关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 SlopOne是一个非常简单的协同过滤算法。他的基本思想非常简单，如果用户u已经对物品j打过分，现在对物品i进行打分，那么只需要计算出同时对物品i和物品j打分的用户中他们分数之差的平均，那么我们就可以根据这个分数之差来计算用户u对物品i的打分了，当然，这样的物品j也有很多歌，有的物品和j共同大份的用户比较少，有的比较多，那么显而易见的是共同打分多的那个物品在评分是所占的比重应该大一些。
自幼受贵州大山的熏陶，养成了诚实质朴的性格。经过寒窗苦读，考入BIT，为完成自己的教师梦，放弃IT、航天等工作，成为贵财一名大学教师，并想把自己所学所感真心传授给自己的学生，帮助更多陌生人。
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
在本章中，我将逐步介绍如何开始使用 OpenCV 开发具有视觉感知的 Android 应用。
最近看了ncnn的源码，代码风格清爽， 遂想先抛开VULKAN记录一下它的推理流程。
蚁群觅食过程中，每只蚂蚁在所走过的路径上均会释放出一种信息素，该信息素随时间的推移逐渐挥发。因此，每条路径上的信息素同时存在正负反馈两种机制。正反馈：蚂蚁每次经过该路径均会释放信息素使得该路径上的信息素浓度增加；负反馈：每条路径上的信息素随时间推移会逐渐挥发。由此，我们可以判断，在起点与终点之间，当相同数量的蚂蚁初始同时经过两条不同的路径时，路径上初始信息素的浓度是相同的；不过，当路径越短时，信息素挥发时间也越短，残留信息素浓度也将越高。随后的蚂蚁将根据路径上残留信息素浓度的大小对路径进行选择 --- 浓度越高，选择概率越大。最终导致信息素浓度越高的路径上蚂蚁的选择数目越多，而更多的蚂蚁也将同时导致该路径上残留信息素浓度越高（即高者越高，低者越低）。因此，在理想情况下，整个蚁群将逐渐向信息素浓度最高的路径（即最短路径）进行转移。
蚁群算法的基本原理来源于自然界中蚂蚁觅食的最短路径问题。根据昆虫学家的观察，发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径，并且能在环境发生变化(如原有路径上有了障碍物)后，自适应地搜索新的最佳路径。蚂蚁是如何做到这一点的呢？
滤波是信号和图像处理的基本任务之一。 它是一个过程，旨在有选择地提取图像的某些方面，这些方面被认为在给定应用的上下文中传达了重要信息。 过滤可以消除图像中的噪点，提取有趣的视觉特征，允许图像重采样等。 它起源于一般的信号和系统理论。 在此我们将不详细介绍该理论。 但是，本章将介绍一些与过滤有关的重要概念，并说明如何在图像处理应用中使用过滤器。 但首先，让我们先简要介绍一下频域分析的概念。
《PaddleOCR C++学习笔记（二）》尝试做图像的分割，结果都效果不明显，所以这篇我们从OCR识别这里来处理，将返回的识别字符和对应的识别矩形框都显示出来，用于区分识别的效果。
最近这几篇OpenCV相关的文章都是与人脸有关，其实最主要是就是想做人脸替换的小试验，大概流程是：
本文主要介绍在WPF项目中使用OpenCVSharp3-AnyCPU开源类库处理图片，下面我们先来做开发前的准备工作。
上期我们一起学习来了图像处理中64个常用的算子， 机器视觉算法(第10期)----图像处理中64个常用的算子 从今天我们仍将以OpenCV为工具，来学习下算法中常用的绘图和注释有哪些？
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上一篇《Android CameraX NDK OpenCV(一）--实时灰度图预览》已经把Android下OpenCV的Ndk配置完成，并且实现了实时灰度图的显示，本篇来看看在Android下使用Dnn实时地进行人脸检测。Dnn的人脸检测在《实践|OpenCV4.2使用DNN进行人脸检测二（视频篇）》文章中已经实现过，不过那个是在Windows平台下的，检测的方式基本就是按那个来的，这次是我们把其的部分代码移植了过来。
在JavaCV中，Mat 对象是一个非常重要的类，用于表示和操作图像、矩阵和多维数据。以下是关于JavaCV中的Mat对象的一些重要信息：
RDD中包含很多函数，主要可以分为两类：Transformation转换函数和Action函数。
Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文《A Computational Approach to Edge Detection》中提出，就此拉开了Canny边缘检测算法的序幕。
应用布局 应用程序布局是一个样式，指令和组件系统，当它们一起使用时，可以提供材质外观和感知应用程序的层叠关系。 它根据材料规格提供应用栏，抽屉和导航样式。
初学OpenCV的开发者很容易被OpenCV中各种滤波方法所困扰，不知道到底该用哪里一个来做滤波。表面原因看起来是因为OpenCV中各种滤波方式实在是太多太杂，其背后原因是对各种滤波方法的应用场景认知出现了问题，所以这里小编从应用场景与项目中解决问题的实际出发，跟大家一起探讨一下各种滤波方法。 一：模糊函数blur 参数说明 -参数InputArray表示输入图像Mat对象 -参数OutputArray表示模糊之后输出Mat对象 -参数Size表示卷积核大小，此参数决定模糊程度，Size(x, y)其中x,
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接着昨天手动构造Sobel算子实现检测，今天来讲讲如何手动实现Canny边缘检测。由于要实现这个算法的需要的先验知识比较多，所以在学习这个算法的实现之前我们先来学习一下用于图像二值化的OSTU大津法。
彩色图像单个像素是(R, G, B),转换成灰度图就是简化矩阵, 提高运算速度 比如一个点，灰度的话，就256个维度而已，但是如果算上RGB色彩的话，那就是1600万以上维度。然后再相互组合，或者说找梯度，可以想象 计算量非常大，于是就先降维（灰度）来计算.
