算法解析

从全连接神经网络到cnn网络的backpropagation算法解析

写在前面的话深度学习由于引进了keras，tensorflow，pytorch等库以后，网络的搭建以及后向学习（backpropagation）变得非常易于实现，很多时候我们其实只需要一个backward函数便可以利用已经实现的库函数完成网络的学习过程。这样固然是一个极好的过程，但我相信如果能从数学的角度理解后向学习，将更有利于我们去理解网络，搭建更符合于我们自身需求的网络结构。本篇博客，我希望能
youeiちゃん·2023-01-30 05:12

MD5算法解析

MD5算法实现：输入：不定长度信息（要加密的信息）输出：固定长度128-bits。由四个32位分组组成，将这四个32位分组级联后将生成一个128位散列值。基本方式为：求余、取余、调整长度、与链接变量进行循环运算。得出结果。流程图：1.填充在MD5算法中，首先需要对输入信息进行填充，使其位长对512求余的结果等于448，并且填充必须进行，即使其位长对512求余的结果等于448。因此，信息的位长（
遇见美好·2023-01-23 06:28

Network in Network 算法解析

创新点文章的新点：采用mlpcon的结构来代替traditional卷积层；remove卷积神经网络最后的全连接层，采用globalaveragepooling层代替；mplconv结构的提出：conventional的卷积层可以认为是linearmodel,为什么呢，因为局部接收域上的每每一个tile与卷积核进行加权求和，然后接一个激活函数；它的abstraction的能力不够，对处理线性可分的
Tom Hardy·2023-01-20 15:20

第二次培训之遗传算法

声明：由于本人目前对于该算法的认识较浅且本文只用来学习记录，所以如果想更全面的了解该算法，可以移步至以下链接~超详细的遗传算法解析遗传算法介绍并附上Matlab代码此外，文章部分图片来自于第一个链接。
zadarmo_·2023-01-19 02:45

transformer算法解析

本文参考：详解Transformer（AttentionIsAllYouNeed）-知乎Transformer代码完全解读！_AI科技大本营的博客-CSDN博客Transformer学习笔记一：PositionalEncoding（位置编码）-知乎1、Transformer概述Transformer抛弃了CNN和RNN，整个网络结构完全由self-Attention和FeedForwardNeur
benben044·2023-01-17 15:16

S7-200 SMART PLC和V20变频器绕线机控制应用

绕线机PLC控制应用涉及到编码器的速度采集和高速计数，相关内容可以参看如下博客PLC通过编码器反馈值计算速度的推荐做法(算法解析+ST代码）_RXXW_Dor的博客-CSDN博客_编码器计算速度程序实例
RXXW_Dor·2023-01-17 12:20

绕线机-排线伺服速度解算FC（比例随动编程应用）

和V20变频器绕线机控制应用_RXXW_Dor的博客-CSDN博客_plc绕线机绕线机PLC控制应用涉及到编码器的速度采集和高速计数，相关内容可以参看如下博客PLC通过编码器反馈值计算速度的推荐做法(算法解析
RXXW_Dor·2023-01-17 12:50

【数据结构与算法】-＞算法-＞ A* 搜索算法-＞如何实现游戏中的寻路功能？

A*搜索算法Ⅰ前言Ⅱ算法解析Ⅲ如何实现游戏寻路问题Ⅳ总结Ⅰ前言你可能玩过魔兽世界，仙剑奇侠和英雄联盟这类MMRPG游戏，在这些游戏中，有一个非常重要的功能，就是人物角色自动寻路。
_为光·2023-01-17 07:56

字符分割算法研究

初步了解：行切分、字切分参考范例：车牌识别主要算法解析改进的连通域分割法版面分割是版面分析的重要组成部分,是一个受到广泛关注的研究课题.一种基于连通域的版面分割算法,首先对文档图像进行倾斜校正,然后采用模糊处理以得到较大的连通单元
菜鸟教程*…*·2023-01-17 01:58

单纯形算法详细解析

目录0.简介1.单纯形算法解析1.1基本概念及原理解析1.1.1线性规划标准形式1.1.2线性规划典范形式1.1.3凸组合和凸锥组合1.1.4极点和极方向1.1.5线性规划可行域的表示1.1.6线性规划基本定理
荒野猿人·2023-01-16 04:45

