【X2】Qt学习第47页

cnn平移等变性和不变性

输入X1，经过平移变换获得X2。f1和f2是经过特征映射的结果，f1经过相同的平移变换后可以得到f2。可以说明这个特征映射操作具有等变性。例子：假设我们的变换是将图像向右平移一段距

rockkyy·2023-01-12 08:07

python判断两线段是否相交_判断两条线段是否相交—（向量叉乘）

向量叉乘(行列式计算)：向量a(x1，y1)，向量b(x2，y2)：首先我们要明白一个定理：向量a×向量b(×为向量叉乘)，若结果小于0，表示向量b在向量a的顺时针方向；若结果大于0，表示向量b在向量a

weixin_39955953·2023-01-11 19:16

JS 判断两条线段是否相交

1functionjudgeIntersect(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4)2{34//快速排斥：5//两个线段为对角线组成的矩形，如果这两个矩形没有重叠的部分，那么两条线段是不可能出现重叠的

dimangling5180·2023-01-11 19:45

MATLAB序列运算及图形绘制

离散序列生成与运算：附：%序列生成与奇偶运算x1=zeros(1,5);n=0:5;x2=0.6.

王川云泽·2023-01-11 19:38

量子退火算法入门（2）：有约束优化问题的QUBO怎么求？

这种带约束的优化问题，我们要求出满足约束条件下的令H值最小的，（x1,x2）的组合。没有约束的情况，（x1,x2）的组合和H的取值如下表，最优解为（x1,x2）=（0,1）：从上面的表中

gang_akarui·2023-01-11 18:16

MachineLearning(9)-最大似然、最小KL散度、交叉熵损失函数三者的关系

最大似然-最小KL散度-最小化交叉熵损失-三者的关系问题缘起：给定一组数据(x1,x2,...,xm)(x^1,x^2,...,x^m)(x1,x2,...,xm),希望找到这组数据服从的分布。

小陈同学-陈百万·2023-01-11 16:02

似然函数

把x1，x2，x3，．．．．．，xn看作常数，而把待定参数θ0，θ2，．．．．．，θn看作L的自变量。对连续型总体X和离散型随机变量X，样本的似然函数分别是概率密度和分布率的连城形式。

expleeve·2023-01-11 15:22

python numpy定义矩阵行向量与列向量

importnumpyasnp#定义行向量#Method1(直接定义)x1=np.array([[-3/4,-1/4,-1/8]])print(x1)#Method2a=[[-3/4,-1/4,-1/8]]x2

i-LucAs·2023-01-11 13:46

仿射变换实现

方程形式：x1=x2*a+y2*b+k1;y1=x2*c+y2*d+k2;通过opencv自带的cv2.getAffineTransform()函数获得参数矩阵M，以及函数cv2

HySmiley·2023-01-11 12:43

pytorch如何计算导数_Pytorch学习之梯度计算backward函数

假设x1，x2是神经网络的中间层，y是我们的输出层，Y是真实值，L是loss。w1和w2是对应于x1和x2的weight。上图用数学公式表示为：\(x2=w1*x1

weixin_39522486·2023-01-11 11:33

pytorch如何计算导数,如何使用PyTorch计算偏导数？

IwanttousePyTorchtogetthepartialderivativesbetweenoutputandinput.SupposeIhaveafunctionY=5*x1^4+3*x2^3

肖潇潇洒洒·2023-01-11 11:03

01.图像分割中将掩码转换为坐标点的方法（单目标）

1.场景图像分割中，模型输出二值掩码图，转化为目标检测中的检测框坐标2.实现该方法只适用于单目标importnumpyasnpdefmask2box(self,mask):#[x1,y1,x2,y2]'

kunleiX·2023-01-11 11:19

EMA 计算

一、目的：Input:有一组数据（收盘价为）：1,2,3,4,5,6,7,求其EMA（c，5）Output:对应上面数据，X1，X2，X3，X4，X5分别对应3、4、5、6、71.EMA（c,5）＝5/

zkxshg·2023-01-11 11:15

线性无关、基、维度

1.线性无关、基、维度1.1线性无关定义1：定义2：其实检验矩阵中列向量的线性无关性也就是检验矩阵零空间中是否只有零向量例如：Ax=0[1−11−1][x1x2]=[00]x1[11]+x2[−1−1]