转换算子是spark中的一种操作，用于从一个RDD转换成另一个RDD，它可以被用来创建新的RDD，也可以被用来转换已有的RDD。它们提供了一种通用的方法来完成RDD的转换，如map、filter、groupByKey等。
在目前所有流式计算的场景中，将数据流的状态分为有状态和无状态两种类型。无状态指的就是无状态的计算观察每个独立的事件，并且只根据最后一个事件输出结果。举个栗子：一个流处理程序，从传感器接收温度数据然后在温度为90摄氏度发出报警信息。有状态的计算则会根据多个事件输出结果。举个栗子：计算过去一小时的平均温度，就是有状态的计算、若在一分钟内收到两个相差 20 度以上的温度读数，则发出警告等等。
在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：
美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。
Matlab是学术界非常受欢迎的科学计算平台，matlab提供强大的数据计算以及仿真功能。在Matlab中数据集通常保存为.mat格式。那么如果我们想要在Python中加载.mat数据应该怎么办呢？所以今天就给大家分享一个使用python加载.mat数据的方法。我将使用Stanford Cars Dataset数据集作为例子为大家演示使用方法。
1 - A list of partitions 2 - A function for computing each split 3 - A list of dependencies on other RDDs 4 - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned) 5 - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)
众所周知，在传统的图像边缘检测算法中，最常用的一种算法是利用Sobel算子完成的。Sobel算子一共有个，一个是检测水平边缘的算子，另一个是检测垂直边缘的算子。
效果图看完，我们来唠唠嗑。 首先，需要说明的是，浅墨这篇文章最后的示例代码是采用两周前刚刚发布的2.4.9来书写的。里面的lib都已经改成了2.4.9版本的。如果大家需要运行的话，要么配置好2.4.9.要么把浅墨在工程中包含的末尾数字为249的各种lib改成之前的248或者你对应的OpenCV版本。 不然会提示： LINK : fatal error LNK1181: 无法打开输入文件“opencv_calib3d248.lib”之类的错误。 OpenCV 2.4.9的配置和之前的2.4.8差不多，如果还是不太清楚，具体可以参考浅墨修改过的对应2.4.9版的配置文章： 【OpenCV入门教程之一】 安装OpenCV：OpenCV 2.4.8或2.4.9 +VS 开发环境配置 第二，给大家分享一个OpenCV中写代码时节约时间的小常识。其实OpenCV中，不用namedWindow，直接imshow就可以显示出窗口。大家看下文的示例代码就可以发现，浅墨在写代码的时候并没有用namedWindow，遇到想显示出来的Mat变量直接imshow。我们一般是为了规范，才先用namedWindow创建窗口，再imshow出它来，因为我们还有需要用到指定窗口名称的地方，比如用到trackbar的时候。而一般情况想显示一个Mat变量的图片的话，直接imshow就可以啦。 OK，开始正文吧~ 一、关于边缘检测 在具体介绍之前，先来一起看看边缘检测的一般步骤吧。 1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核（具体见“高斯滤波原理及其编程离散化实现方法”一文），然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和（具体程序实现见下文）。 2）增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。在具体编程实现时，可通过计算梯度幅值来确定。 3）检测：经过增强的图像，往往邻域中有很多点的梯度值比较大，而在特定的应用中，这些点并不是我们要找的边缘点，所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍。实际工程中，常用的方法是通过阈值化方法来检测。 另外，需要注意，下文中讲到的Laplace算子，sobel算子和Scharr算子都是带方向的，所以，示例中我们分别写了X方向,Y方向和最终合成的的效果图。 OK，正餐开始，召唤canny算子。：） 二、canny算子篇 2.1 canny算子相关理论与概念讲解
NMF是很久以前学的，基本快忘没了，昨天YX提出来一个关于NMF(同音同字不同义)的问题，才又想起来。 自己的学习笔记写的比较乱，好在网上资料多，摘了一篇，补充上自己笔记的内容，留此助记。 NMF概念出现的比较早，差不多在电脑还没有开始繁荣起来，NMF及相关的一些算法已经很成熟了。NMF用在电影推荐、商品推荐也并不是很适合，现在大多使用SVD之类的算法。不过这篇只是学习的记录，有个例子总比枯燥的啃概念好的多。 场景 让我们假设一个场景。 相像当前这个档期，有10部电影正在上映，我们把它们放到一个数组
Canny 边缘检测算子，其算法步骤大体如下： 1) 用高斯滤波器对输入图像做平滑处理 (大小为 5x5 的高斯核)
