差值哈希算法

Hu矩

如果Hu矩的值本身就很小，那么两个对象的Hu差值意义并不明显。2.形状匹配该函数会自动计算两个对象的Hu矩，并进行比较，得出结果。contour1和contour2:为两个比较对象。可以是轮廓或者灰
长歌行夜一·2023-01-27 12:40

YB菜菜的机器学习自学之路（二）——简单了解代价函数

其本质就是找到这么一条拟合曲线，使得所有观测点到达这个曲线的差值最小，如图1所示。最直观的表现为：ei=yi−ypree_{i}
Keep_Holding_Down·2023-01-27 10:34

pytorch深度学习实践 第二讲 线性模型

损失loss：预测值与真实值之间的差值。平均平
啥都不会的研究生←_←·2023-01-27 08:52

前端计时器方案探索

排查后发现，在计算时间差时，使用的是当前的客户端时间-消息中带的服务器时间，当电脑时间比网络时间晚（小）时，差值为负，这里就会显示0。now-msgTime，所以now需要修改成服务器时间。
WEB前端含光·2023-01-27 07:56

[Unity] 多语言字体的坑

1.前置问题UGUI中Text设置的FontSize跟RectTransform的Height经常性的不一致，Height需要比FontSize大一些不同的FontSize，需要的偏差值不同不同字体，需要的偏差值也不同中文字体
_Walker__·2023-01-26 13:15

深度学习笔记（1）（CNN）

均方误差meansquareerror（MSE）：MSE表示了预测值与目标值之间差值的平方和然后求平均。每个样本的平均平方损失。MSE的计算方法是平方损失除以样本数。
来自新世界、·2023-01-26 12:46

《机器学习实战笔记》-逻辑回归-梯度上升法

defgradient_Ascent_test():deff_prime(x_old):return-2*x_old+4#'f(x)的导数=-2x+4'#初始化：old小于newnew从曲线（0，0）开始，学习率为0.01误差值为
代码太难敲啊喂·2023-01-26 10:45

算法面试题，交换位置求和差最小

题目：通过交换a,b中的元素，使数组a和数组b的和差最小（数组大小不能变，不能同列直接交换）//两数组进行元素交换实现最小差值publicstaticvoidgetMinusArray(int[]a,int
你干么那么凶·2023-01-26 10:50

空间域图像增强c语言,OpenCV 图像增强（空间域）

总结最近项目中常用的图像增强方法：一.非锐化模板(钝化模板)非锐化模板的处理步骤：1.模糊原图像2.从原图像减去模糊图像(产生的差值图像称为模板)3.将模板加到原图像上二.高提升滤波高提升滤波的处理步骤
覃秉坤·2023-01-26 09:28

day17|530.二叉搜索树的最小绝对差、501.二叉搜索树中的众数、236. 二叉树的最近公共祖先

530.二叉搜索树的最小绝对差给你一个二叉搜索树的根节点root，返回树中任意两不同节点值之间的最小差值。差值是一个正数，其数值等于两值之差的绝对值。
奈川直子·2023-01-25 08:33

JAVA中简单的MD5算法——MD5Utils

文章目录MD5信息摘要算法Java中简单的MD5加密类MD5Utils今日推歌MD5信息摘要算法MD5(MessageDigest)它是一种哈希算法，不是一种加密算法，任何长度的任意内容都可以用MD5计算出散列值无论字符串还是文件都可以计算
星回昭以烂·2023-01-23 06:03

YUV数据格式

“U”表示蓝色通道与亮度的差值。“V”表示红色通道与亮度的差值。其中Y信号分量除了表示亮度信号外，还含有较多的绿色通道量，单纯的Y分量可以显示出完整的黑白图像。
音视频开发老马·2023-01-23 02:47

wincc报表 日报表 月报表 报表表格 宽度可以自由配置，报表界面大小可以自由拖动大小，报表参数方便配置，不需要任何编程

wincc报表功能如下：日报表：每日24点数据，如果设置的是累计值，计算每小时的差值，和最终汇总一日总累计月报表：每日0点数据显示，如果设置的是累计值，计算每日的差值，和最终汇总一月总累计年报表：每月1
「已注销」·2023-01-22 08:47

