极值

2022-04-28 星期四 顶不住

跌停的比较多，业绩差的上周三：0.39；上周四：0.075（极值）上周五：0.54周一：0.03（极
望江公园·2023-03-09 14:21

【OpenCV】MSER最大稳定极值区域

参考CSDN:mserpython篇CSDN:车牌定位之MSER—文本检测：MSER—自然场景文本检测
几时见得清梦·2023-03-09 07:56

【视频】R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析|数据分享|附代码数据

p=21425最近我们被客户要求撰写关于极值理论EVT的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-02-25 10:55

机器学习之理解逻辑回归

其中线性回归模型如下图(向量形式)：模型的求解方法有最小二乘法而逻辑回归则是将线性回归通过Sigmoid函数映射到(0,1)之间如图：Tips:最小二乘法和梯度下降的区别最小二乘法求解系数theta主要数学上的求极值的方法
superY25·2023-02-24 07:53

Pytorch深度学习实战3-3：张量Tensor的分块、变形、排序、极值与in-place操作

目录1张量分块2张量组合3张量变形3.1维度变换3.2维度交换3.3序列化与反序列化3.4扩展4张量排序5张量极值6in-place操作与共享内存以下示例均假设a=torch.Tensor([[0,1,2
Mr.Winter`·2023-02-18 07:43

最速降线

【最速降线】(1)一说到求极值，一下就想到有约束条件函数的拉格朗日乘数法。不过这些问题前提都是“函数本身是唯一存在”的，求得的结果是使其值最小（大）的自变量的确定值。
tiger007lw·2023-02-10 22:28

用scipy解决最优化问题

题目：已知x2+y2+z2=1，求x+y+z的最小值这个问题相当于在约束条件下的极值问题的求解，在高等数学里，通用的方法是用拉格朗日乘子，通过求导的方式解决，这里使用scipy中的optimize模块来解决这个问题
海棠花不香·2023-02-07 13:27

机器学习之重要迭代算法梯度下降法

3x^2+6xf(x)=3x2+6x，它的导数（梯度）为▽f(x)=f′(x)=6x+6▽f(x)=f^{'}(x)=6x+6▽f(x)=f′(x)=6x+6，当梯度为0时，x=−1x=-1x=−1为极值点
小磊要努力哟·2023-02-07 11:09

复杂二维函数极值求解——小批量随机梯度下降法实战

小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent，Mini-BatchGD）是随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）和批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）的折中，相比较于SGD计算代价函数梯度的时候只考虑一个样本和BGD考虑所有样本，Mini-BatchGD计算代价函数梯度的时候考虑一小批样本，兼顾了寻优速度和
Neptune615·2023-02-07 11:07

NMS、Soft-NMS、Softer-NMS

NMSNMS顾名思义，非极大值抑制，也就是把极值周围的给抑制掉，不输出。在深度学习中叫去重，只保留最可靠的那个输出。首先定义一个相似度，深度学习中用IOU表示两个框的相似度。步骤：1、取分值最大的框。
maxruan·2023-02-07 09:15

激光条纹中心提取——极值法python

激光条纹中心提取——极值法python极值法python代码极值法极值法首先需要获取光条纹横截面的灰度分布函数，并对其进行梯度运算。
Charms@·2023-02-06 22:54

明天，新的开始！

后来看了新闻才知道，一不小心见证了杭州新的历史极值的出现——41.8°C。今天，也是我给自己放的暑假最后一天。明天，周一，我也要开始新的工作。
守正出奇赢辉煌未来·2023-02-06 20:02

前端leetcde算法面试套路之堆

正文plus堆是动态求极值的数据结构，所以当遇到需要不断取极值的时候，就可以考虑用堆了温馨提示，建议每一道题都自己new一个堆，这样才能发现堆之美，其实就是不会再次遇到topK的时候只能用冒泡来做。
·2023-02-06 11:08

