即使是非计算机行业, 大家也知道很多有名的神经网络结构, 比如CNN在处理图像上非常厉害, RNN能够建模序列数据. 然而CNN, RNN之类的神经网络结构本身, 并不能用于执行比如图像的内容和风格分
与Jacobi迭代法密切相关的一种迭代方法叫做Gauss-Seidel迭代方法。Gauss-Seidel方法与Jacobi方法之间的差别是：在一个迭代步里，一旦未知变量值有更新，则立马投入使用。而不用像Jacobi方法那样下一个迭代步才使用。对于方程组：3u+v=5，u+2v=5，Gauss-Seidel迭代就这样进行：
SOR迭代是在Gauss-Seidel迭代方法基础之上的进一步改进。其特征是取xk+1和xk的一个适当的加权平均来加快Gauss-Seidel收敛。对于方程组
09-图像模糊（一） 模糊原理 Smooth/Blur是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用该操作的目的之一是为了在图像预处理时降低噪声 使用Smooth/Blur操作背后的数学卷积计
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
10-图像模糊（二） 中值滤波和双边滤波 中值滤波 统计排序滤波器 中值滤波对于椒盐噪声有很好的抑制作用 原理是：将Size(xradius,yradius)窗口中的像素值排序，取中值赋给窗口中心点 双边滤波 均值滤波无法客服边缘像素信息丢失的缺陷，原因是均值滤波基于平均权重 高斯滤波部分克服了该缺陷，但仍无法完全避免，因为没有考虑到像素值的不同 高斯双边模糊是保留边缘的滤波方法，避免了边缘信息的丢失，能够保证图像轮廓不变 相关API 代码演示 #include<opencv2/o
选自Paperspace Blog 作者：Felipe 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 「大多数人类和动物学习是无监督学习。如果智能是一块蛋糕，无监督学习是蛋糕的坯子，有监督学习是蛋糕上的糖衣，而强化学习则是蛋糕上的樱桃。我们知道如何做糖衣和樱桃，但我们不知道如何做蛋糕。」 Facebook 人工智能研究部门负责人 Yann LeCun 教授在讲话中多次提及这一类比。对于无监督学习，他引用了「机器对环境进行建模、预测可能的未来、并通过观察和行动来了解世界如何运作的能力」。 深度生成模型（deep
构建图像的高斯金字塔是解决尺度不确定性的一种常用方法。高斯金字塔是指通过下采样不断的将图像的尺寸缩小，进而在金字塔中包含多个尺度的图像，高斯金字塔的形式如图3-30所示，一般情况下，高斯金字塔的最底层为图像的原图，每上一层就会通过下采样缩小一次图像的尺寸，通常情况尺寸会缩小为原来的一半，但是如果有特殊需求，缩小的尺寸也可以根据实际情况进行调整。由于每次图像的尺寸都缩小为原来的一半，图像尺缩小的速度非常快，因此常见高斯金字塔的层数为3到6层。OpenCV 4中提供了pyrDown()函数专门用于图像的下采样计算，便于构建图像的高斯金字塔，该函数的函数原型在代码清单3-51中给出。
高斯噪声是一种常见的噪声，图像采集的众多过程中都容易引入高斯噪声，因此针对高斯噪声的高斯滤波也广泛应用于图像去噪领域。高斯滤波器考虑了像素离滤波器中心距离的影响，以滤波器中心位置为高斯分布的均值，根据高斯分布公式和每个像素离中心位置的距离计算出滤波器内每个位置的数值，从而形成一个形如图5-15所示的高斯滤波器。之后将高斯滤波器与图像之间进行滤波操作，进而实现对图像的高斯滤波。
通常，我们谈的高斯模糊，都知道其是可以行列分离的算法，现在也有着各种优化算法实现，而且其速度基本是和参数大小无关的。但是，在我们实际的应用中，我们可能会发现，有至少50%以上的场景中，我们并不需要大半径的高斯，反而是微小半径的模糊更有用武之地（比如Canny的预处理、简单去噪等），因此，小半径的高斯是否能进一步加速就值的研究，正因为如此，一些商业软件都提供了类似的功能，比如在halon中，直接的高斯模糊可以用smooth_image实现，但是你在其帮助文档中搜索gauss关键字后，你会发现有以下两个函数：
