可以不用 上限大于下限 三 格林公式 及其应用 2 .积分与路径无关 如果不封闭 曲面积分 对于 dyd
可视化是一种强大的工具，用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用，提供了通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别出来的见解。
集成电路板等电子产品生产中，控制回焊炉各部分保持工艺要求的温度对产品质量至关重要（点击文末“阅读原文”了解更多）。
PSO（粒子群算法）在处理连续问题上有着较强的能力，因此很适合用来做参数优化，而PID控制器由三个参数组成，它们分别是：Kp 、Ki 、Kd 。
这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。
癫痫是一种中枢神经系统疾病（CNS），在美国影响约1.2％（340万人），全球影响超过6500万。此外大约每26人中就有一人会在其一生中的某个时刻患上癫痫症。癫痫发作的种类很多，每种都有不同的症状，如失去意识，抽搐运动或混乱。有些癫痫发作在视觉上难以察觉; 患者通常会表现出一些症状，例如在短时间内没有反应或茫然地凝视。癫痫发作可能意外发生，并可能导致诸如摔倒，咬舌头或失去对一个人的尿液或粪便的控制等伤害。因此这些是为什么癫痫发作检测对于怀疑易患癫痫发作的医疗监督患者至关重要的一些原因。
在数学上，可以通过选择结点并使用（通常是三次）回归来估计结之间的点，并使用演算来确保每条单独的回归线连接在一起时曲线都平滑，从而重现该过程。平滑的程度由参数控制，通常在0和1之间的范围内。
什么叫做回归呢？举个例子，我们现在有一些数据点，然后我们打算用一条直线来对这些点进行拟合（该曲线称为最佳拟合曲线），这个拟合过程就被称为回归。 利用Logistic回归进行分类的主要思想是： 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 这里的”回归“一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的嘴阀就是寻找最佳拟合曲线，使用的是最优化算法。 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 使用数据类型：数值
从今天开始，HenCoder 就正式开讲知识技能了。按照我的计划，第一季是 UI，UI 一共分为三部分：绘制、布局和触摸反馈。本期是绘制部分的第一期。绘制大概会用 5~6 期的时间讲完，整个 UI 的绘制、布局和触摸反馈三部分大概会用十来期。更新频率大约为每周一更（不承诺哟）。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近由于开始要把精力集中在课题的应用上面了，这篇总结之后算法
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类
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