2x2 第5页

mimo 信道矩阵 matlab,请教几个关于MIMO信道模型仿真的问题

根据东南大学的书《通信与信息工程中的随机过程》中第8章中介绍的给定协相关矩阵的随机向量的生成的计算机模拟的方法，是将协相关矩阵做cholesky因式分解，对于一个2x2模型

weixin_39669701·2022-12-21 13:51

python matplotlib画图总结——第一篇

frommatplotlibimportpyplotasplt画一幅图，首先新建一个figureplt.figure(1)如果想要在一幅图里画多个图线，用subplotplt.subplot(221)“221”即把整个图分为2x2

什么都要懂·2022-12-21 09:49

深度学习之线性回归算法

可以列出公式Y1=X0+θ1X1+θ2X2。其中X0项变为X0θ0为使其值不变，可让θ0=1，为方便运算，后续大多数矩阵计算时都会在其开始处加入一列1。

入门弟弟梦呓君·2022-12-21 07:20

1.9 池化层

例如，有一个4x4的矩阵，你想要做一个2x2的池化输出，可以将4x4划分为四个不同的区域，我们将四个区域给予不同的颜色，最后选择每个区域的最大值，最终得到2x2的输出，这个就是最大池化。

ldda123·2022-12-21 01:07

LeNet-5网络结构详解

卷积层中都使用5X5的卷积核，并使用sigmoid的激活函数，第一层卷积输出通道为6，第二层卷积输出通道是16，在每一层卷积中的池化层选择最大池化层，最大池化层选取2X2的窗口，并且步长为2，由于池化窗口与步伐相同

HuHui.·2022-12-20 14:16

opencv 仿射变换_使用仿射变换实现图像裁剪和letterbox变换

从几何上来讲，图像可以被理解为像素的二维平面，平面上最简单的变换是线性变换，在图像上我们通常叫它们为仿射变换，仿射变换通常由一个2x3的矩阵，之所以用2x3的矩阵，而不由2x2方阵来描述，是考虑到了平移

weixin_39928480·2022-12-19 19:51

机器学习--线性回归

引入其中数据项为：工资与年龄目标：预测银行允许贷款的额度设h为额度，x1为工资，x2为年龄，使用线性拟合的方式,即找出一个平面使得额度的值都接近这个平面上的值，如图，可得出关系式为h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2

冷月瞬逝·2022-12-19 17:40

数值分析总结笔记1——向量范数、矩阵范数

向量范数1.定义：对于任意向量x,y以及复数α∈C，函数f(x)=||x||满足以下三个条件：1.非负性||x||≧0,||x||=0⇿x=0(n*1)注意符号，可能会导致不满足非负性例如：|x1|+|2x2

hongliyu_lvliyu·2022-12-19 08:12

Cell(单元数据)的用法

"[]"改成了"{}"2.使用cell创建cell,C={C1C2},是1×2cell数组使用C3=[C1C2],是使用C1和C2的内容来创建3.使用cell函数，A=cell(2,2),创建一个空的2x2

Romantic Programmer·2022-12-18 14:41

Python -- Matplotlib：设置画布大小和子图个数

#使用plt绘图有多个子图时（但在一张画布上）方法1：使用add_subplot#用2x2个子图为例fig=plt.figure([figsize=(width,height)])#定义整个画布ax1=

math_gao·2022-12-13 11:36

pytorch-softmax回归

例如在一个图片分类的问题中，输入的图像为2x2像素图片，分别记为x1，x2，x3，x4。对应数据集的真实标签为狗，猫，鸡，记为o1，o2，o3。softmax回归同线性回归一样，也是一个单层神经网络。