杨廷琨，网名 yangtingkun 云和恩墨技术总监，Oracle ACE Director，ACOUG 核心专家 用SQL为解析一道数学题 ---- Oracle的SQL语句功能强大，它可以实现一些你意想不到的功能。比如下面这个数学问题，如果使用常规的数学方法进行手工分析将会十分麻烦，而使用SQL来求解则要简单得多。且看杨廷琨用一个SQL解析一道数学难题。 问题提出 这是一个流传已久的故事： Gauss和Poincare在天堂相遇了，上帝说：你们都是人间最伟大的数学家，那我来出道题考考你们谁更聪明
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明，还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明，同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解，方便理解。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
（1）如果特征是离散型数据，比如文本这些，推荐使用多项式模型来实现。该模型常用于文本分类，特别是单词，统计单词出现的次数。
地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）经过多年发展，已经具备了多种形式，在R语言中也对应着多个工具包，其中spgwr是一个开发较早、比较经典的工具包，功能也相对基础。
但是，上一章主要是通过矩阵的线性变换转换成可以快速求解的三角阵或者对角阵的方式进行求解，其计算结果是精确的结果。
考虑方程组Ax=b，其中A属于n*n维的矩阵空间，b和x属于n维向量空间，一般来说我们需要从这个隐式的方程组转变成显示的等价方程，一般具有形式
高斯滤波是一种低通平滑滤波，常用于模糊处理和减少噪声信号，其中模糊处理常用于预处理，即在提取目标之前去除图像中的一些细节等，这有利于高通处理。对于二维的数字图像信号，一般通过线性滤波器和非线性滤波器的模糊处理来减少强噪声信号。平滑滤波器就是用滤波掩模确定的邻域内的像素与加权值相卷积后得到的灰度均值来代替每个像素的值，这就很容易使用硬件实现。 GAUSS 滤波算法克服了边界效应，因而滤波后的图像较好。其
我们引入一个一般意义上的初等变换矩阵，它把许多常用的线性变换统一在一个框架里面，在数值线性代数中起着重要的意义
我在很多公开演讲中都明目张胆的羡慕过一类人，他们把SQL当做艺术，把旁人眼中的枯燥演绎成经典，云和恩墨专家团队中的杨廷琨、罗海雄就都是这样的SQL专家。 今天，这个周六，杨长老正在恩墨学院开坛授课，讲
必须要定义的部分：1、Right-hand-vector：计算单元不平衡力矩阵，外力与内力的差值；2、Jacobian(stiffness) matrix：单元刚度矩阵；3、Solution-dependent state variable。
导读：日前，华为公司在京面向全球发布了人工智能原生(AI-Native)数据库GaussDB和业界性能的分布式存储FusionStorage 8.0，将多年的AI技术和能力以及数据库经验融入到新品，实现很多创新性突破，比如人工智能技术融入分布式数据库的全生命周期、一套存储可同时支持块、文件、对象、HDFS协议等。
random 是 python 标准库模块，随 python 一起安装，无需单独安装，可直接导入。
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墨墨导读：日前，华为公司在京面向全球发布了人工智能原生(AI-Native)数据库GaussDB和业界性能的分布式存储FusionStorage 8.0，将多年的AI技术和能力以及数据库经验融入到新品，实现很多创新性突破，比如人工智能技术融入分布式数据库的全生命周期、一套存储可同时支持块、文件、对象、HDFS协议等。
