梯度直方图第31页

福州大学《嵌入式系统综合设计》实验七：图像灰度直方图

一、实验目的直方图是一种统计特征，在图像中广为使用，因为具有计算简便、不受平移、旋转的影响，因此可以作为图像的一种有效的局部/全局特征来表示图像，是图像的重要特征之一。

至善迎风·2023-11-25 18:49

R语言——绘制直方图

R语言——绘制直方图R语言安装Rstidio安装开始绘制直方图安装ggplot2包准备数据读取绘图数据调用包开始绘图完毕最近做项目，需要对实验数据绘制直方图，excel绘制之后发现有点丑，尝试用R语言绘制一下

情字何解，怎落笔都不对·2023-11-25 18:37

【R语言】绘制权重直方图

library("plotrix")weighted.hist(x=df$feature,w=df$weight,breaks=seq(1,100,length.out=11),freq=F,col

Asher117·2023-11-25 17:56

出版级直方图绘制，轻松拿捏（初学者友好的R包ggpubr在线版）

工具地址Galaxy中国（UseGalaxy.cn）>Graph/DisplayData>Ggpubr直方图功能描述这个工具可以绘制出版级直方图，是在线版的ggpubr::gghistogram工具。

简说基因-专业生信合作伙伴·2023-11-25 17:55

吴恩达机器学习作业2（python）

git参考（课程+代码+作业）代码不包括画图部分逻辑回归op.minimize高级算法计算代价最小值importnumpyasnpimportscipy.optimizeasop#逻辑回归，分类问题#梯度下降

之江小林·2023-11-25 16:57

图解梯度下降背后的数学原理

摘要：本文讲解了梯度下降的基本概念，并以线性回归为例详细讲解梯度下降算法，主要以图的形式讲解，清晰简单明了。

城市中迷途小书童·2023-11-25 15:55

反向传播BP算法

在该算法中，根据损失函数计算给定参数的梯度来调整参数(模型权重)。微分引擎与代码为了计算反向传播中的梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎

铁岭铁头侠·2023-11-25 13:41

81基于matlab GUI的图像处理

基于matlabGUI的图像处理，功能包括图像颜色处理（灰度图像、二值图像、反色变换、直方图、拉伸变换）；像素操作（读取像素、修改像素）、平滑滤波（均值平滑、高斯平滑、中值平滑）、图像锐化（robert

顶呱呱程序·2023-11-25 12:30

[PyTorch][chapter 66][强化学习-值函数近似]

目录：1：原理2：梯度更新3：target和预测值4流程一原理强化学习最重要的是得到值函数，或者动作-状态值函数，根据值函数可以得到最优策略。

明朝百晓生·2023-11-25 12:00

多GPU训练

单个小批量上的多GPU训练（1）将小批量数据样本划分并复制到各个显存上；（2）在各块GPU上分别反向传播；（3）把各块显存上的梯度加起来；（4）广播到所有显存上；（5）在各块显存上分别更新模型参数。

MusicDancing·2023-11-25 12:47

qt5+qcustomplot+c+++opencv绘制曲线图与直方图

最后使用qcustomplot模块绘制曲线与直方图。

拉啦lL·2023-11-25 09:47

联邦学习研究综述笔记

客服端（参与方）：在本地使用自己的私有数据训练模型，训练完成之后将模型的参数（权重、梯度等）发送给聚合服务器。聚合服务器：负责聚合客服端发送来模型的参数，将聚合后的全局模型发送给客服端。

空调不灵·2023-11-25 07:53

BP神经网络下MNIST字体识别

对损失函数（交叉熵，最小平方差等）进行梯度下降算法（随机梯度下降、mini-batch梯度下降等）求解，尽量避开局部最小值，收敛到全局最优值。

Silence_Dong·2023-11-25 06:03

Part 5:R语言作图

mfrowgrid.arragecowplotcustomLayoutpatchwork导出pdf（）等三段论ggsaveeofficetopptx2.基础包-绘图函数高级绘图函数plot()#绘制散点图等多种图形，根据数据的类型，调用相应的函数绘图hist()#频率直方图

不到7不改名·2023-11-25 03:53

宣传技能培训1——《新闻摄影技巧》光影魔法：理解不同光线、角度、构图的摄影效果，以及相机实战操作 + 新闻摄影实例讲解

背景强调主体利用前景和背景层次感的创造探索新闻摄影中的构图技巧基本构图技巧构图技巧的应用实例实例分析1.黄金分割和九宫格2.三角型构图3.引导线构图4.中心构图和对称构图多实践练习深入理解摄影中的影调和光线影调的重要性影调的分类直方图的应用如何读懂直方图防止过曝和过暗影调在创意表达中的运用光线角