我渊啊我渊啊·2022-12-13 09:06

nn.Softmax(dim) 的理解

1.新建一个2x2大小的张量，一行理解成一个样本经过前面网络计算后的输出（1x2），则batch_size是2。

Enterings·2022-12-12 20:57

python怎么定义空矩阵_python 空矩阵

假设采用标准的方法来表示2x2矩阵，则尽管没有捕获到有用的信息，也需要在内

weixin_39917046·2022-12-12 10:42

1.Pytorch实现LeNet-5

LeNet-5模型结构图如上图，LeNet-5模型一共有七层，2个卷积层，2个池化层，3个全连接层网络结构从左至右，输入图片大小为32x32第一个卷积层，卷积核个数为6，大小为5x5第一个池化层，过滤器大小2x2

胡尼迪·2022-12-12 01:28

基于Surf+GTM的图像配准和拼接算法matlab仿真

在数学中，Hessian矩阵是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵，即每一个像素点都可以求出一个2x2的Hessian矩阵，可计算出其行列式detH，可以利用行列式取值正负来判别该点是或不是极值

我爱C编程·2022-12-11 11:08

机器学习：在SVM中使用核函数来构造复杂的非线性决策边界

文章目录用核函数衡量相似度利用相似度构建回归关于参数用核函数衡量相似度起初，在逻辑回归中如果我们遇到像下图这样看起来较复杂的非线性边界：显然，只用线性的θ0+θ1x1+θ2x2\theta_0+\theta

ShadyPi·2022-12-10 15:53

五、卷积神经网络CNN8（不同卷积后图像大小计算）

可以看到卷积后的图像是4X4，比原图2X2大了，我们还记1维卷积大小是n1+n2-1，这里原图是2X2，卷积核3X3

满满myno·2022-12-09 12:02

python代码实现卷积示意图快速制作

3x3的特征图和2x2的卷积核计算卷积，其实只需要进行4次乘积加和的操作。那么，如果想要计算尺寸大一点的特征图和卷积核的结果时，还是这么简单吗？5x5的特征图和3x3的卷积核做卷积，在不填充（nopa

star_function·2022-12-09 05:33

马上2023年了，Vue还有人用吗？

例如，我们希望页面上有一个2x2的表格，而命令式的实现方式是使用Canvas自己画：//获取画面和co

慕课君·2022-12-08 12:17

行列式基础

{a1,1x1+a1,2x2=b1a2,1x2+a2,2x2=b2\left\{\begin{matrix}a_{_{1,1}}x_{_1}+a_{_{1,2}}x_{_2}=b_{_1}\\\\a_{

konjac_HZX·2022-12-07 11:01

[Python] - 使用 OpenCV 对图片进行旋转

一个在平面中（2D）的仿射变换是一个2x2的矩阵A和一个平移的向量a-它取得原始点p=（x，y）到目标：Ap+a.结合了两次变换Ap+a和Bp+b，先做A然后是B，软后得到了B(Ap+a)+b--另一个与矩阵

E-CorE·2022-12-06 11:00

nn.ConvTransposed2d()-转置卷积过程详解

将一个4X4的输入通过3X3的卷积核核进行普通卷积后（无padding,stride=1）,将得到2X2的输出。而转置卷积将一个2X2的输入通过同样的3X3的卷积核，将得到一个4X4的输出。

MIAYN·2022-12-06 08:15

CSDN公式左对齐，以及遇到的问题及解决方法

CSDN插入公式左对齐方法：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2\begin{aligned}h_{\theta}\left(x\right)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x

yuride·2022-12-04 15:07

【转载】CNN真的需要下采样（上采样）吗?

以vgg网络为例，里面使用到了相当多的max_pooling输入侧在左面（下面是有padding的，上面是无padding的），可以看到网络中用到了很多2x2的pooling同样，在做语义分割或者目标检测的时候

yepeng2007fei·2022-12-02 12:41

CNN真的需要下采样（上采样）吗?