PID控制算法学习与Matlab仿真

文章目录起因算法原理算法解析调参小技巧Matlab仿真起因PID控制算法应该是包括工业机器人等各种行业和领域中非常常用的一种控制算法了。
Jace Lee·2023-01-15 23:43

用来处理回归数据_常用的回归预测算法解析

回归是一种通过建模和分析变量之间关系的的方法，其目的是通过模型来计算得出一个具体的值。回归模型有两种，一种是可以用一条回归线拟合的数据，有明显的函数关系，可以通过线性性回归等方式进行拟合；第二种就是无明显线性关系，这时候就认为长得相似的样本值也相同。常用算法如下：一、线性回归（一）原理回归分析用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系，其表达形式为y=w'x+e，其中只有一个自变量的情况称为简
weixin_39642622·2023-01-15 13:58

算法解析：线性最小二乘问题

本篇博客主要讲解线性最小二乘问题，主要包括以下内容：最小二乘问题的定义正规方程求解乔姆斯基分解法求解QR分解法求解奇异值分解法求解齐次方程的最小二乘一.问题的定义最小二乘问题通常可以表述为,通过搜集到的一些数据(获取得到的样本),对某一个模型进行拟合,并尽可能的使得模型结果和样本达到某种程度上的最佳拟合:转化为数学表达式为:其中x为模型中参数所组成的向量,e通常被称为残差向量(residualve
通哈膨胀哈哈哈·2023-01-09 09:20

机器学习之Grid World的Q-Learning算法解析

来自Github开源项目的基于GridWorld游戏的Q-Learning算法Github地址：https://github.com/rlcode/reinforcement-learning/tree/master/1-grid-world/5-q-learningQ-LearningQ-Learning是一项无模型的增强学习技术，它可以在MDP问题中寻找一个最优的动作选择策略。它通过一个动作-
番茄大圣·2023-01-08 09:15

某神奇App data加密算法解析(一)

一、目标李老板：奋飞呀，我遇到一个超级牛掰的App，它请求的时候有个data参数加密，用尽了你介绍的所有的方法，都找不到它是如何加密的。奋飞：子曾经曰过，老板的嘴，骗人的鬼。有这么牛掰的App，那么我们这帮兄弟早就失业了。某神奇Appv10.1.0点社区->随便打开一篇有评论的文章今天的目标就是这个data二、步骤搜索特征字符串目标是data，所以我们第一个搜索"data"一共有130多个结果，开
奋飞安全·2023-01-07 09:48

TransE算法解析

transE(TranslatingEmbedding)详解+简单python实现概念transE算法是一个非常经典的知识表示学习，用分布式表示（distributedrepresentation）来描述知识库中的三元组。原理transE算法利用了word2vec的平移不变性，TransE的直观含义，就是TransE基于实体和关系的分布式向量表示，将每个三元组实例（head，relation，ta
perfect Yang·2023-01-05 01:10

机器学习之Grid World的SARSA算法解析

SARSASARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法，通常使用在机器学习领域的增强学习上。一篇技术文章介绍了这个算法并且在注脚处提到了SARSA这个别名。State-Action-Reward-State-Action这个名称清楚地反应了其学习更新函数依赖的5个值，分别是当前状态S1，当前状态选中的动作A1，获得的奖励Rewa
番茄大圣·2023-01-03 23:58

SLAM算法解析

ref：https://www.jianshu.com/p/eb25bd481475【嵌牛导读】：SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向，中文译名为「同步定位与地图构建」，它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题。【嵌牛鼻子】：有人就曾打比方，若是手机离开了WIFI和数据网络，就像无人车和机器人，离开
assassin_sword·2023-01-01 07:30

DETR | 基于匈牙利算法的样本分配策略

文章目录1.DERT回顾2.DETR中的二分图匹配3.DETR中的匈牙利算法实现4.匈牙利算法解析前不久，沐神对DETR进行了讲解，其实之前也对DETR进行了介绍，见：论文阅读笔记|目标检测算法——DETR
Clichong·2022-12-31 13:11

Frenet坐标系下横纵向轨迹决策规划（SL投影及ST投影）及Apollo决策算法解析

参考：（1）《攻城狮说|应对复杂路况，自动驾驶如何规划它的下一步？“老司机”炼成记！》微信公众号文章Pony.ai小马智行（2）《【Apollo】apollo3.5决策分享--by百度美研YifeiJiang老师》知乎（3）《BaiduApollo代码解析之s-t图的创建与采样（path_time_graph)》CSDN（4）《
普通网友·2022-12-30 23:05