是Yu欸·2023-11-25 01:10

python opencv 边缘检测（sobel、沙尔算子、拉普拉斯算子、Canny）

直接看代码，代码比较简单，不是很复杂：注：cv2.convertScaleAbs进行了一个绝对值操作，因为可能计算出来梯度为负值。fromctypes.wintypesimpo

Mr Gao·2023-11-24 20:43

人工智能基础部分21-神经网络中优化器算法的详细介绍，配套详细公式

一、几种算法优化器介绍1.SGD(随机梯度下降)原理：SGD是一种简单但有效的优化

微学AI·2023-11-24 18:15

2023亚太杯数学建模A题思路代码分析

，我们用到的方法基本是使用深度学习中的卷积神经网络来进行识别和分类问题一：基于附件1中提供的可收获苹果的图像数据集，提取图像特征，建立数学模型，计算每幅图像中的苹果的数量，并绘制附件1中所有苹果的分布直方图

数模竞赛pawn·2023-11-24 17:48

[SIGGRAPH-23] 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

去除可见性太低的高斯，对回传梯度较大的高斯，通

zzl_1998·2023-11-24 16:22

逻辑回归

01==零壹·2023-11-24 15:06

opencv-Meanshift 和 Camshift 算法

MeanShift和CamShift都是用于目标跟踪的算法，基于颜色直方图的方法。它们主要用于在视频序列中追踪运动的对象。

普通研究者·2023-11-24 14:51

统编意识下的备课与教学设计

难度适宜，梯度合理，统编教材整个是螺旋上升的。强化运用，联系生活，教材在设计的时候要着重与生活的联系。课外阅读，纳入课程，课外阅读课内化，要强调课外文章的补充。

王老师和她的孩子们·2023-11-24 14:02

【Python】两种方法计算平均值、中值、众数、方差、标准差、百分位数

目录数据特征数据集均值（Mean）-平均值中值（Median）-中点值，又称中位数众数（Mode）-最常见的值方差标准差（欧式距离）百分位数数据特征特征探索主要是对数据进行预处理，发现和出炉缺失、异常数据，绘制直方图

小魔女千千鱼·2023-11-24 11:26

使用Pytorch从零开始构建RNN

是的，这并不完全是从头开始，因为我们仍然依赖PyTorchautograd来计算梯度并实现反向传播，但我仍然认为我们也可以从这个实现中收集到有价值的见解。

Garry1248·2023-11-24 11:12

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积）

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行梯度提升树（GradientBoostingTree）分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点

_养乐多_·2023-11-24 10:06

EMG肌肉电信号处理合集（二）

目录1肌电信号第一次burst的振幅，getAFP函数2肌电信号波长的标准差计算，getDASDV函数3肌电信号功率谱频率比例，getFR函数4肌电信号直方图特征，getHIST函数5肌电信号振幅积分，

张哥coder·2023-11-24 10:35

python--plt.hist函数的输入参数和返回值的解释

函数作用----绘制直方图函数参数和返回值n,bins,patches=matplotlib.pyplot.hist(x,bins=10,range=None,normed=False,weights=

show-er-打怪之路·2023-11-24 08:42

机器学习/sklearn笔记：MeanShift

该技术找到估计的概率密度的局部最大值1.1基本形式给定d维空间的n个数据点集X，那么对于空间中的任意点x的均值漂移向量基本形式可以表示为：其中Sk表示数据集的点到x的距离小于球半径h的数据点漂移过程就类似于”梯度下降

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:32

高级UI<第二十一篇>：使用SweepGradient实现雷达扫描效果

使用梯度渲染/渐变渲染（SweepGradient）可以实现雷达扫描效果，它的初始角度是0，使用矩阵变换的旋转操作可以重置SweepGradient的角度mSweepGradient.setLocalMatrix

NoBugException·2023-11-23 22:13

PaddlePaddle教学

教学项目描述数据集介绍项目要求数据准备环境配置/安装PaddlePaddle介绍Paddle中张量以及张量和numpy数组之间的转换`paddle.reshape()``广播语义`计算图CUDA语义Paddle是一个会自动计算梯度的框架使用梯度线性回归注意数据维度正确性检查使用自动计算导数的

一条大蟒蛇6666·2023-11-23 21:23

Course1-Week2-多输入变量的回归问题

Course1-Week2-多输入变量的回归问题文章目录Course1-Week2-多输入变量的回归问题1.向量化和多元线性回归1.1多维特征1.2向量化1.3用于多元线性回归的梯度下降法2.使梯度下降法更快收敛的技巧

虎慕·2023-11-23 19:39

吴恩达深度学习Course1-Week(3)

神经网络的符号规定（3）向量化Vectorization（4）向量化后伪编程Programing二、激活函数ActiveFunction（1）常用的四种激活函数（2）四种激活函数的导数Derivatives三、梯度下降法

