【X2】Qt学习第55页

图像处理第五章代码

图像处理第五章代码5.1f=imread(‘D:\1\1.tif’);[x1,map1]=rgb2ind(f,8,‘nodither’);[x2,map2]=rgb2ind(f,8,‘dither’);

我不会写博客·2022-12-09 15:12

分类Classification：决策树Decision Tree

目录分类的定义决策树DecisionTree混乱衡量指标Giniindex决策树的特点分类的定义分类：建立一个学习函数(分类模型)将每个属性集合（x1,x2,...xn）对应到一组已定义的类别y中。

爱写bug的小程序·2022-12-09 14:39

矩阵论-线性空间的基与坐标，基变换坐标变换

基：设集合V是数域K上的线性空间，x1,x2,...,xr（r>=1）x_1,x_2

小陈同学-陈百万·2022-12-09 13:49

求过度矩阵+(二次型标准化)正交变换的过度矩阵

求过渡矩阵的方法求-个由基a,a,.,a,到B,.,…β.的过渡矩阵P,一般采用下列方法:(1)定义法:例函数R[x]_5旧基为B1={1，x,x2,x3,x4);新基B2={1，1+x，1+x+x2,1

FakeOccupational·2022-12-09 13:18

机器学习--多变量线性回归

1.多维特征先举个例子，还是上次那个房价模型的例子，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x1,x2,…,x

醒了的追梦人·2022-12-09 12:34

第十四届蓝桥杯模拟赛第一期子矩阵

#includeusingnamespacestd;inta[120][120];intsum[120][120];intsu(intx1,inty1,intx2,inty2){returnsum[x2

m0_59654558·2022-12-09 07:24

外点法、内点法解约束问题matlab

最优点函数值symsdx1x2e;m(1)=1;c=10;a(1)=0;b(1)=0;f=x1^2+x2^2+e*(1-x1)^2;f0(1)=1;fx1=diff(f,'x1');fx2=diff(f,'x2

看星河的兔子·2022-12-09 06:20

L1、L2正则化以及smooth L1 loss

给定数据集D={（x1，y1），（x2，y2），...，（xm，ym）}，其中x有d维特征，y∈R。

一件迷途小书童·2022-12-08 21:14

正态分布（高斯分布）的由来（公式推导）

设误差密度函数为f(x)，有n个独立观测值x1,x2,…,xn，真值为X。f(x)表示误差为x的概率，而误差=观测值-真值。假设每次观

Hanjieee·2022-12-08 14:23

SAS多元线性回归分析与残差分析(画残差图，残差的正太概率图含变量交叉项，写残差向量，计算回归系数的置信区间，检验自变量系数是否相等，利用R²，MSE，CP,PRESS准则和逐步回归法选择最优方程)

例题：1.某科学基金会的管理人员希望估计从事数学研究工作的中等或较高水平的数学家的年工资额Y与他们的研究成果（论文、著作等）的质量指标X1，从事研究工作的时间X2以及能成功获得资助的指标X3之间的关系。

我的思路很明确·2022-12-08 14:30

基于opencv计算二维直线交点

0.根据a（x1，y1），b（x2，y2）求直线方程:根据两点式(x-x1)/(x2-x1)=(y-y1)/(y2-y1)，可知A=y2-y1，B=x1-x2，C=(y1-y2)*x1+(x2-x1)*

SCH0·2022-12-08 08:25

基于主成分分析（PCA）的故障诊断（SPE和T^2指标）-MATLAB实现

MATLAB程序closeall;clearall;clc;%%产生训练数据num_sample=100;a=10*randn(num_sample,1);x1=a+randn(num_sample,1);x2

夏雪之晶莹·2022-12-08 07:40

独立成分分析ICA原理

宴会过后，我们从n个麦克风中得到了一组数据x(i)(x1(i),x2(i),⋯ ,xn(i)),i=1,⋯ ,mx^{(i)}(x_1^

蔡希玉·2022-12-08 01:34

【Python】2D/3D框IOU简单计算方法

旋转的原理是先通过旋转角度构造旋转矩阵，然后左乘坐标进行旋转：注意这个情景下使用矩阵乘法时坐标得是这个格式：[(x1,x2,x3,x4,...),(y1,y2,y3,y