【区块链】深入剖析免费赚钱app的本质

3.羊毛党的价值4.真正的游戏规则二、区块链1.哈希算法2.互联网挖矿三、深入探讨“区块链”的套路1.免费赚钱app真正的价值2.虚拟货币的本质3.虚拟货币泡沫真相4.区块链的一出好戏前言你对免费赚钱软件好奇吗
九芒星#·2023-01-21 20:18

python对每一列进行归一化_对python3 一组数值的归一化处理方法详解

，那归一化后就是：0，0.5，12、归一化步骤：如：2，4，6(1)找出一组数里的最小值和最大值，然后就算最大值和最小值的差值min=2；max=6；r=max-min=4(2)数组中每个数都减去最小值
weixin_39580041·2023-01-21 14:18

一维搜索的python实现

一维搜索python实现求解函数的参数说明：x1：初始迭代点，限牛顿法和梯度下降法a,b:初始搜索区间的左右端点，限黄金分割法和对分法iteration：最大迭代次数delta：当迭代前后的x的差值的绝对值小于
ersanwuqi·2023-01-21 08:24

数据预处理—7.数据插补之拉格朗日插值法、牛顿差值法及python实现

文章目录1.拉格朗日差值法2.牛顿差值法3.注意数据链接，密码为12341.拉格朗日差值法  python中的scipy库提供了拉格朗日差值法的函数，直接调用案例importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.interpolateimportlagrangecat_sale
哎呦-_-不错·2023-01-21 08:16

拉格朗日差值补偿法

fromscipy.interpolateimportlagrange#导入拉格朗日插值函数#自定义列向量插值函数#s为列向量，n为被插值的位置，k为取前后的数据个数，默认为5defployinterp_column(s,n,k=5):y=s[list(range(n-k,n))+list(range(n+1,n+1+k))]#取数y=y[y.notnull()]#剔除空值returnlagran
everyst·2023-01-21 08:42

拉格朗日差值法python实现

Lagrange插值法：Lagrange插值法：Lagrange插值法：给定一组点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)给定一组点(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2})...(x_{n},y_{n})给定一组点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)n次拉格朗日插值基函数Pi(x)=∏j=1,j≠inx−xjxi−xjn次拉格朗日插值基函数\\P_{i}(x)
聪明乖巧的小狮子·2023-01-21 08:41

opencv学习笔记之图像模型

亮度（Y）红色分量与亮度的信号差值（U）蓝色与亮度的差值
杨大熊的代码世界·2023-01-20 17:30

哈希算法和时间复杂度

参考：技术参考-大幸运的博客技术站Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射，pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的
hhah1122·2023-01-20 13:34

4、线性、逻辑回归比较

取值无限回归模型：目标变量是连续性数值变量，直线关系，取值0–1线性回归：1、y=ax+b直线，多元线性回归组成的不是直线，是一个多维空间中的超平面2、损失函数：用残差平方和SSE，残差说白了就是真实值和预测值间的差值
爱补鱼的猫·2023-01-19 20:35

拟合（Curve fitting）与回归（Regression analysis）

为建立这样一个模型，通常有两种方法：差值方法：用一个函数（一般为多项式函数）来近似代替数据列表，并要求多项式经过列表中给定的数据点，插值曲线要经过数据
TensorME·2023-01-19 18:44

Pytorch中DNN入门思想及实现

DNN全连接层（线性层）计算公式：y=w*x+bW和b是参与训练的参数W的维度决定了隐含层输出的维度，一般称为隐单元个数（hiddensize）b是偏差值（本文没考虑）举例：输入：x（维度1x3）隐含层
瞳瞳瞳呀·2023-01-19 16:51

pytorch-学习笔记-反向传播

简单的来讲损失函数就是预测值与目标之间的差的平方，作用是用来衡量预测值与目标之间的误差，它们的差值越小代表模型效果越好。那么反向传播又是
Dawn向阳而生·2023-01-19 06:47

python图像差分法目标检测_运动目标检测(2)—帧间差分法

帧差法依据的原则是：当视频中存在移动物体的时候，相邻帧(或相邻三帧)之间在灰度上会有差别，求取两帧图像灰度差的绝对值，则静止的物体在差值图像上表现出来全是0，而移动物体特别是移动物体的轮廓处由于存在灰度变化为非
weixin_39761255·2023-01-18 13:24