以vgg网络为例，里面使用到了相当多的max_pooling输入侧在左面（下面是有padding的，上面是无padding的），可以看到网络中用到了很多2x2的pooling同样，在做语义分割或者目标检测的时候

小白学视觉·2022-12-02 12:35

TensorFlow入门基础：双层神经网络进行函数拟合

整个运行方式可以分为以下几个部分：(1)生成目标数据(2)构建网络(3)训练模型(4)模型评估需要构建的神经网络图如下所示：生成目标数据假设需要学习的方程为:y=2x2−2y=2x^2-2y=2x2−2

Anonymoushi·2022-12-01 01:02

《统计学习方法（第2版）》李航第19章马尔可夫蒙特卡罗法 MCMC 思维导图笔记及课后全部习题答案（步骤详细，包含Metropolis算法，吉布斯算法代码实现）第十九章

用蒙特卡罗积分法求：∫−∞∞x2exp⁡(−x22)dx\int_{-\infty}^{\infty}x^{2}\exp\left(-\frac{x^{2}}{2}\right)dx∫−∞∞x2exp(−2x2

ML--小小白·2022-11-29 14:50

李航老师《统计学习方法》第二版第十九章马尔可夫链蒙特卡洛方法课后题答案

1、使用蒙特卡洛积分法求∫−∞∞x2exp(−x22)dx\int_{-\infty}^{\infty}x^{2}exp(-\frac{x^{2}}{2})dx∫−∞∞x2exp(−2x2)dx.解：使用代码求解

六七～·2022-11-29 14:50

图像分割总结——结构，损失函数，数据集和框架

图像分割结构基本结构编码器通过滤波器从图像种提取特征解码器生成输出，包含对象轮廓的对象分割掩码1、U-Net体系结构由两部分组成左侧为收缩路径为获取上下文信息；3x3卷积组成右侧为扩展路径为帮助精确定位；ReLU—>2x2

Terio_my·2022-11-28 20:12

CNN网络中的感受野计算

在CNN网络中，一张图经过核为3x3，步长为2的卷积层，ReLU激活函数层，BN层，以及一个步长为2，核为2x2的池化层后，再经过一个3x3的的卷积层，步长为1，此时的感受野是？

明天吃啥呀·2022-11-28 14:08

二分类结果评价之TP、FP、TN、FN及准确率、精确率、召回率、F1得分的计算方式和python代码实现

在二分类场景里是一个2x2的矩阵，如下图所示：其中：TP（TruePositive）：真正例，真值和预测值都是正例FP（FalsePositive）：假正例，真值是负例，预测值是正例FN（FalseNegative

zeeq_·2022-11-27 10:42

#花树学习#算法复现#梯度优化#范数矩阵

@花树-第4章梯度优化P62页待优化公式首先计算该梯度：然后得到梯度优化的算法流程：我这里设置矩阵A为（2X2）大小，X为（2X1），b为（2X1），这样是因为可以画出图片因此观察较明显。

Jack ShuAi·2022-11-27 09:31

VGGNet

网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3x3的卷积和2x2的池化。VGGNet不好的一点是它耗费更多计算资源，并且使用了更多的参数，导致更多的内存占用（140M）。其中

张荣华_csdn·2022-11-27 08:33

Numpy 索引，切片，分割，迭代

Numpy索引，切片，分割，迭代索引切片分割迭代索引访问倒数第二行的最后一个值a=dataset[-2,-1]切片从第二行，第二列处创建一个2x2的矩阵，并计算平均值。

论搬砖的艺术·2022-11-26 05:36

语义分割学习总结（二）—— Unet网络

（一）左半部分（特征提取部分）两个3x3的卷积层（ReLU）+一个2x2的maxpooling层构成一个下采样的

尼笛芽在努力·2022-11-22 12:24

基于差值的图像超分辨率方法

但是如上图所示，原图像2x2的像素块，扩充为4x4的像素块以后，这16

应天๑·2022-11-22 01:36

数字图像处理（1）数字图像的采样与量化

下面是一个4x4的像素块和一个2x2的像素块的示意图。下图可以看到，随着采样的像素块的减少，我们眼镜的度数也越来越高。下图为4x4的

应天๑·2022-11-22 01:06

upsampling(上采样)的三种方式

这个比较复杂，先举例下采样的卷积过程，输入4x4卷积，核为3x3，步长为1，输出大小就变成了2x2。计算机处理的过程是先把4x4的图片拉成列向量16x1，把3x3的