Sprite.Nym·2022-12-07 19:52

pytorch基础操作(二) 自动微分

#在我们的例⼦中，我们只想求偏导数的和，所以传递⼀个1的梯度是合适的x.grad.zero_()y=x*x#y=x*x=(x1^2,x2^2,x3^2,x4^2)#等价于y.backward(torch.ones

undo_try·2022-12-07 19:07

Qt学习之容器类的使用教程详解

目录一.QList类,QLinkedList类和QVector类(1)QList类(2)QLinkedList类(3)QVector类二.QMap类和QHash类1.QMap类2．QHash类3.STL风格的迭代器容器遍历三.QVariant类四.Qt的算法Qt提供来一组通用的基于模板的容器类.一.QList类,QLinkedList类和QVector类QList类、QLinkedList类和QV

·2022-12-07 19:18

欧几里得距离（欧式距离）

二、公式二维：ρ=(x2−x1)2+(y2−y1)2\rho=\sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2}ρ=(x2−x1)

sandalphon4869·2022-12-07 18:28

matlab中PCA降维要点

主成分分析的步骤：原始数据（X1,X2,⋯⋯,Xn）标准化，建立变量的相关系数阵，计算特征根和相应的特征向量，确定主成分的个数k（k1));%num为选取的主成分的个数,这里选取特征值大于1的df=data

啊这？啊这？·2022-12-07 18:23

机器学习基础：梯度下降原理及代码实现

凸函数：对区间[a,b][a,b][a,b]上定义的函数f，对任意两点x1，x2x_1，x_2x1，x2都有f(x1+x22)≤f(x1)+f(x2)2f(\frac{x_1+x_2}{2})\le\frac

猛男技术控·2022-12-07 15:18

机器学习笔记week2——最大似然估计，交叉熵，分类指标F1、ROC等

线性回归矩阵形式2.1奇异矩阵3最大似然估计4逻辑回归4.1交叉熵损失函数5分类指标1梯度更新方式1.1凸集凸集：一个点集S被称为凸集，当且仅当该S里的任意两点A和B的连线上任意一点同样属于Stx1+(1−t)x2

shiinerise·2022-12-07 13:43

【数据展示】matplotlib.pyplot.plot()探究

这篇文章会结合文档做出对于这个函数的解释函数使用的范式：plot([x],y,[fmt],data=None,**kwargs)plot([x],y,[fmt],[x2],y2,[fmt2],...,*

肥宅_Sean·2022-12-07 13:13

机器学习概述

理性认识输入：x∈X（属性值）输出：y∈Y(目标值)获得一个目标函数(targetfunction):f:X∈Y(理想的公式)输入数据:D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}(历史信息

clayroot·2022-12-07 13:07

cos距离与欧式距离

(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离：(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离：(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(

weixin_33708432·2022-12-07 13:56

c++ 扫描线填充算法实现，对 DEM 数据进行置平

ScanlineFilling.h#include#includeclassScanlineFilling{public:classEdge{public:intx1,y1,x2,y2,dx,dy;Edge

阳台上的阳光·2022-12-07 12:10

matlab训练神经网络模型并导入simulink详细步骤

MatlabRBF神经网络及其实例4.深度学习(1)--神经网络编程入门本文介绍一下怎么把训练好的神经网络导入到simulink并使用，假定有两个变量，一个输出变量，随机生成一点数据x1=rand(1000,1);x2

studyer_domi·2022-12-07 12:33

一元二次函数的拟合

二、三点确定唯一的二次函数方程%三点确定唯一的二次曲线y=ax^2+bx+c%已知三点：(x1,y1)(x2,y2)(x3,y3)%a=((y1-y2)*(x1-x3)-(y1-y3)*(x1-x2))