对计算机视觉、多媒体应用、通信技术等领域来说，实时的数字图像处理是其中的重点学科之一。传统的前端数字信号处理（Digital SignalProcessing，DSP）算法，例如 FFT、FIR、IIR 滤波器，大多都是利用 ASIC 或者 PDSP 来构建的，在硬件的实现中很难满足实时性的要求。现场可编程逻辑门阵列（Field ProgrammableGate Arrays， FPGA）技术在数字信号处理中的应用，将逐渐成为前端信号处理的主流。而滤波器算法在信号处理、信号检测、通信领域有着重要的作用，在实时信息处理系统中，对滤波器的性能和处理速度有着严格的要求，特别是在满足系统性能的条件下，处理速度至关重要。
Gaussian Naive Bayes (GNB) 是一种基于概率方法和高斯分布的机器学习的分类技术。朴素贝叶斯假设每个参数（也称为特征或预测变量）具有预测输出变量的独立能力。所有参数的预测组合是最终预测，它返回因变量被分类到每个组中的概率，最后的分类被分配给概率较高的分组（类）。
在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。
过冷水最近遇到了这么一个问题。如何正确实现上图所表示的图像函数相互转换。可以看出图像图像很复杂，用一般的函数并不能准确的去描述图像。至于图像的转换公式，天！复杂的积分公式，理论描述该问题是如此的简单，过冷水往期也有和大家一起分享复杂函数的积分问题，本期过冷水会带大家一起做一下两幅图像的相互转换工作，重点讲一下积分计算中的小技巧。
来源：DeepHub IMBA本文约3500字，建议阅读10+分钟本文与你介绍高斯分布的基本概念及代码实现。 Gaussian Naive Bayes (GNB) 是一种基于概率方法和高斯分布的机器学习的分类技术。朴素贝叶斯假设每个参数（也称为特征或预测变量）具有预测输出变量的独立能力。所有参数的预测组合是最终预测，它返回因变量被分类到每个组中的概率，最后的分类被分配给概率较高的分组（类）。 什么是高斯分布？ 高斯分布也称为正态分布，是描述自然界中连续随机变量的统计分布的统计模型。正态分布由其钟形曲线定
XYG3型泛函没有内置在主流的Gaussian、ORCA等程序中，因此需要一些其他方法来进行XYG3泛函的计算。我们曾经推送过两篇关于如何在Gaussian、PySCF、ORCA中实现XYG3泛函的计算。本文将在前文的基础上，更详细地介绍如何使用由张颖老师（XYG3泛函的主要开发者之一）开发的xDH4Gau程序来进行XYG3型双杂化泛函的计算。
最近在B站看到一个视频关于OpenCV 中的60 种，图像处理，总结的非常棒，因此分享给小伙伴们！
我们的分析表明，选择一种技术来并行化Gauss-Seidel内核并不总是最好的方法。例如，如果选择多级任务依赖图，在处理网格的最细级别时将暴露足够的并行性，但是在处理最粗级别时将不够，因此导致资源闲置。类似地，当使用块多色技术时，在多重网格的不同层次上保持相同的块大小和相同数量的颜色会损害并行性。
random标准库主要提供了伪随机数生成函数和相关的类，同时也提供了SystemRandom类（也可以直接使用os.urandom()函数）来支持生成加密级别要求的不可再现伪随机数序列。 1、random.seed() 初始化随机数生成器。使用相同种子可以生成相同的随机数序列。例如： >>> random.seed(5) >>> random.random() 0.6229016948897019 >>> random.random() 0.7417869892607294 >>> random.seed(
选自Stream 作者：Thierry Schellenbach 机器之心编译 参与：黄小天、李亚洲 转用一门新语言通常是一项大决策，尤其是当你的团队成员中只有一个使用过它时。今年 Stream 团队
来源：机器之心 作者：Thierry Schellenbach 本文为你介绍八个短时间可以完成的趣味机器学习项目。 转用一门新语言通常是一项大决策，尤其是当你的团队成员中只有一个使用过它时。今年Str
参数二：dst，输出下采样后的图像，图像尺寸可以指定，但是数据类型和通道数与src相同，
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