Uncertainty!!·2023-01-11 11:42

softmax

对于一个向量例如[x1,x2,x3,x4,x5]，做Softmax运算：sum=e**(x1)+e**(x2)+e**(x3)+e**(x4)+e**(x5)softmax(x1)=e**(x1)/sumsoftmax

柚子的棒棒糖·2023-01-11 10:55

Numpy的ndarray和Pandas的Series和DataFrame类型的一些对比和理解

x2=x.reshape((2

xiaolun@~200830·2023-01-11 09:19

支持向量机（SVM）保姆级入门

线性可分是指能使用线性组合组成的超平面将两类集合分开，线性不可分则没有能将两类集合分开的超平面超平面的方程：wTx+b=0，其中,w与x都是d维列向量,x=(x1,x2,…,xd)为平面上的点,w(w1

Sky——若尘·2023-01-10 22:26

【从零开始学习深度学习】40. 算法优化之AdaGrad算法介绍及其Pytorch实现

例如，假设目标函数为fff，自变量为一个二维向量[x1,x2]⊤[x_1,x_2]^\top[x1,x2]⊤，该向量中每一个元素在迭代时都使用相同的学习率。

阿_旭·2023-01-10 20:29

【吴恩达深度学习】：第二周编程作业（笔记型）——01

二、编程前的准备工作2.1知识点2.1.1向量维度和数据维度向量维度：x：一维向量（x1，x2）：二维向

无眠·2023-01-10 19:29

关于方差如何用递推求避免后效性

我们将方差进行一个小小的推导：n2⋅σ2=n⋅Σi=1n(xi−xˉ)=n⋅(Σi=1nxi2−2⋅xˉ⋅Σi=1nx+n⋅x2)=n⋅Σi=1nxi2−(Σi=1nxi)2\begin{aligned

konjac_HZX·2023-01-10 17:27

多标签评价指标

mathcal{Y}Y标签空间，有qqq种标签{y1,y2,⋯ ,yq}\{y_1,y_2,\cdots,y_q\}{y1,y2,⋯,yq}xi\boldsymbol{x}_ixiddd维特征向量(x1,x2

lyang~·2023-01-10 16:15

[AI]根据葡萄特征聚类

对给定的55种葡萄进行聚类分析，真实数据分为红葡萄和白葡萄两类，要求根据每种葡萄的特征向量x=(x1,x2,…,x6)采用聚类分析这些数据的特点，并根据真实数据验证聚类的准确性。

CristianoJason·2023-01-10 09:30

Python tkinter -- 第18章画布控件之矩形

（1）bbox：定义要创建对象的边界(x1,y1,x2,y2)（2）options：选项的具体含义选项含义activedash当鼠标经过矩形对象边框的时候，绘制虚线边框activefill当鼠标经过矩形对象的时候

风华明远·2023-01-10 09:21

洛谷 P2782 友好城市

题目链接：友好城市-洛谷思路：对两组河东河西的坐标，如果x1>x2,但y1#includeusingnamespacestd;structAddress{inta,b;booloperator>n;for

skyang.·2023-01-10 07:23

三维点云处理-NMS代码实现

三维点云处理-NMS代码实现importnumpyasnpdefnms(dets,thresh):'''Python实现NMS输入：dets:[x1,y1,x2,y2,scores],分别为检测框的左上方和右下方角点坐标

Kadima°·2023-01-10 07:37

Python记录 tensor求梯度时为None的错误

今天学习对抗样本，需要对tensor求梯度，x1,x2,label=datax1.requires_grad=Truex2.requires_grad=Trueifuse_gpu:x1=x1.cuda(