机器学习——多元线性回归分析（multiple regression）及应用

1、多元回归分析与简单线性回归区别多个自变量x2、多元回归模型，其中，是参数，是误差值3、多元回归方程4、估计多元回归方程，一个样本被用来计算的点估计5、估计流程（与简单线性回归类似）6、估计方法使sumofsquares
stay_foolish12·2023-01-17 13:56

实验三：神经网络之网络基础、第3关：常见学习方法

最直接的方法是可以使用误差值来调整权
就你叫Martin？·2023-01-17 13:55

python数字和矩阵_NumPy向量与矩阵的范数

机器学习、深度学习等计算机领域内用的比较多的就是迭代过程中收敛性质的判断，一般迭代前后步骤的差值的范数表示其大小，常用的是二范数，差值越
weixin_39837207·2023-01-17 08:24

区块链技术——工作量证明

怎么样做工作量证明哈希算法SH
轩轩馒头铺·2023-01-16 13:22

Linux音频子系统(7) - PCM

声音的转化的过程为，先对连续的模拟信号按照固定频率周期性采样，将采样到的数据按照一定的精度进行量化，量化后的信号和采样后的信号差值叫做量化误差，将量化后的数据进行最后的编码存储，最终模拟信号变化为数字信号
Hacker_Albert·2023-01-16 03:41

PHP实现sha-256哈希算法实例代码

字符串转二进制步骤二：追加数字1步骤三：填充至512的倍数步骤四：追加原始长度信息步骤五：切分区块并填充至2048位步骤六：区块数据修改步骤七：压缩总结前言哈希又称作“散列”，它接收任何一组任意长度的输入信息，通过哈希算法变换成固定长度的数据指纹
·2023-01-16 02:47

用ST语言简单编写的PID控制

目前大部分PLC都可以使用ST语言进行编写控制程序，工控行业对PID的运用较多，以下是本人利用ST语言写的一个简单的增量式PID控制程序，供参考：(*计算差值*)r_ErrV:=r_SetV-r_PreV
yangchaochaobig·2023-01-15 14:24

Adam优化器简单理解和实现

损失函数即目标函数的值与真实值的差值函数，实际上就是欲优化参数的函数。而优化器的任务就是在每一个epoch中计算损失函数的梯度，进而更新参数。
pipony·2023-01-15 12:34

Pytorch基础（九）——损失函数

具体实现过程：在一个批次（batch）前向传播完成后，得到预测值，然后损失函数计算出预测值和真实值之间的差值，反向传播去更新权值和偏置等参数，以降低差值，不断向真实值接近，最终得到效果良好的模型。
人狮子·2023-01-14 22:44

基于Python实现种差值方法（完整代码详细教程）

三种插值方法都是使用Python自己实现的。1.1最近邻插值寻找每个中心点周围的八个点中有无未丢失的点，如果有的话就赋值为第一个找到的点，如果没有就扩大范围再次寻找，在最大范围内都找不到的话就跳过。1.2双线性插值使用解方程的方法求解，整体思路类似colorization作业的实现，每个点用周围的八个点线性表示，根据距离为1和确定两个权重。四个边界上的点只会由五个邻居来表示，每个权重为0.2，线性
甜辣uu·2023-01-14 19:24

怎么用python编程实现二次差值多项式_python interpolate插值实例

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~importnumpyasnp#从scipy库中导入插值需要的方法interpolatefromscipyimportinterpolate#数据可视化,绘制散点图importmatplotlib.pyplotasplt#定义函数x:横坐标列表y:纵坐标列表kind:插值方式f=interpolate.interp1d(x,y,kind='cubic')插值
weixin_39846553·2023-01-14 18:49

基于Python实现种差值方法（完整代码详细教程）

三种插值方法都是使用Python自己实现的。1.1最近邻插值寻找每个中心点周围的八个点中有无未丢失的点，如果有的话就赋值为第一个找到的点，如果没有就扩大范围再次寻找，在最大范围内都找不到的话就跳过。1.2双线性插值使用解方程的方法求解，整体思路类似colorization作业的实现，每个点用周围的八个点线性表示，根据距离为1和确定两个权重。四个边界上的点只会由五个邻居来表示，每个权重为0.2，线性
数学是算法的灵魂·2023-01-14 18:49

