Adaline算法的规则 Adaline算法与前一篇文章提到的感知器之间的关键差异在于adaline算法规则的权重基于线性激活函数更新。而感知器则是基于单位跃阶函数。...通过梯度下降最小化代价函数 监督学习算法的一个关键组成部分是在学习过程中优化的目标函数。...寻找最小均方误差就像下山一样，每次算法循环都相当于下降一步，下降一步的歩幅取决于学习率，与图中的权值点的切线斜率相关。...对于某些机器学习的算法，若没有做过标准化，目标函数会无法适当的运作。...除了极少数算法（如决策树和随机森林）之外，大部分机器学习和优化算法采用特征缩放后会表现更优。 这一部分我们使用标准化的特征缩放方法，他可以使数据具有正态分布的特性：零均值和单位方差。
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...\tag{4} p=0.6−0.1×(MaxIter−t)/MaxIter(4) （4）算法描述 CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到的图像： import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
如果对于该参数的偏导变化了符号，那么学习率应该更小。最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...基于子带分解的自适应滤波算法 基于QR分解的自适应滤波算法 其他 其他不再具体说明。...自适应滤波算法性能评价 下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。
CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码输出码率的同时，保留更高码率编码的视觉感知质量。...，保持视频工作流程的高效运转成为大家关注的焦点问题。...对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定的编码参数，而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间的最佳平衡。...手动内容自适应技术在场景等方面都存在诸多限制。 ...图1是包含CABR技术的编码解决方案的流程架构示意图。 image.png 集成的CABR编码解决方案由视频编码器和CABR速率控制引擎组成。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 SFM算法流程 Figure1:Block diagram of structure from motion 1....算法简介 SFM算法是一种基于各种收集到的无序图片进行三维重建的离线算法。...在进行核心的算法structure-from-motion之前需要一些准备工作，挑选出合适的图片。...其中两幅图片之间的bundle adjust用的是稀疏光束平差法sba软件包，这是一种非线性最小二乘的优化目标函数算法。 2....，其准确性强，在这种离线算法不需要考虑时间成本的情况下也较有优势。
这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。...开发一个简单的更快的自适应阈值算法是可行的，因此这接我们介绍下相关的理论。 算法基本的细想就是遍历图像，计算一个移动的平均值。
因此合理组合这些算法是一种比较好的提升搜索能力的方式，基于这个想法，这篇文章提出了组合了GA，DE和EDA的一种自适应的memetic 算法。...4.本文目的 提出了一个整合有GA,DE,EDA三种策略的自适应MA，**生成的更好解的比例作为下一代时的自适应特征。 随后，产生的解的子集进行局部搜索，以生成更适合的解。...将自适应memetic的算法融入得到支配和分解的算法中 在38个benchmark中进行 两个议题 如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望的区域，则更多的利用这个优化器优化区域周围的信息...虽然本文提出的自适应原理与AMALGAM[16]和Borg MOEA[17]有相似的概念，但两种算法都缺少一种渐进控制范式。 考虑了自适应模因计算中的多种全局和一种局部搜索算法。...mNSGA mNSGA算法流程如算法3所示，首先使用非支配排序，并使用拥挤距离保持多样，挑选出N个有希望的解。
文 / 胡胜红 整理 / LiveVideoStack 大家好，我是胡胜红，本次议题主要源自我攻读博士期间的研究课题，在4-5年的研究时间里，我对基于内容的视频自适应传输策略和优化算法进行了深入探索，今天借此机会在...3.2 如何在语义层进行内容分级 以娱乐性较强的足球视频为例，通常观众看球最喜欢看进球和回放画面的，这种视频片段可以进行自动识别和标注，相应算法识别率可以达到百分之百。...5.3 视频流质量评价 在实时的传输过程中，需要对传输质量进行评估，以评判自适应传输算法是否有效，包括客观质量、语义级QoE两种评判方法。...5.3.1 SSIM客观质量评价 分别对四种电影视频进行BA（基于缓存的自适应方法）、PANDA（基于带宽的自适应方法）、CDASH（基于内容的自适应传输方法）三种质量评价之后，从图10中可以看出对于电影视频是很有效的...Timber（音乐剧），大部分都在跳Disco，所以运动级别非常高，大部分视频内容都是高级别运动，无法预留缓存时间，因此算法的效果不是很好。
前言： 介绍一下EM算法的简单应用 算法流程 先从一个简单的例子开始： 随机选择1000名用户，测量用户的身高；若样本中存在男性和女性，身高分别 服从高斯分布N(μ1,σ1)和N(μ2,σ2)的分布...如果样本是混合而成的，不能明确的区分开，那么就没法直接使用极大似然估计来 进行参数的估计啦。...算法流程如下： GMM(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)是指该算法油多个高斯模型线 性叠加混合而成。每个高斯模型称之为component。...GMM算法描述的是数据的 本身存在的一种分布。 GMM算法常用于聚类应用中，component的个数就可以认为是类别的数量。...下面来解决刚开始提到的身高和体重的例子 1.导入模块。 #导入我们要用的包，包括算法数据导入模块，算法评估模块，算法模块，以及画图模块。
