【X2】Qt学习第49页

机器学习之欧式距离和相似度

为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1,x2,x3,…xn），Y=

独自凌寒·2023-01-02 08:22

matlab 叉乘变点乘,向量点乘和叉乘

点乘：结果为一个常数又称"点积","数量积”,“内积”(DotProduct,用＊)对于向量A=(x1,y1,z1)，向量B=(x2,y2,z2),则向量A点乘向量B：A·B=x1*x2+y1*y2+z1

weixin_39716800·2023-01-02 04:46

pandas 根据某一列的值修改某一列的值

例子，importpandasaspdx2=pd.read_csv("submit.csv")x2假如，我要修改id=800000的isDefault的值，代码：x2.loc[x2.id==800000

爱听许嵩歌·2023-01-01 15:39

双线性插值原理与举例

要求一个直角坐标系中p1和p2两点直线上任意一点p的值，也即已知A(x1,f(x1)),B(x2,f(x2))，设P(x,f(x)),其中x∈[x1,

SL1029_·2023-01-01 15:33

[半监督学习] Combining Labeled and Unlabeled Data with Co-Training

CombiningLabeledandUnlabeledDatawithCo-Training会议:COLT1998任务:分类AFORMALFRAMEWORK定义一个实例空间X=X1×X2X=X_1\timesX_2X=X1×X2

码侯烧酒·2023-01-01 13:45

pytorch 模型保存的完整例子+pytorch 模型保存只保存可训练参数吗？是（+解决方案）

模型#导入包importglobimportosimporttorchimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandom#用于数据迭代器生成随机数据#生成数据集x1类别0，x2

FakeOccupational·2023-01-01 10:20

torch.cat函数

torch.int)#x2x2=torch.tensor([[7,8,9],[10,11,12]],dtype=torch.int)#'inputs为２个形状为[2,3]的矩阵'inputs=[x1,x2

阿维的博客日记·2023-01-01 07:33

pytesseract：opencv预处理图片

二、opencv处理importcv2#加载图片image=cv2.imread(filePath)#截取矩形区域#格式[y1:y2,x1:x2],(x1,y1)矩形左上角

符号会飞·2022-12-31 21:56

Opencv-python 计算线段的夹角与交叉点

Opencv-python计算线段的夹角与交叉点代码：importnumpyasnpimportcv2ascvdeflines_intersection(l1,l2):x1,y1=l1[0],l1[1]x2

廷益--飞鸟·2022-12-31 17:32

人工智能第二次课——逻辑回归

目录一、手工推导逻辑回归梯度下降实现二、用逻辑回归实现鸢尾花分类鸢尾花数据集简介线性分类器简介设计线性分类器的主要步骤1.收集一组具有类别标志的样本X={x1,x2,…,xN}2.按需要确定一准则函数J

_程序媛·2022-12-31 17:49

人工智能导论实验——线性回归

1.实验目的熟悉利用线性回归对样本点数据进行拟合的方法2.实验任务基于随机生成的数据，进行线性回归实验，实现对数据的拟合结果：损失函数：线性回归原理：有n组数据，自变量x(x1,x2,…,xn)，因变量

Recursi·2022-12-31 17:40

（机器学习）异常检测算法

俭任G·2022-12-31 16:29

matplotlib绘制函数、导数图像

plt.ylim((-70,150))#确定函数的x,y点#原函数x1=np.linspace(-3,3.5,100)defy1(x1):y1=3*x1**3+2*x1**2+x1+4returny1#一阶导数x2

蓑雨春归·2022-12-31 15:56

快速平方根算法 magic number

计算结果有一定的误差，在对精度有要求的地方还是老老实实用1.0/sqrt(x)吧floatQ_rsqrt(floatnumber){longi;floatx2,y;constfloatthreehalfs=1.5F;x2

耶耶耶耶耶~·2022-12-31 11:49

目标检测之AP、mAP计算

1.目标检测结果输出与指标计算流程（1）以基于anchor的目标检测为例，模型输出大量检测框的类别分数和对应的offset，offset解码得到预测框的左上角和右下角坐标：(x1,y1,x2,y2)；（

蒽，开心(∩_∩)·2022-12-31 11:13

teacherfbj·2022-12-31 09:50

普通最小二乘法（OLS）

引言对于一元线性回归模型，假设从总体中获取了n组观察值（X1，Y1），（X2，Y2），…，（Xn，Yn）。

hadooper-enjoyment·2022-12-31 08:29

tensorflow05——关于帮助理解【损失函数】的一个实例

酸奶日销量y(预测值)x1,x2是两个影响日销量的因素【现在需要探讨y与x1和x2的关系】损失函数：使用mse-均方误差损失函数tf表达式为：lose_mse=tf.reduce_mean(tf.square