前端leetcde算法面试套路之堆

正文plus堆是动态求极值的数据结构，所以当遇到需要不断取极值的时候，就可以考虑用堆了温馨提示，建议每一道题都自己new一个堆，这样才能发现堆之美，其实就是不会再次遇到topK的时候只能用冒泡来做。
·2023-02-06 11:04

20180330

树还没有绿，花也没有开，但偶尔气温的极值会让人产生一种夏天已来的错觉。所幸这几天天一直很蓝，阳光一直很好，每天中午难得的阳光有一种周末的惬意，这才是大学应该有的样子。
芒果哈哈哈·2023-02-06 10:46

高数：微分 函数图像 曲率

目录微分的定义：微分几何含义：微分中值定理：费马定理罗尔定理：拉格朗日中值定理：柯西中值定理：洛必达法则：泰勒公式小总结：凹凸性：极值及其求法：函数图形的描绘：曲率：曲率半径：用圆来模拟的曲率半径微分的定义
社交达人波奇酱·2023-02-05 10:06

数据分析常用指标和术语

均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率
黏小莲·2023-02-04 22:54

Keras中如何设置学习率和优化器以及两者之间的关系

而设置不当的优化器，要么梯度下降的速度很慢，要么梯度反复震荡，或者陷入局部极值导致loss难以降低。零、基本概念优化器(optimizer)
量化交易领域专家：杨宗宪·2023-02-04 11:05

sift算法搭建（上半部，八，dog金字塔最优偏差迭代找到最优亚像素极值，c#实现）

接着“sift算法搭建，上半部，七”，先看公式，函数最优极值公式，再看代码：接着前面的代码，for循环中的5，是迭代5次寻优，亚像素极值：//将找到的极值点对应成像素（整数）c+=(int)Math.Round
工业机器视觉设计和实现·2023-02-03 14:11

c# 基于sift的 马赛克检测

而相同的视频文件，经不同机顶盒的解码和图像采集设备的抓取，可能会产生图像明暗的差异和整体的颜色值变化，但极值和边角的变化极少。而图像马赛克出现，则对图像中的极值点会产生数量和位置的变化。
如来fo·2023-02-03 14:09

数据分析基础

含义应用缺点绝对值本身具备价值的数字销售金额/阅读数不易得知问题的严重程度比例值在具体环境中看比例才具备对比价值活跃占比/注册转化率易受极值影响怎么比？
原来是仙女阿·2023-02-03 13:29

matplotlib实现自动调整横纵坐标范围

#自动调整图幅范围xmin,xmax=ax.get_xlim()#获取x极值ymin,ymax=ax.get_ylim()#获取y的极值x_adjustment=(xmax-xmin)*0.1y_adjustment
Jin2107·2023-02-03 10:48

OpenCV 基本矩阵操作与示例

的基本矩阵操作与示例OpenCV中的矩阵操作非常重要，本文总结了矩阵的创建、初始化以及基本矩阵操作，给出了示例代码，主要内容包括：创建与初始化矩阵加减法矩阵乘法矩阵转置矩阵求逆矩阵非零元素个数矩阵均值与标准差矩阵全局极值及位置其他矩阵运算函数列表
zqx951102·2023-02-02 17:42

数学建模常用算法—非线性规划

非线性规划研究一个n元实函数在一组等式或不等式的约束条件下的极值问题，
UST数模社_·2023-02-02 16:54

机器学习之数学

数学基础1.导数和梯度导数根据高中知识可以知道，如果想求一个函数的最小值，我们可以对函数求导，导数为0的点，是函数在该点处切线斜率为0的点，是函数的驻点，但不一定为极值点，我们需要进一步比较驻点左右的值来筛选
宙斯YY·2023-02-02 09:45

3D曲率原理及计算（3D-Mesh）

ModestBean/article/details/89438082三维空间中的曲率：主曲率：曲面上有无数个不同方向的曲线，曲面上的点不同方向具有不同曲率，其中最大值和最小值为称为主曲率k1和k2，极值方向称为主方向
富有的心·2023-02-01 19:10