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...\tag{4} p=0.6−0.1×(MaxIter−t)/MaxIter(4) （4）算法描述 CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
文 / 胡胜红 整理 / LiveVideoStack 大家好，我是胡胜红，本次议题主要源自我攻读博士期间的研究课题，在4-5年的研究时间里，我对基于内容的视频自适应传输策略和优化算法进行了深入探索，今天借此机会在...图4 精彩事件分析 以娱乐性较强的足球视频为例，通常观众看球最喜欢看进球和回放画面的，这种视频片段可以进行自动识别和标注，相应算法识别率可以达到百分之百。...5.3 视频流质量评价 在实时的传输过程中，需要对传输质量进行评估，以评判自适应传输算法是否有效，包括客观质量、语义级QoE两种评判方法。...图10 客观质量评价 分别对四种电影视频进行BA（基于缓存的自适应方法）、PANDA（基于带宽的自适应方法）、CDASH（基于内容的自适应传输方法）三种质量评价之后，从图10中可以看出对于电影视频是很有效的...Timber（音乐剧），大部分都在跳Disco，所以运动级别非常高，大部分视频内容都是高级别运动，无法预留缓存时间，因此算法的效果不是很好。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文只是说一下RSA加密的流程，对于其他的不做过多的介绍！...首先找到两个大素数 p,q 计算n = p*q ， = φ(n)(p-1)*(q-1)，其中φ(n)表示的是n的欧拉函数值 任意选择一个满足要求的证书e,满足1 < e <φ(n),并且gcd(φ(n)...,e)==1 计算d，满足(d*e)%φ(n) ==1,即d是e在模φ(n)下的乘法逆元，因为e和φ(n)互质，所以他的乘法逆元一定存在 以{e,n}为共钥，{d,n}是私钥 下面我问来举个例子：...假设我们已经知道明文是19； 我们选定两个素数p=7,q=19； so n=p*q = 119 ，φ(n) = (p-1)*(q-1) = 96; 我们选择满足条件的e = 5，我们就能很简单的知道...根据上面的推导，我们知道在RSA中又六个变量，p，q，n，φ(n),e,d 其中e和n是公开的，其中最关键的就是d，因为如果d泄露的话，就相当于私钥泄露了！
采样率通常是一个概率值，取值在0到1之间，例如设置采样率为0.5的话表示只对50%的请求进行采样。在之前的采样算法之蓄水池算法，描述了一种常用的采样算法实现。...但是采用固定采样率的算法仍然有2个明显的问题： 应用无法很好的评估采样率。从中间件的角度来说，这个对于应用最好能做到透明 应用在不同的时间段，流量或者负载等会有很大的差别。...如果采用统一的采样率，可能导致样本不均衡或者不充足 所以，比较理想的方式是提供自适应采样。最初的思想可追溯到Dapper的Coping with aggressive sampling。...假定业务应用的单机qps均值为200，并且希望在上线自适应采样后存储成本能够降低百分之四十，那么就是在qps为200的时候，需要对应的每秒采样数为120。 极大值。...那么qps-每秒采样数的函数大致如下： 相应的qps-采样率的函数如下： 计算QPS 考虑到之前我们的固定采样率算法使用的是蓄水池算法，简单来说是利用了一个100大小的BitSet，根据采样概率为之填充了相应的
python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BI...
大家好，今天不写代码，改为教大家画画，不过不是教素描或者油画之类的，而是画流程图。 在画流程图之前，先简单介绍下算法的概念，理解即可。然后通过画流程图来复习下前面学过的几种程序控制结构。...一、算 法 简 介 在使用计算机处理各种不同的问题时候。都是需要先对各类问题进行分析，确定解决问题的具体方法和步骤。根据这些方法和步骤来编写计算机程序代码，这些具体的步骤和方法就是解决问题的算法。...根据算法，选择一种编程语言来编写可以完成任务的代码，就是编制程序。对于复杂的应用程序，我们在开始编写代码之前，都应先设计起算法。...二、流 程 图 流程图就是一种描述算法的方式，相比于纯文字的描述，可以把解决问题的思路以更清晰、直观的方式展现出来，有助于更好的设计程序过程。...那么首先来看一下常用的流程图符号（在excel中“插入”选项卡，插入“形状”，流程图部分都有下列常用的符号。） ? 下面就通过流程图来复习下学习过的控制程序结构。
虽然可能不是非常准确，但是要比单一的条件要好得多。也就是说把所有学生对苹果的定义融合起来，最终得到一个比较好的对苹果的总体定义。这种做法就是我们本节课将要讨论的演算法。...接下来的内容，我们将对上面的第二个问题进行探讨，研究一种算法，将所有的gt进行linear组合。...这种算法使最终求得g(t+1)的时候，所有gt的线性组合系数α也求得了，不用再重新计算α了。...这种Linear Aggregation on the Fly算法流程为： 如何在每次迭代的时候计算αt呢？我们知道αt与ϵt是相关的：ϵt越小，对应的αt应该越大，ϵt越大，对应的αt应该越小。...综上所述，完整的adaptive boosting（AdaBoost）Algorithm流程如下： 从我们之前介绍过的VC bound角度来看，AdaBoost算法理论上满足： 对这个VC bound
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