Goodness2020·2022-12-07 12:27

概率论之多维随机变量的期望，协方差矩阵

多维系统状态假设系统状态有多个分量x1,x2,…,xnx_1,x_2,\dots,x_nx1,x2,…,xn，则将其表示为向量的形式X=(x1,x2,…,xn)

RuiH.AI·2022-12-07 11:26

蚁群算法python库_使用流行的遗传算法python库是哪个？

1.遗传算法(GeneticAlgorithm)定义目标函数defdemo_func(x):x1,x2,x3=xreturnx1**2+(x2-0.05)**2+x3**2调入遗传算法求解器fromgaimpor

weixin_39865102·2022-12-07 10:20

《统计学习方法》学习笔记第十三章无监督学习概论

无标注数据U={x1,x2,...,xN}U=\{x_1,x_2,...,x_N\}U={x1,x2,...,xN}模型①函数z=g

LittleFish0820·2022-12-07 10:15

大连理工大学软件学院2022年秋季学期《矩阵与数值分析》上机作业

基础知识部分1、5、二、线性方程组求解2、6、三、非线性方程组求解1、4、四、插值与逼近1、5、7、五、数值积分2、六、微分方程数值解法1、《计算机科学计算》第二版162页第12题（1）用Newton法求x3−x2

谈瀛洲·2022-12-07 02:23

【流行学习】局部线性嵌入(Locally Linear Embedding)

比如有一个样本x1x_1x1，我们在它的原始高维邻域里用KKK-近邻思想找到和它最近的三个样本x2,x3,x4x_2,x_3,x_4x2,x3,x4，然后我们假设x1x_1x1可以

infinite_with·2022-12-07 01:50

Matlab实现常见的插值算法

分段三次埃尔米特插值(1)pchip（x,y,new_x）函数表示分段三次埃尔米特插值，x表示已有的数据点，y表示数据点代表的纵坐标值，new_x表示从哪些点进行插值(2)plot函数用法plot(x1,y1,x2

数模乐园—数模君·2022-12-06 23:07

SVM支持向量机的多输入多输出预测模型

多输入多输出代码数据地址：https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/87240295只需要将x1、x2、（y1与y2）这四个变量进行归一化即可

智能.优化.控制.自动化·2022-12-06 21:09

SVM支持向量机的多输入单输出预测模型

一般限定在[01]、[-11]之间，首先我们先看数据格式：|其实只需要将x1、x2、y这三个变量进行归一化即可，尽量不要变动其它数据，以免引入误差。采用map

智能.优化.控制.自动化·2022-12-06 21:00

算法基础——递归神经网络RNN

假设t1时刻，有输入x1进入隐藏层，得到特征h1，h1会返回和t2时刻的输入x2一起输入隐藏层，得到特征h2，h2接着返回，依次类推，前一层的输出结果保留下来，参与下一层的运算。

Evan_qin_yi_quan·2022-12-06 21:59

相机投影矩阵计算

代码如下：%A=[31-1;124;-145];%B=[3.6;2.1;-1.4];%x1=A\B%x2=inv(A)*B%x3=linsolve(A,B)%[x1x2x3]=solve('3*x1+x2

马少爷·2022-12-06 21:55

概率统计·样本及抽样分布【随机样本、抽样分布】

总体与个体总体：试验的全部可能的观察值称为总体个体：总体中每个可能的观察值称为个体总体期望=样本平均期望总体方差/n=样本平均方差随机样本X1，X2……Xn相互独立（x1，x2……xn是观察值），称为总体

call me by ur name·2022-12-06 18:33

样本及抽样分布

一、随机样本1、基本点总体：观察对象的全体个体：总体中的每个对象样本：从总体中随机选取的部分对象注：样本的二重性①、随机性：样本X1、X2···在抽取前是随机变量②、确定性：样本抽取后，就得到n个确定值

枍汐·2022-12-06 18:33

基于LQR的二级倒立摆建模与MATLAB仿真

中间的推导过程不再赘述取x1=xx_1=xx1=x,x2=x˙x_2=\dot{x}x2=x˙,x3=θ1x_3=\theta_1x3=θ1,x4=θ˙1x_4=\dot{\theta}_1x4=θ˙1