双目重建 python学习（1）—— 资料

但是这样的误差值比直接进行
你看见我的小皇冠了吗·2023-01-14 15:25

Uplift Model

∣X]\tau(x)=E[Y_i(1)|X]-E[Y_i(0)|X]τ(x)=E[Yi(1)∣X]−E[Yi(0)∣X]，单个样本在有干预和没有干预两种情况的表现(potentialoutcome)的差值目标
qq_26430933·2023-01-14 09:54

vue学习

mount：挂载定义好的模板Vnode：虚拟dom，用js去描述一个dompath：虚拟dom的核心，可以把vnode渲染成真实dom，diff算法虚拟domdiff算法vue2使用script引入使用差值绑定逻辑
西瓜味白桃汽水·2023-01-14 06:13

损失函数与正则化的理解

损失函数的理解1.什么是损失函数当我们进行机器学习时，需要将每一个样本经过模型得到一个预测值，这个预测值与真实值之间的差值我们就可以称之为损失，损失函数就是为了测量这些损失的多少，以此来评估这个模型的好坏程度
最后一页代码了·2023-01-13 22:15

测试最近邻差值的结果比较（仅结果展示）

测试最近邻差值的结果比较（放大的结果符合原始size的倍数与不符合时的比较。）将hw方向上的size：3*3，转为4*4,5*5,6*6，有什么样式。
思妙想多多财-杰·2023-01-13 21:21

图像相似度比较之哈希算法

哈希算法是一个函数，能把几乎所有的数字文件转换为一串由字符和数字组成的看似乱码的字符串。因此哈希函数也是加密函数，它具备两个特点：不可逆性。
玛卡巴卡的大脑袋·2023-01-13 21:45

基于STM32F405平台的多摩川协议编码器通讯过程（1）

差分：图中可以看到，该接口有485+、485-这两个数据接口，这两个接口电平信号的差值，作为传递数据的总线，此外还有5V和GND为编码器供电。
嵌入式相关入门·2023-01-13 16:02

wincc报表 日报表 月报表 年报表 时段报表 报表表格 宽度可以自由配置，报表界面大小可以自由拖动大小，报表参数方便配置，不需要任何编程

wincc报表功能如下：日报表：每日24点数据，如果设置的是累计值，计算每小时的差值，和最终汇总一日总累计月报表：每日0点数据显示，如果设置的是累计值，计算每日的差值，和最终汇总一月总累计年报表：每月1
「已注销」·2023-01-13 16:55

Android5.0的更新包中system.new.dat文件的打包

如果是针对一个基础镜像做差值得到的差量包，也可以用这种方式进行稀疏描述。这里主要介绍如何从system的源目录生成最后的ota的zip包。对于从ota包中解包得到
Howellzhu·2023-01-13 13:40

读书笔记-白话机器学习的数学

文章目录回归线性回归步骤公式使用矩阵表示优化算法问题扩展分类感知机步骤公式逻辑回归公式线性不可分扩展正则化公式基础模型评估分类问题正则化过拟合正则化参考待学习回归线性回归步骤训练数据，画图预测函数和目标函数初始值是随机的最小二乘法12\frac{1}{2}21是方便计算加的梯度下降法学习率η\etaη复合函数微分的链式法则参数更新表达式演示程序标准化差值阈值
shichen501·2023-01-12 19:10

局部敏感哈希（LSH）

LSH是一种哈希算法，最早在1998年由Indyk在上提出。
越前浩波·2023-01-12 18:21

【期外】 （一）关于LSH ：局部敏感哈希算法

LSH是我同学的名字，平时我会亲切的称呼他为离骚，老师好，左移（leftshift），小骚骚之类的，最近他又多了一个新的外号：局部敏感哈希（Locallysensitivehashing)。好了，废话不多说直接转入正题：『写在前面』局部敏感哈希是一种NOIP禁用的算法（因为使用了随机数），若不感兴趣就无需往下看了。『什么是LSH？』LSH就是局部敏感哈希，听着名字就知道和普通的哈希不一样，具体哪里
weixin_30408309·2023-01-12 17:50
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