机器学习中的数学基础

DAY1费马定理若函数f(x)在(a,b)内一点x0取得极值,且f(x)在x0可微,则f(x0)=0泰勒展开是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。
ycttstysmd666·2023-02-01 18:23

Python 选择排序

一、简单选择排序1.1简单选择排序属于选择排序两两比较大小，找出极值（极大值或极小值）被放置在固定的位置，这个固定位置一般指的是某一端结果分为升序和降序排列1.2降序n个数从左至右，索引从0开始到n-1
Alexander_Zz·2023-01-31 20:09

SIFT特征提取

中的左半部分高斯差分空间：每个Octave中的右半部分2.关键点检测图2.粗定位（左）与细定位（右）2.1：粗定位对每个Octave中的有效高斯差分图（图1红色）中的每个点，在位置和尺度构成的三维空间中寻找极值
低调小帅哥·2023-01-31 12:35

MCMC的Metropolis-hastings 算法python实现

基于估计的呢，是点估计，求出目标分布的极值。这里呢多说一句，贝叶斯的点估计是对后验概率求导()，而频率学派的点估计呢是对似然概率求导()。
王难难难·2023-01-31 07:01

Batch_Size 详解

如果数据集比较小，完全可以采用全数据集（FullBatchLearning）的形式，这样做至少有2个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。
神雕大侠X·2023-01-31 00:10

Tableau销量预测模型

1案例一：Excel操作方式来预测根据历史月度销量预测2021-09、10、11、12月的销量数据先看下散点图，大致浏览下是否存在极值（若有，则排除掉）以及两个变量之间是否存在关联趋势拟合注意事项：用Excel
数据不吹牛·2023-01-30 12:20

融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法-附代码

2.1折射反向学习策略2.2正余弦策略2.3柯西变异策略3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码6.python代码摘要：针对麻雀搜索算法（SSA）在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象
智能算法研学社（Jack旭）·2023-01-30 08:52

拯救

此刻河水喷出像雾一样的冷气，钻进他的骨髓里，让他的心寒冷到了极值，亦如眼前的处境：痛失母亲后，父亲沉迷于赌场，终于欠下一屁股债，然后一夜之间消失得无影无踪，给他留下了一波又一波的讨债人……他早已厌倦了这样的日子
易儿爱读书·2023-01-30 05:59

增广拉格朗日乘子法（Augmented Lagrange Method）

增广拉格朗日乘子法(AugmentedLagrangeMethod)在了解增广拉格朗日乘子法之前，我们先了解一下基本拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法基本的拉格朗日乘子法，常用于解决函数在约束条件下的极值问题
进击的趴菜·2023-01-29 20:02

阿菊的OpenCv7——一分钟了解特征检测中的角点(Corner)以及斑点(blob)

阿菊的OpenCv——一分钟了解特征检测中的角点以及斑点1.角点2.斑点参考文献：1.角点通常意义上来说，角点就是极值点，即在某方面属性特别突出的点，是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点。
fuhao7i·2023-01-29 11:30

OpenCV学习之路（七）——角点检测

但是你可以认为角点就是极值点，即在某方面属性特别突出的点。一般的角点检测都是对有具体定义的、或者是能够具体检测出来的兴趣点的检测。这意味着兴趣点可以是角点，是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点
万般滋味皆生活·2023-01-29 11:30

python 最小二乘回归 高斯核_python实现简单的线性回归-最小二乘法（一元一次）...

解决方法：寻找该函数的极值==>找到它导数为0的驻点，然后去判断哪些驻点为最小值。
weixin_39968592·2023-01-29 09:02

变分法（欧拉 - 拉格朗日）和梯度下降求泛函最优解

泛函的简单理解：是的变量，这样的就叫泛函.加个积分，这样的就叫积分泛函.欧拉-拉格朗日(E-L)公式：定义一个能量泛函如下：我们的目的是找到能使取到极值的时候的取值，所以我们就假设就是当前能使取极值时的一个函数
我与春风皆过客。·2023-01-28 11:02