机器学习的4种经典模型总结

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”，机器学习的概念就是通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。
九章云极DataCanvas·2022-12-30 01:20

lstm原始论文_论文盘点：基于图卷积GNN的多目标跟踪算法解析

©PaperWeekly原创·作者｜黄飘学校｜华中科技大学硕士研究方向｜多目标跟踪随着这两年GNN的发展，其对于关系的建模特性也被引入了多目标跟踪领域，这次我通过对这两年基于GNN的MOT算法的介绍来分析其特点。相关MOT和数据关联的基础知识可以去我的专栏查看。EDA_GNN论文标题：GraphNeuralBasedEnd-to-endDataAssociationFrameworkforOnli
weixin_39793638·2022-12-27 02:29

机器学习（二）——knn算法深度解析

本篇将继续对knn算法进行深度的解析，帮助理解knn算法二：算法解析1.先简单回顾一下大致的步骤，knn算法可以大致为三个步骤，第一步就是确定k值，就是找与测试点前k个相似的数据，一般取值为不大于20的整数
hshagahhva·2022-12-24 11:23

星火计划学习笔记——参考线平滑算法解析及实现（以U型弯道场景仿真调试为例）

文章目录1.Apollo参考线介绍1.1参考线的作用1.2导航规划的路线1.3为什么需要重新生成参考线1.4ReferenceLine数据结构1.5ReferencePoint数据结构1.6参考线处理流程1.7参考线生成2.参考线平滑算法2.1参考线平滑算法总览2.2参考线平滑算法流程2.2.1设置中间点anchorpoints2.2.2Smooth函数2.2.3FemPosSmooth2.2.4
yuan〇·2022-12-22 15:33

数据结构：哈夫曼树算法（内含Select函数算法解析）全网最全解释

引言学习数据结构的都应该清楚，哈夫曼树是书章节的最后一个内容，也是相对重要的一个知识他可以应用在生活的各个例子中，如下图所示假设有ABCD四个货物架D货架物品被人购买的概率是20%C货架是35%B货架是60%D货架是80%那么显然，人们更倾向于去购买A货架的物品但A又是最远的每次访问A货架都要经过D->C->B才能到A其次是B，那么有没有什么方法能减少访问A的路径让消费者更省力呢。思考那么这里就要
一研为定_Scavenger·2022-12-22 14:48

AI人工智能算法解析&落地实践专栏列表

学术什么是人工智能？人工智能、机器学习、深度学习三者之间有什么关系吗？https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/103715257如何给非专业人士讲解什么是深度学习？https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/104686726如何从零起步学习AIhttps://blog.csdn.net/jxq08
AI算法攻城狮·2022-12-20 15:31

【转载】文本关键词提取算法解析

在自然语言处理领域，处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来。而无论是对于长文本还是短文本，往往可以通过几个关键词窥探整个文本的主题思想。与此同时，不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索，对于文本关键词的依赖也很大，关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。因此，关键词提取在文本挖掘领域是一个很重要的部分。关于文本的关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种：
刘佳·2022-12-19 12:28

【视频算法解析二】I3D

[视频算法解析一]C3D算法[视频算法解析二]I3D算法[视频算法解析三]ECO算法paper原文是“QuoVadis,ActionRecognition?
slamdunkofkd·2022-12-19 08:48

NMS与Soft NMS算法解析以及numpy实现

1.NMS算法1.1什么是NMS算法NMS全称为NonMaximumSuppression，中文意思是非极大值抑制，字面意思就是不是极大值的元素被抑制掉，其实就是筛选出局部最大值得到最优解。NMS算法被广泛运用于目标检测算法处理网络输出的边界框。1.2为什么在目标检测中要使用NMS算法在目标检测中如果不是用NMS算法，则网络的输出结果就会向如下图所示，许多预测框都框住了目标，但是这些框并不是我们都
Haohao+++·2022-12-18 15:09

什么是机器学习？看完就明白了

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据
La victoria·2022-12-17 13:06