木心·2023-11-23 19:35

Course 2 week 1 ：权重初始化 & 正则化 & 梯度校验

目录点击回顾本周课堂笔记一、权重初始化1.数据和模型2.权重初始化为03.随机初始化4.sqrt(2/n[l-1])初始化5.总结二、正则化1.数据2.不使用正则化3.使用正则化3.1L2正则化3.2dropout三、梯度校验

YraYnofear·2023-11-23 19:35

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)

影响神经网络的性能的因素二、逻辑回归(logisticregression)中的一些符号(Notation)规定三、逻辑回归中的激活函数四、损失函数(lossfunction)与成本函数(costfunction)五、梯度下降法

木心·2023-11-23 19:05

【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming

带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层反向传播输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标

LittleSeedling·2023-11-23 19:27

Course1-Week1：机器学习简介

1.2OptionalLab的使用(JupyterNotebooks)1.3欢迎参加《机器学习》课程2.机器学习简介2.1机器学习定义2.2有监督学习2.3无监督学习3.线性回归模型3.1线性回归模型3.2代价函数4.梯度下降法

虎慕·2023-11-23 19:26

使用Pytorch从零开始构建WGAN

在本文中，我将介绍基于梯度惩罚的WGAN的概念。

Garry1248·2023-11-23 18:02

网络中BN层的作用

BN层的作用主要有三个：加快网络的训练和收敛的速度控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合分析：（1）加快收敛速度：在深度神经网络中中，如果每层的数据分布都不一样的话，将会导致网络非常难收敛和训练，而如果把每层的数据都在转换在均值为零

suibianshen2012·2023-11-23 14:42

BN层的作用

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75603087BN层的作用主要有三个：加快网络的训练和收敛的速度控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合分析：（1）加快收敛速度：在深度神经网络中中

薛定谔的炼丹炉！·2023-11-23 14:10

神经网络中的BN层

优势:加快网络的训练和收敛的速度，即我们可以使用较大的学习率控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合1.加快训练速度在深度神经网络中中，如果把每层的数据都在转换在均值为零，方差为1的状态下，这样每层数据的分布都是一

我本将心向明月5526·2023-11-23 14:32

TensorFlow基础（六）--TensorFlow中常用的优化器的对比与选择（Optimizer）

目录1.优化器的作用2.常用的优化器（Optimizer）3.各种优化器的对比3.1三种梯度下降法的对比3.2SGD（梯度下降）3.3Momentum3.4NAG(Nesterovacceleratedgradient

王致列·2023-11-23 13:30

optimizer优化器详解

它可以将损失函数的梯度作为输入，并根据该梯度调整模型参数的值。常见的优化器算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。

知我Deja_Vu·2023-11-23 13:28

Adam优化器如何选择

api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam等：https://keras.io/optimizers/我们可以发现除了常见的梯度下降

hold_on_zhen·2023-11-23 12:56

神经网络的“引擎”：基于梯度的优化

训练循环（trainingloop）1、抽取训练样本x和对应的目标y组成的数据批量；2、在x上运行网络[这一步叫前向传播（forwardpass）]，得到预测值y_pred；3、计算网络在这批数据上的损失，用于衡量y_pred和y之间的距离；4、更新网络所有权重，使网络在这批数据上的损失略微下降。导数导数完全描述了改变x后f(x)如何变化，如果想要减小f(x)的值，只需将x沿着导数的反方向移动一小

庵下桃花仙·2023-11-23 12:42

Pytorch之LinearRegression

海棠未眠d·2023-11-23 11:35

pytorch实现linear regression

目录前言一、梯度下降是什么？二、使用步骤1.如何用梯度下降求解线性方程组（预测线性函数）2.实战总结前言本文学习内容来自b站学习视频Pytorch学这个就够了一、梯度下降是什么？

lit rebecca·2023-11-23 11:34

pytorch实现Linear Regression

pytorch实现线性回归前言线性回归是监督学习里面一个非常简单的模型，同时梯度下降也是深度学习中应用最广的优化算法梯度下降法实在是一些公式以文本格式打不出来，所以采用截图！！！！

qq_39682037·2023-11-23 11:02

pytorch-1-linear_regression

linear_regression实战_梯度下降求解二元一次方程组（线性回归）1、计算损失2、计算梯度3、循环迭代（iteratetooptimize）4、训练5、结果实战_梯度下降求解二元一次方程组（

ClFH·2023-11-23 11:29

opencv-图像梯度

目标•图像梯度，图像边界等•使用到的函数有：cv2.Sobel()，cv2.Schar()，cv2.Laplacian()等原理梯度简单来说就是求导。

普通研究者·2023-11-23 10:50

opencv-2D直方图

cv2.calcHist()是OpenCV中用于计算直方图的函数。它可以计算一维或多维直方图，用于分析图像中像素值的分布。

普通研究者·2023-11-23 06:55

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