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边缘可以认为是图像中一定数量点亮度发生变化的地方，边缘检测大体上就是计算这个亮度变化的导数，依据导数的大小，判断亮度变化大小，从而界定目标与背景。在经典的边缘检测算法中Roberts算子，Prewitt算子，Sobel算子属于一阶差分算子，LoG算子，Canny算子属于二阶差分算子。一阶差分算子，就是求图像灰度变化曲线的导数，从而可以突出图像中的对象边缘，而二阶差分算子，求图像灰度变化导数的导数，对图像中灰度变化强烈的地方很敏感，从而可以突出图像的纹理结构。即一阶求边缘，二阶不仅检测出边缘还可检测出弱边缘（纹理）
这里的需求是，判断摄像头有没有被物体遮挡。这里只考虑用手遮挡—- 判断黑色颜色的范围。
一、Mean Shift算法概述 Mean Shift算法，又称为均值漂移算法，Mean Shift的概念最早是由Fukunage在1975年提出的，在后来由Yizong Cheng对其进行扩充，主要提出了两点的改进： 定义了核函数； 增加了权重系数。 核函数的定义使得偏移值对偏移向量的贡献随之样本与被偏移点的距离的不同而不同。权重系数使得不同样本的权重不同。Mean Shift算法在聚类，图像平滑、分割以及视频跟踪等方面有广泛的应用。 二、Mean Shift算法的核心原理 2.1、核函数 image.p
在编写Spark程序中，由于在map等算子内部使用了外部定义的变量和函数，从而引发Task未序列化问题。然而，Spark算子在计算过程中使用外部变量在许多情形下确实在所难免，比如在filter算子根据外部指定的条件进行过滤，map根据相应的配置进行变换等。为了解决上述Task未序列化问题，这里对其进行了研究和总结。
在商品组件的<template>标签内完成项目结构，以及数据，事件的绑定，与判断逻辑的书写。
就像Harrise算子是在Moravec算子的基础上改进得到的一样： http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/54692818 Shi-Tomasi算子是在Harrise算子的基础上改进的，改进之处在于他们使用了不同的响应函数。
搜索到某个效果很好的视频去燥的算法，感觉效果比较牛逼，就是速度比较慢，如果能做到实时，那还是很有实用价值的。于是盲目的选择了这个课题，遇到的第一个函数就是角点检测，大概六七年用过C#实现过Harris角点以及SUSAN角点。因此相关的理论还是有所了解的，不过那个时候重点在于实现，对于效率没有过多的考虑。
Angular Material 作为 Angular 的官方组件库，无论是设计交互还是易用性都有着极高的质量。正如官方所说其目的就是构建基于 Angular 和 TypeScript 的高质量组件库。
其中，左侧是Robert算子的X方向梯度、右侧是Y方向梯度。 自定义Robert算子实现如下：
Harrise算子是在Moravec算子的基础上改进得到的，Moravec角点检测算子见链接：http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/54649235
对于激活函数的详解，网上的资料实在是太多了，在我们日常工作中，经常见到的激活函数有relu, leakyrelu, sigmoid, swish, hardswish, selu, mish等等。举几个常见的，对于YOLO系列，YOLOv3使用的激活函数为LeakyReLU，YOLOv4则通过Mish函数提高模型性能，但带来的是高昂的开销，YOLOv5作者使用的是SiLU函数1，作为速度与精度的均衡。
为了更好的进行前后端的设计开发 后端目前用postgrest设计数据库 前端直接使用react-admin和material ui 5.0进行开发 大大增加开发效率
最近在使用OpenCV的一些功能和方法，所以汇总一些关于OpenCV的方法在Android端上的调用吧。
一切数据都可以分为两种，即定性数据和定量数据。 定性数据： 没有数值特征，不能进行数学运算，分为分类数据和顺序数据两类， （1）分类数据如反映“性别”、“职业”等现象的属性特点的数据，只能用来区分事物，而不能用来表明实物之间的大小、优劣关系。 （2）顺序数据，是只能归于某一有序类别的非数字型数据。顺序数据虽然也是类别， 但这些类别是有序的。比如将产品分为一等品、二等品、三等品、次品等 ，相应的观察结果就是顺序数据，顺序数据的数据之间虽然可以比较大小，却无法计算相互之间的大小、高低或优劣的距离。 定量数据： 反应“考分”、“收入”等可以用数值表示的变量，具有明确的数值含义，不仅可以分类还可以具体计算大小和差异。 之所以介绍两种数据类型，是因为还有一个概念是线性回归，线性回归分析的是定量数据，而逻辑回归分析的是分类数据，属于定性数据。
一、图像模糊 1、模糊原理 Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声 使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算 通常这
MatrixX 开头的为动态矩阵，两个维度都可以变化，本质为 Matrix<Type, Dynamic, Dynamic> 定义的类型
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