cv-daily·2022-11-21 09:54

机器学习西瓜书第三章线性模型读书笔记

第三章线性模型3.1基本形式f(æ)=ω1X1+ω2X2十…+ωdXd+b3.2线性回归linearregression确定ω和b均方误差，亦称平方损失(Squareloss)欧氏距离最小二乘法基于均方误差最小化来进行模型求解

猾枭·2022-11-21 05:30

pytorch语义分割中CrossEntropyLoss()损失函数的理解与分析

pytorch深度学习框架实现语义分割任务，在进行loss计算时，总是遇到各种问题，针对CrossEntropyLoss()损失函数的理解与分析记录如下：1.数据准备为了便于理解，假设输入图像分辨率为2x2

北斗星辰001·2022-11-20 11:59

OpenCV学习--仿射变换（affine）

下面给出数学上的定义是输入图像的点，时输出图像的点A是2x2旋转矩阵，B是平移向量（一）平移的实现（二）旋转的实现（三）尺度的实现从上面的实现可以看出，使用仿射变换是需要求解6个参数，旋转矩阵4个，平移向量

mjlsuccess·2022-11-19 07:15

特殊的卷积形式

转置卷积转置卷积通常在语义切割任务中，语义切割就是对像素进行分类：转置卷积，假设输入为2x2，卷积核大小为3x3，转置卷积相当于自动补充了padding=2，然后再进行标准卷积，输出为4x4,。

科研苟Gamber·2022-11-19 07:19

libtorch中tensor与vector的转换方法

vector#include//引入头文件#includeusingnamespacestd;intmain(){at::Tensort=at::ones({2,2},at::kInt);//建立一个2X2

咸鱼菲菲·2022-11-16 18:14

pytorch 的nn.Softmax(dim=1)

1.新建一个2x2大小的张量，一行理解成一个样本经过前面网络计算后的输出（1x2），则batch_siz

andrew P·2022-11-13 10:45

[MIT]微积分重点第十二课增长率和对数图学习笔记

1.增长率增长函数xxxx2x^2x2，x3x^3x3，…2x2^x2x，exe^xex，10x10^x10x，…x!x!x!

沙漠之舟tx·2022-11-04 13:53

Ultra Fast车道线检测C++实现

NCNN推理框架实现UltraFast车道线检测算法，github求赞，效果图如下：关键解码部分ncnn框架把模型输出写入了一整块内存，不像python的numpy矩阵那样直观，举个例子大家就能快速了解，以2X2

袋袋成仙·2022-11-03 13:30

scipy求解非线性多目标问题代码实现

基于leastsq的非线性最小二乘问题求解方法问题定义求解非线性模型f(x,β)=β0+β1e(−β2x2)f(x,\beta)=\beta_0+\beta_1e^{\left(-\beta_2x^2\

pinn山里娃·2022-11-03 09:34

卷积神经网络之卷积层，池化层，全连接层

寒听雪落·2022-11-01 11:00

Wallys/IPQ4018/IPQ4028 2x2 2.4Ghz 5Ghz //wifi5 Support 11ABGN/AC

Wallys/IPQ4018/IPQ40282x22.4Ghz2x25GhzIndustrial-grade//wifi5Support11ABGN/ACIPQ40x8/IPQ40x9istheindustry'sfirstWave2802.11ACSoCWiFisolutionfromQualcommAtheros,representinganotherleapforwardinhomewire

·2022-10-21 14:54

VGG16网络详解并使用pytorch搭建模型

2、conv1两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为64，输出为(224,224,64)，再2X2最大池化，输出net为(112,112,64)。

STATEABC·2022-10-21 01:13

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