机器学习是什么？详解机器学习概念

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测
程序媛珂珂·2022-12-17 13:32

美颜sdk工具常用功能算法解析

目前，颜值经济下，美颜sdk已经成了非常热门的辅助工具，特别是在短视频和直播等视图社交拍摄领域，甚至以此催生了一系列的图片美化APP，大家应该都有下载过，在这里就不过讲解了。总之此类美颜工具的核心目标就是美化拍摄后的图片与视频，个别美颜工具甚至支持拍摄过程中直接美颜，例如直播美颜sdk，它就是主要应用于直播、视频等场景，给主播们带来实时直播美颜的效果。时下，美颜sdk已经被广泛应用到各种领域，几乎
美狐美颜sdk·2022-12-16 13:42

一文读懂:快速入门机器学习,基础向

Mydreamandreality/sparkResearch快速入门机器学习计算机科学之父艾伦’图灵很早就曾预测,有一天,人们会带着电脑在公园散步,并且告诉对方,今早我的计算机讲了一个很有趣的事情机器学习的核心就在于:用算法解析数据
李时珍皮啊·2022-12-16 06:11

OpenCV-Camshift算法解析

Camshift算法简述Camshift它是MeanShift算法的改进，称为连续自适应的MeanShift算法，CamShift算法英文全称是"ContinuouslyAdaptiveMean-SHIFT"，它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即SearchWindow的中心和大小）作为下一帧MeanShift算法的SearchWindow的初始值，如此迭代
jchsns007·2022-12-15 14:15

AI学习笔记（七）图像滤波器、OpenCV算法解析

AI学习笔记之图像滤波器、OpenCV算法解析图像滤波器图像噪声噪声的产生信噪比高斯噪声椒盐噪声其他噪声图像滤波滤波的目的滤波的要求各种滤波器均值滤波中值滤波最大最小值滤波双边滤波限幅滤波（程序判断滤波
Lee森·2022-12-13 21:18

7-2 OpenCV算法解析

7-2OpenCV算法解析目录1OpenCVOpenCV大坑之BGROpenCV性能OpenCV常见算法2最小二乘法2.1线性回归什么是线性回归？
Ficus_f·2022-12-13 21:45

人工智能框架——学习笔记1

最基本的机器学习使用算法解析和学习数据，然后在相似的环境里做出决定或预测。简言之，即基于数据学习并做决策。这样的描述将机器学习与传统软件或普通程序区分开来。
CRT本人·2022-12-13 09:46

图像分析：Gabor滤波器解析与编程

图像分析：SIFT特征解析与编程图像分析：Gabor滤波器解析与编程图像分析：积分图像与代码实现图像分析：LBP特征解析与代码图像分析：分水岭算法解析在图像分析里面，Gabor滤波器是应用非常广泛的一种工具
weixin_34321753·2022-12-13 07:10

c++ 五子棋AI 算法及实现 详细解析

，并对算法进行了优化，如果想fork的话，还是fork这个新的项目吧Github链接:gobang-ver4.0-JavaSwingC++五子棋AI2020.11.17日更新前言效果展示五子棋棋型介绍算法解析基本概念算法简略介绍详
FARO_Z·2022-12-12 17:20

【Apollo 6.0算法解析】Planning模块简介

文章目录前言一、Planning模块规划器简介1.1RTKReplayPlanner1.2PublicRoadPlannerApolloEMPlanner的整体架构1.3LatticePlanner1.4NaviPlanner1.5OpenSpacePlanner参考前言Apollo系统各个模块之间的通信框架如下图所示。橘色的实线为数据流动线，黑色实线为控制逻辑线。Planning模块的上游是Pe
Travis.X·2022-12-12 15:29

pagerank算法解析和python小练手

1.1、PageRank(网页级别)的概念互联网发展早期的搜索引擎，对web页面的排序，是根据搜索的词组（短语）在页面中的出现次数（occurence），并用页面长度和html标签的重要性提示等进行权重修订。链接名气(linkpopularity)技术通过其它文档链接到当前页面（inboundlinks）的链接数量来决定当前页的重要性，这样可以有效地抵制被人为加工的页面欺骗搜索引擎的手法。Page
zjuslowisfast·2022-12-12 08:40

陀螺仪与加速传感器数据的融合算法解析

1、加速度计数据处理为了实现代步车平平衡和运动控制，首先应该得到足够精确机器人车身倾角信息。根据两轮处自平衡车的应用环境，一般使用加速度器和陀螺仪两种传感器来采集代步车的姿态信息。加速度计可能测量动态和静态线性加速度。静态加速度的一个典型例子就是重力加速度，用加速度计数直接测量物体静态重力加速度可以确定倾斜角度。加速度传感器静止时，加速传感器仅仅输出作用在加速度灵敏轴上的重力加速度值，即重力加速度
zbb564833642·2022-12-11 03:20