水平集Chan-Vese模型的变分法梯度下降

因为要有一个差不多的初始轮廓，初始轮廓是一个面就是的初始值（形式是一个和图像一样尺寸的矩阵，轮廓内数值为1，轮廓外为-1），就是要通过变分法梯度下降，一点一点的调整，最后得到一个个，使能量泛函越来越趋近于极值
我与春风皆过客。·2023-01-28 11:02

DEM地形操作(geotools方式与nga方式)

一、背景介绍由于项目中需要用到大范围tiff的图像（全中国30米分辨率的dem影像），并且需要单点获取高程，以及实现部分范围的dem裁切与获取趋于范围极值，当时在网上查找的部分，很多都不满足预期，或者计算结果与实际并不够契合
颜墨痕·2023-01-28 09:10

固定学习速率的梯度下降法MATLAB实例

对于一个连续函数，其梯度方向是其函数值增加最快的方向，其梯度反方向是其函数值减小最快的方向，可以对于凸函数（可以理解为只有一个极值点，极值点就是最值点，而非凸函数有多个极值点），通过设定一个初始点，使其沿着负梯度方向每次移动一定的距离到下一个点
CDUT-yanggeng·2023-01-26 16:41

对抗样本学习笔记:Adversarial Examples: Attacks and Defenses for Deep Learning

直观理解原理3.相关补充论文4.对抗防御分类二、论文细节知识点1.hessian矩阵（表一）：hessian矩阵实际上就是函数的二阶导矩阵Hessian矩阵在机器学习中的应用(拓展)：即hessian矩阵能来找极值点
code-dream·2023-01-26 15:02

R语言-菌群alpha多样性之箱线图绘制

箱型图（Boxplot）或者盒图是一种能同时展示一组或多组数据的极值、四分位数、中位数和离群值，显示数据离散情况的统计图。下面介绍一下如何在R软件中利用箱形图可视化两组微生物群的Alpha多样性指数。
husy_·2023-01-26 15:45

新疆行 DAY 6 ---最热火州吐鲁番

新疆吐鲁番破1951年以来最高温极值：本轮高温吐鲁番在35以上连续运行时间可能超100小时……火焰山地表温度88度。”
睡不醒的蘑菇·2023-01-26 07:23

通过不断重置学习率来逃离局部极值点

/*版权声明：可以任意转载，转载时请标明文章原始出处和作者信息.*/黄通文张俊林（2016年12月）注：这篇文章的思路以及本文是我们在2016年底左右做自动发现探索网络结构过程中做的，当时做完发现ICLR2017有类似论文提出相似的方法，所以没有做更多实验并就把这篇东西搁置了。今天偶然翻到，感觉还是有一定价值，所以现在发出来。对于神经网络目标函数优化来说，在参数寻优过程中最常用的算法是梯度下降，目
张俊林博客·2023-01-25 10:10

meanshift segmentation（原理+源码）

Arobustapproachtowardfeaturespaceanalysis,PAMI,2002meanshift认为中心是概率密度（probalilitydensityfunction）的极大值点，沿着梯度方向，自适应调整步长（越靠近极值点步长越小
hello-elena·2023-01-25 10:06

最小二乘法(least squares)介绍

最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影，这里就对我对最小二乘法的认知做一个小结。
dianmeizi1612·2023-01-24 11:46

Principal component analysis（PCA）-- 主成分分析2.0

本节主要内容请参考“总结”或目录）在进入PCA算法的推导之前，我们需要先熟知几个核心数学概念MathematicalBackground拉格朗日数乘法对于某个具有约束条件的函数，我们常用拉格朗日数乘法求解该函数的极值
独角兽团队·2023-01-24 11:14

python实现牛顿法_牛顿法求极值及其Python实现

在如下图所示的曲线，我们需要求的是f(x)的极值：对于懵的原因，是忘记了高中所学的点斜式(PointSlopeForm)，直接贴一张高中数学讲义：因为我们一路沿着x轴去寻找解，所以迭代求f(x)=0的解得通用式为
weixin_39902508·2023-01-23 16:45
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