鲤鱼江·2023-01-10 07:36

高数【微分中值定理和导数的应用】--猴博士爱讲课

第四课《微分中值定理和导数的应用》1/3用罗尔中值定理证明等式2/3用拉格朗日中值定理证明关于f(x2)-f(x1)/[x2-x1]的不等式3/3求极值与最值求函数f(x)=4x3−12x2+9x的极大值

mwcxz·2023-01-09 22:14

机器学习之数学基础——期望、方差、协方差、相关系数、矩、协方差矩阵

期望定义性质方差定义切比雪夫不等式协方差定义性质协方差的上界方差和协方差的关系相关系数矩协方差矩阵期望定义离散型E(X)=∑i∞xkpk连续型E(X)=∫∞−∞xf(x)dx性质E[aX+bY]=aE[X]+bE[Y]方差定义D(X)=Var(X)=E{[X−E(X)]2}=E(X2

BerMaker·2023-01-09 16:33

期望、方差、协方差和矩

E离散型随机变量所有可能取值的一个加权平均E[X]=∑x:p(x)>0xp(x)连续型随机变量E[X]=∫∞−∞xf(x)dx方差VarX与其期望的差的平方的期望Var(X)=E[(X−μ)2]=E[X2

Paul_Joo·2023-01-09 16:33

Python中数组堆叠（stack）

x1=np.arange(9).reshape((3,3))x2=np.arange(10,19,1).reshape((3,3))y2=np.stack((x1,x2),axis=1)举例说明：用ju

Tiramisu66·2023-01-09 14:55

机器学习之支持向量机（SVM）

定义训练数据集：D={（x1,y1）,（x2,y2）.......（xN,yN）}(xi为数据集第i个数据，标签要么为1，

liuandy6612·2023-01-09 11:58

每天五分钟机器学习：推荐系统中所有用户的损失函数是什么？

数据集我们将每一个电影称为样本，每个电影有两个特征x1、x2，其中x1表示该电影为恐怖片的程度，x2表示该电影为武打类的程度，那么我们的数据集样本如下所示：现在我们给每一个样本增加一个特征变量x0=1，

幻风_huanfeng·2023-01-09 09:46

将 ICDAR 2015 的 Ground Truth 标注在图像数据上

原图及标注的图像，还有给定的groundtruth文件如下所示：最左边是原图，中间是标注的图像，右边是groundtruth文件内容，按顺时针顺序的坐标：x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4，

chenxp2311·2023-01-09 08:51

kNN分类

[在这里插入图片描述]二、算法描述1.基本原理给定训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}T=\left\{\left(x_1,y_1\right),\left(x_

禺垣·2023-01-08 14:19

【阶段三】Python机器学习03篇：机器学习中的函数、机器学习中的梯度下降、机器学习的数据结构：张量与机器学习概率与统计基础

输入与输出的关系一般情况下，用x（或x1，x2，x3，…）表示输入，用y表示输出，并把它们叫作变量，同时用f(x)来表示从x到y之间转换的过程，它也是函数的名字，如下图所示。

胖哥真不错·2023-01-08 10:51

【李航统计学习笔记】第一章：统计学习及监督学习概论

得到一个有限的训练数据集合确定模型的假设空间，也就是所有的备选模型确定模型选择的准则，即学习的策略实现求解最优模型的算法通过学习方法选择最优模型利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析监督学习训练集：T={(x1,y1),(x2

西风瘦马1912·2023-01-08 10:51

吴恩达-deep learning 01.神经网络与深度学习Week3

逻辑回归梯度下降算法——正向传播和反向传播两个过程假设某个样本有两个特征x1,x2x_1,x_2x1,x2，如下图所示：正向传播(黑线)：z=wTx+by^=a=σ(z)L(a,y)=−(ylog(a)

Paul-Huang·2023-01-08 09:12

电磁场与电磁波实验（MATLAB版）

实验一梯度、散度、旋度的可视化题目1：应用MATLAB编程计算标量函数f(x,y)=xe−x2−y2f(x,y)=xe^{-x^2-y^2}f(x,y)=xe−x2−y2的二维梯度，并在相同图形窗中绘制等高线和梯度向量