划分方法聚类（三） Canopy+K-MEANS 算法解析

前面的博文已经系统的讲述了K-MEANS算法以及由K-MEANS算法改进而来的一系列算法。在这里我们将Canopy与K-MEANS联系起来。首先讲一下前面提到的Canopy算法。Canopy算法与传统的聚类算法(比如K-means)不同，Canopy聚类最大的特点是不需要事先指定k值(即clustering的个数)，因此具有很大的实际应用价值。与其他聚类算法相比，Canopy聚类虽然精度较低，但其
多线程·2022-12-10 03:17

K-Means算法解析

  K-means是常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大，属于无监督学习方法。在K-Means算法中，簇的个数K是一个超参数，需要人为输入来确定。K-Means的核心任务就是根据设定好的K，找出K个最优的质心，并将离这些质心最近的数据分别分配到这些质心代表的簇中去。1、算法步骤选择初始化的k个样本作为初始聚类中心；针对数据集中每个样本计算它到k个聚类中心的距离并将其分
一本糊涂张·2022-12-10 03:14

ethzasl_msf(multi-sensor fusion)传感器融合定位算法解析

瑞士苏黎世大学StephenWeiss对基于EFK松耦合传感器融合定位研究非常深入，以下是他的相关论文和开源代码，可以详细阅读，最后附上了本人阅读的相关博客。1.论文[1]VisionBasedNavigationforMicroHelicopters,2012[2]ARobustandModularMulti-SensorFusionApproachAppliedtoMAVNavigation,
TimeRiverForever·2022-12-09 22:23

apollo学习之---planning理论到实践（5-1）---路径规划理论学习

文章目录1、参考资料2、算法解析1、参考资料PiecewiseJerkPathOptimizer动态规划及其在Apollo项目Planning模块的应用BaiduApollo代码解析之EMPlanner
ss_helloworld·2022-12-09 15:01

分水岭算法解析[halcon]

分水岭算法分水岭算法是根据分水岭的构成来考虑图像的分割，它是—种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法。首先，把一幅图像看作起伏的地形，图像的每像素灰度值作为这个地形的高度，极小值是盆地，极大值为山脊。如下图为分水岭模型。向这个地形进行灌水，水会从高处往低处流，先在低洼处汇集.水慢慢填满低洼处。每个盆地进行交融时，在交融处汇集成坝。所有的坝即分水岭，也是图像的分割线。在HALCON中使用watersh
闲忘七·2022-12-09 07:14

mRMR算法解析

1.绪论在特征选择过程中，有一种算法叫做mRMR（Max-RelevanceandMin-Redundancy）。其原理非常简单，就是在原始特征集合中找到与最终输出结果相关性最大（Max-Relevance），但是特征彼此之间相关性最小的一组特征（Min-Redundancy）。本文主要对彭汉川老师的提出mRMR算法进行翻译解读。HanchuanPeng,FuhuiLong,andChrisDin
汤宪宇·2022-12-08 07:10

Apollo 6.0 QP（二次规划）算法解析

这篇文章主要详细地解读一下Apollo6.0中的piecewisejerkpathoptimizer这个task。上一篇文章大概阐述了Apollo中的整体框架结构，是分为多场景（scenario）调度，每个scenario又包含一个或者多个阶段（stage），每个stage包含多个具有独立功能的小模块-任务（task）。task是Apollo中的任务概念，每个阶段都会按照配置参数里的顺序，依次调用
肥嘟嘟的左卫门·2022-12-05 23:16

python 计量经济包_计量经济与时间序列_ACF与PACF算法解析(Python,TB(交易开拓者))...

1在时间序列中ACF图和PACF图是非常重要的两个概念，如果运用时间序列做建模、交易或者预测的话。这两个概念是必须的。2ACF和PACF分别为：自相关函数(系数)和偏自相关函数(系数)。3在许多软件中比如Eviews分析软件可以调出某一个序列的ACF图和PACF图，如下：3.1有时候这张图是横躺着的，不过这个不重要，反正一侧为小于0的负值范围，一侧为大于0的正值范围，均值(准确的说是坐标y轴为0，
weixin_39946266·2022-12-05 12:59
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