Fortunate.F·2022-12-31 07:52

计算机视觉基于CUDA编程的入门与实践线程及同步四

两个向量的点乘运算定义如下：（X1,X2,X3）·（Y1,Y2,Y3）=X1Y1+X2Y2+X3Y3真正的向量可能很长，两个向量里面可能有

坐望云起·2022-12-31 00:11

QT学习：基于UDP的网络广播程序

用户数据报协议（UserDataProtocol，UDP）是一种简单轻量级、不可靠、面向数据报、无连接的传输层协议，可以应用在可靠性不是十分重要的场合，如短消息、广播信息等。适合应用的情况有以下几种：(1)网络数据大多为短消息。(2)拥有大量客户端。(3)对数据安全性无特殊要求。(4)网络负担非常重，但对响应速度要求高。一、UDP工作原理如下图所示，UDP客户端向UDP服务器发送一定长度的请求报文

心若向阳，何谓悲伤·2022-12-30 21:42

Levenberg-Marquardt算法求解单应性矩阵

A.Levenberg-Marquardt算法待估计的模型参数x=[x1,x2,⋯ ,xn]T\mathbf{x}=[x_1,x_2,\cdots,x_n]^Tx=[x1,x2,⋯,xn]T误差函数fi

小书生大侠客·2022-12-30 21:27

数据库原理范式例题

定义2NF3NFBCNF例题Y(X1,X2,X3,X4)Y(X1,X2,X3,X4)Y(X1,X2,X3,X4)(X1,X2)→X3(X1,X2)\rightarrowX3(X1,X2)→X3X2→X4X2

柳小茶·2022-12-30 19:03

[Qt学习笔记]Qt使用mxDraw插件实现CAD二维图的显示和修改

介绍项目开发中可能出现需要显示和加载dwg格式工程图或CAD绘图操作的功能时，需要调用CAD插件实现绘图操作或工程图展示。这里使用了MxDraw的CAD插件，其动态库需要在其官网上下载注册使用插件的注册下载安装包后点击安装，安装插件后进入安装路径，然后点击RegMxDrawX.bat进行注册注册完成后，系统会自动识别插件Qt调用插件在ui界面新增一个QAxWidget的控件，在控件右键，设置控件选

·2022-12-30 17:54

多元线性回归分析spss结果解读_SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析

多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素(自变量)更多些而已，例如：一元线性回归方程为：毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的x1,x2,

奥莉发·2022-12-30 16:52

bp神经网络模式识别,bp神经网络数字识别

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。

普通网友·2022-12-30 13:55

python三维点云投影（一）

一、立体几何基础知识1.1平面表示三维平面的统一表示方法：1.2法向量假设（x1,y1,z1）、（x2，y2，z2）为平面上两个点，那么可以得到：(x2-x1,y2-y1,z2-z1)是平面上的一个向量

Coding的叶子·2022-12-30 12:14

pytorch笔记

x.repeat(2,1,1)print(t)对每一个维度扩展找几维只能将元素个数为1的维度继续扩展t1=x.expand(2,4,5)print(t1)cat和chunkx1=torch.randn(2,5)x2

gu_lian·2022-12-30 12:37

卡方检验用于特征选择

卡方分布(chi-squaredistribution)：定义：若k个独立的随机变量z1,z2,…,zk,并且符合标准正太分布N(0，1),则这k个随机变量的平方和为服从自由度为k的卡方分布，记为：x~x2

Qiang__zi·2022-12-30 08:00

卡方检验特征选择

https://segmentfault.com/a/1190000003719712http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52993427卡方检验，或称x2

code_caq·2022-12-30 08:28

插值和拟合

他们的不同点在于：插值得出的曲线是经过样本点的，而拟合得到的曲线并不保证每个样本点都在曲线上，而是保证曲线与样本点之间的整体拟合误差最小为优化目地的1插值设函数y=f（x）未知，但已知该函数在若干离散点x1,x2

齐燕博·2022-12-30 07:59

语音信号的倒谱分析及其应用案例

根据对语音产生的机理的研究可知，语音信号x（n）可看作是声门激励信号x1（n）和声道冲激响应信号x2（n）的卷积，即为了便于处理各卷积信号，系统通常采用同态处理的方法进行解卷积，即将卷积关系变为求和关系

清泉_流响·2022-12-30 07:24

MATLAB 数据分析方法（第2版）2.2　数据分布及其检验

2.2.1一维数据的分布与检验1.经验分布函数设来自总体X的容量为n的样本x1,x2,…,xn，样本的次序统计量为x(1),x(2

weixin_33772645·2022-12-30 01:50

23清华应统

真题一、(20分)已知XXX服从f(x)=ce−x2(1+e−x2)2,−∞0,W'(\lambda)=2Cov(T,V)+2\lambda,\quadW''(\lambda)=2>0,W′(λ)=2Cov

大师兄统计·2022-12-29 21:12

23科大应统

已知正面出现了kkk次,则前两次是正面的概率是‾\underline{\qquad}.Solution:k(k−1)n(n−1)\frac{k(k-1)}{n(n-1)}n(n−1)k(k−1).P(X1=1,X2