志匹·2022-12-06 18:23

BN和LN理解

比如上图，有x1,x2,…,xR个样本，这些样本的第一个维度描述的是体重，第二个维度描述的身高，BN在所有样本的的每一个特征（比如体重维度、身高维度）上进行归一化，BN的优点：第一个优点可以解决内部协变量偏移

今天不标数据的小wu·2022-12-06 18:04

BN和LN的区别

比如上图，有x1,x2,…,xR个样本，这些样本的第一个维度描述的是体重，第二个维度描述的身高，BN在所有样本的的每一个特征（比如体重维度、身高维度）上进行归一化，BN的优点：第一个优点可以解决内部协变量偏移

AEP_WYK·2022-12-06 18:33

w^T x+ b 的几何意义

以二维为例，即输入的数据有x1和x2两个特征，则某个样本点在二维空间中就有唯一确定的一个点（x1,x2）与之对应。同时每个样本还有标签y，要么为正要么为负，即对样本进行二分类。

weixin_45876155·2022-12-06 17:27

极限学习机（Extreme Learning Machine）学习笔记2019.11.15

极限学习机（ExtremeLearningMachine）学习笔记2019.11.15传统单隐层前馈神经网络x1，x2，x3为输入层，之后为一层隐藏层，最后一层为输出层。

weixin_45876155·2022-12-06 17:57

机器学习笔记之受限玻尔兹曼机(四)推断任务——边缘概率

回顾：场景构建已知受限玻尔兹曼机示例表示如下：将随机变量集合X∈Rp\mathcalX\in\mathbbR^pX∈Rp分成观测变量vvv和隐变量hhh两个部分：X=(x1,x2,⋯ ,

静静的喝酒·2022-12-06 13:00

李宏毅机器学习 batch normalization

featurescalingw1和w2发生同等的变化，因为x2很大，x1很小，所以w2对结果影响较大，loss在w2方向上斜率较大，w1对结果影响较小，loss在w1方向上斜率较小如果进行featurescaling

lxmm1999·2022-12-06 11:10

QT学习10: PyQt----label控件里面获取鼠标坐标

来源：关于python：PyQt5鼠标跟踪QLabel对象|码农家园fromPyQt5importQtCore,QtGui,QtWidgetsclassMouseTracker(QtCore.QObject):positionChanged=QtCore.pyqtSignal(QtCore.QPoint)def__init__(self,widget):super().__init__(widge

I'm you.·2022-12-06 11:45

【QT学习】QLabel显示（动态/静态）图片

欢迎各位读者：点赞收藏⭐留言博客主页：https://blog.csdn.net/qq_59134387原创不易，转载请标明出处；如有错误，敬请指正批评！我不去想是否能够成功，既然选择了远方，便只顾风雨兼程！✨文章目录前言一、QLabel显示静态图片1.添加图片到标签2.设置标签大小及位置3.完整代码4.效果展示二、QLabel显示动态图片1.具体流程2.完整代码3.效果展示总结前言在使用Q

孤生i·2022-12-06 11:12

python meshgrid_Python numpy.meshgrid函数方法的使用

给定一维坐标数组x1,x2,…,xn，制作N-D坐标数组以对N-D网格上的N-D标量/矢量场进行矢量化评估。

weixin_39933438·2022-12-06 10:49

np.meshgrid()函数

文章目录(1)自己理解(2)官方解释(3)参数:3.1x1,x2,…,xn:array_like3.2sparse:bool,optional默认false3.3copy:bool,optional(1

biter0088·2022-12-06 10:48

Python 余弦相似性应用

本文旨在对两个未知类型的文本进行余弦相似度分析，判断哪个文本属于军事类理论知识对于二维空间，根据空间向量点积公式：假设向量a，b的坐标分别为（x1，y1），（x2，y2），则有：假设将向量A，B扩展到多维

boke_xiaoyuan·2022-12-06 07:55

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