翻车鱼永不翻车·2023-01-08 08:54

系统辨识与滤波matlab生产m序列,系统辨识白噪声及M序列产生

A=6;x0=1;M=255;f=2;N=100;%初始化；x0=1;M=255;fork=1:N%乘同余法递推100次；x2=A*x0;%分别用x2和x0表示xi+1和xi-1；x1=mod(x2,M

数据分析与Python·2023-01-08 07:44

基于volov5实现目标检测后输出目标位置

detect.py文件中找到save_one_box在下面粘贴这些代码就可以了，不需要改动其他文件，完美解决代码如下：x1=int(xyxy[0].item())y1=int(xyxy[1].item())x2

我是小杰啊·2023-01-07 23:02

Qt学习在Tab widget右侧工具栏显示信息

有些时候我们为了合理的布局，会在Tabwidget工具栏的右侧空白部分显示一些信息，但当我们拖动label进行布局时发现Tabwidget的工具栏的右侧空白部分是禁止放label的。我们可以使用CornerWidget来让信息显示在该位置，代码如下：#include"widget.h"#include"ui_widget.h"#include#include#includeWidget::Widg

儒雅的战争~·2023-01-07 22:20

Qt学习 Radio Button的多组二选一选择

ButtonRadioButton是单选按钮，多选的我们可以用CheckBox来实现。当我们拖四个控件到widget时只能选择一个#include"widget.h"#include"ui_widget.h"#include#include#includeWidget::Widget(QWidget*parent):QWidget(parent),ui(newUi::Widget){ui->set

儒雅的战争~·2023-01-07 22:20

json格式与xml格式转换为Yolov5训练标签格式

标签格式#实现json文件yolov5训练的txt文件#注意：图像的宽高需要自定义importjsonimportosdefconvert(img_size,box):x1=box[0]y1=box[1]x2

你的陈某某·2023-01-07 20:40

Yolov5的json文件转txt文件中，归一化的处理。

1.任务分析json转txt主要就是处理json文件中的bbox，而目标检测中，bbox有两种储存形式，一种里面储存的是（x1,y1,x2,y2）,另一种是(x,y,w,h)。

小白误入大佬村·2023-01-07 20:04

三级指标主成分分析_(完整版)主成分分析法的步骤和原理

Z1=μ11X1+μ12X2+…μ1pXpZ2=μ21X1+μ22X2+…μ2pXp………………Zp=μp1X1+μp2X2+…μppXp主成分是不相关的线性组合Z1，Z2……Zp，并且Z1是X1，X2

weixin_39943370·2023-01-07 14:59

机器学习中为什么需要对数据进行归一化？

其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的等高

Carpe_Diem_t·2023-01-07 13:29

机器学习中归一化的问题

一、归一化的好处1、提升模型的收敛速度如下图，x1的取值为0-2000，而x2的取值为1-5，假如只有这两个特征，对其进行优化时，会得到一个窄长的椭圆形，导致在梯度下降时，梯度的方向为垂直等高线的方向而走之字形路线

yanglee0·2023-01-07 13:27

两个不规则的box求取IOU-python

L4的下面，在L2的上面，在L1的左边，在L3的右边第二步：相与和相或两框的mask相与求交集，相或求并集，二者相除得到iouimportosimportnumpyasnpdefget_k(x1,y1,x2

Jumi爱笑笑·2023-01-07 13:18

python求解含有参量常微分方程组的解析解（笔记）

sy.symbols("t")c=sy.symbols('c')b=sy.symbols('b')a=sy.symbols('a')k=sy.symbols('k')x1=sy.Function("x1")x2

Python_YBYB·2023-01-07 13:13

matlab 使用GPU

\n');tryVV=gpuArray(VV);X1=gpuArray(X1);X2=gpuArray(X2);fprintf('UsingGPU...\n');catchend

算法恩仇录·2023-01-07 12:52

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