大师兄统计·2022-12-29 21:00

一、语音识别方法（3）

一、语音识别方法（3）1解码器前文提到过，在语音识别任务中，通常其目的在于根据特征帧序列X={x1,x2,...,xT}X=\{x_1,x_2,...,x_T\}X={x1,x2,...,xT}，来穷举出所有可能的

Aaaaaki·2022-12-29 15:57

一、语音识别方法（2）

声学模型1.1隐马尔可夫模型（HMM）在此之前，首先需要明确马尔可夫链：在随机过程中，tnt_ntn时刻的状态xnx_nxn的条件分布，仅与其前一状态xn−1x_{n-1}xn−1有关，即：P(xn∣x1,x2

Aaaaaki·2022-12-29 15:27

一、语音识别方法（1）

一、语音识别方法（1）1语音识别原理一段语音信号，在处理为声学特征向量后表示为：X=[x1,x2,x3,...]X=[x_1,x_2,x_3,...]X=[x1,x2,x3,...]其中，xix_ixi

Aaaaaki·2022-12-29 15:46

【从零入门人工智能】异常检测实战_数据集：anomaly_data.csv

异常检测实战实验目标导入第三方库导入数据集取出数据集中的每一列数据数据可视化可视化数据的分布情况计算均值和方差画出`x1`和`x2`的高斯分布图形建立异常检测模型并进行预测默认参数情况下对模型预测结果进行可视化修改默认参数后

David Beckham 01·2022-12-29 15:15

深度学习笔记：感知机

在上图的感知机中，x1和x2两个输入信号会分别乘以其对应权重(weight)w1和w2，传入神经元。神经元计算传来信号综合，当总和超过某一阈值时输出1，否则输出0。

Raine_Yang·2022-12-29 12:00

关于pytorch的forward的问题

在forward内部不需要必须使用pytorch的内置函数，可以改成自己的内容，例如插值等：例如如下的操作(使用张量)：x1=torch.rand((1,4,3,3))x2=torch.rand((1,4,3,3

ZN-ZY·2022-12-29 03:53

python求相关系数矩阵，协方差矩阵

定义：设(X1,X2,X3,···,Xn)是一个n维随机变量,任意Xi与Xj的相关系数\(p_{ij}(i=1,2,···,n)\)存在，则以\(p_{ij}\)为元素的n阶矩阵称为该维随机变量的相关矩阵

Acapplella·2022-12-28 20:37

cv2.rectangle画矩形方框未显示某边解决

在用python的OpenCV画矩阵方框，代码是这样的时候，有某一边没画出来：cv2.rectangle(img,(int(x1),int(y1)),(int(x2),int(y2)),(0,0,255

弄倭乱来·2022-12-28 17:14

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（二）：梯度与导数，矩阵求导，泰勒展开等

一阶导数，即梯度（gradient）：∇f(X)=∂f(X)∂X=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢∂f(X)∂x1∂f(X)∂x2⋮∂f(X)∂xn⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥∇f(X)=∂f(X)∂X=[∂f(

qq_43554593·2022-12-28 15:26

矩阵求导法则总结

dx}=\frac{dy_{ij}}{dx}Y=[yij]−−>dxdY=dxdyij2.标量y对列向量X求导：注意与上面不同，这次括号内是求偏导，不转置，对N×1向量求导后还是N×1向量y=f(x1,x2

Mickle_Liu·2022-12-28 15:52

python 回归去掉共线性_SAS系列33：SAS高级统计（二）多元线性回归

如果应变量y和自变量x1，x2，x3，…

weixin_39702335·2022-12-28 15:04

yov5检测结果裁剪并保存2021/1/22

clsinreversed(det):aa=int(xyxy[1])bb=int(xyxy[3])cc=int(xyxy[0])dd=int(xyxy[2])#裁剪crop=im0[y1:y2,x1:x2

噢耶·2022-12-28 15:29

二维差分（差分矩阵）

输入一个n行m列的整数矩阵，再输入q个操作，每个操作包含五个整数x1,y1,x2,y2,c，其中(x1,y1)和(x2,y2)表示一个子矩阵的左上角坐标和右下角坐标。

在下小李～·2022-12-28 14:34

愿你被这个世界温暖相待·2022-12-28 12:42

AI入门之机器学习（3）多元线性回归

二元线性模型（有2个自变量x1和x2）表示：三维空间的一个平面。y=（W1X1）+（W2X2）+b多元线性模型表示：直线在高维空间中的推广（即超平面）。

想成为code的大佬·2022-12-28 12:12

深度学习——神经网络

2神经网络2-1复习感知机的结构感知机接收x1和x2两个输入信号，输出y。如果用数学式来表示图3-2中的感知机。（一式）b是被称为偏置的参数，用于控制神经元被激活的容易程度。

压垮草的骆驼·2022-12-28 12:09

推荐频道

【X2】Qt学习