OpenCV基础学习系列第2页

小样本学习系列工作（持续更新）

小样本学习系列工作有关小样本学习的各类文章通常会将其方法分成几个大类：基于度量学习的小样本方法、基于数据增强的小样本学习方法和基于模型初始化的小样本学习方法。

MingchenS·2024-02-07 16:10

【埋点学习系列】02如何设计数据埋点方案

数据埋点是数据采集的关键一环，目前的数据采集方式归结为可视化/全埋点、代码埋点三类。可视化/全埋点使用这种方案，必须在产品中嵌入SDK，等于做了一个统一的埋点，因此“无埋点”的叫法实际上是“全埋点”的代名词。代码埋点代码埋点又分为前端代码埋点和后端代码埋点。前端代码埋点类似于全埋点，都是在前端嵌入SDK的方式，所不同的是，对于每一个关键行为，我们都需要调用SDK代码，将必要的事件名、属性字段等写入

tricking紫枫·2024-02-07 15:54

arcgis学习系列11--绘制不自己交叉的Polygon

概述本文演示如何阻止用户使用Draw画子线交叉的线。Draw操作使用视图事件生成一组坐标，可以从中创建不同类型的几何图形。每种几何类型都有一个对应的drawaction类。实例化Draw之后，调用draw.create()方法将返回一个drawAction的引用。在这一篇文章中，draw.create()方法被调用，并传递polyline作为参数，我们监听PolylineDrawAction的相关

naturessdfsafagf·2024-02-07 07:10

机器学习系列——（十四）正则化回归

引言在机器学习领域，正则化回归是一种常用的技术，旨在解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用，帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。一、概念正则化回归是一种通过引入额外信息（约束或惩罚项）来调整模型复杂度的方法，从而防止过拟合，提高模型的泛化能力。简单来说，正则化就是在模型训练过程中加入一个正则项，以限制模型参数的大小。那么，为什么需要正则化？在机器学习中，模

飞影铠甲·2024-02-07 06:28

深度强化学习系列【1】- 强化学习的背景、基础理论等

深度强化学习系列【1】-强化学习的背景、基础理论等1.深度强化学习的背景、发展与理论变迁1.1序1.2AlphaGo的崛起1.3Waymo(谷歌收购)加州公共道路无人驾驶项目获批1.4关于生物的神经元数

cnjs1994·2024-02-06 17:52

机器学习系列6-逻辑回归

重点：1.逻辑回归模型会生成概率。2.对数损失是逻辑回归的损失函数。3.逻辑回归被许多从业者广泛使用。#1.逻辑回归：计算概率**许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种非常高的概率计算机制。**实际上，您可以通过以下两种方式之一使用返回的概率：*原样*已转换为二元类别。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e62e0256ba5a

喜乐00·2024-02-06 07:22

机器学习系列——（十一）回归

引言在机器学习领域，回归是一种常见的监督学习任务，它主要用于预测数值型目标变量。回归分析能够通过对输入特征与目标变量之间的关系建模，从而对未知数据做出预测。概念回归是机器学习中的一种监督学习方法，用于预测数值型目标变量。它通过建立特征与目标变量之间的关系模型，对未知数据做出预测。举个例子来说明回归的概念：假设我们希望根据房屋的面积来预测其价格。我们可以收集一组包含多个房屋的数据样本，每个样本包含房

飞影铠甲·2024-02-06 07:50

机器学习系列——（十二）线性回归

导言在机器学习领域，线性回归是最基础且重要的算法之一。它用于建立输入特征与输出目标之间的线性关系模型，为我们解决回归问题提供了有效的工具。本文将详细介绍线性回归的原理、应用和实现方法，帮助读者快速了解和上手这一强大的机器学习算法。一、线性回归简介线性回归是一种监督学习算法，适用于处理连续数值预测问题。其基本思想是通过拟合最佳直线（或超平面）来预测输出变量与输入特征之间的关系。线性回归的目标是找到最

飞影铠甲·2024-02-06 07:17

深度学习系列55：深度学习加速技术概述

总体有两个方向：模型优化/框架优化1.模型优化1.1量化最常见的量化方法为线性量化，权重从float32量化为int8，将输入数据映射在[-128,127]的范围内。在nvdiagpu，x86、arm和部分AI芯片平台上，均支持8bit的计算。当然还有简单的二值化。对比从nvdiagpu到x86平台，1bit计算分别有5到128倍的理论性能提升。此外还有对数量化，一种比较特殊的量化方法。两个同底的

IE06·2024-02-06 02:24

深度学习系列57: 清华大模型MiniCPM上手

MiniCPM是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的系列端侧大模型，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量1.上手对比测试mps比cpu大概快了9倍左右。也可以在modelspore上测试：

IE06·2024-02-06 02:53

Rust 数据类型使用注意点

文章目录前言一、Rust的数据类型基本数据类型：复合数据类型：二、使用注意点整型溢出总结前言Rust学习系列，学习rust的数据类型。

TE-茶叶蛋·2024-02-06 00:48

Rust-获取随机数练习案例

文章目录前言一、取官网示例猜数字游戏玩一玩cargocheckTOML文件二、完整代码总结前言Rust学习系列-获取随机数练习案例，基于cargo进行案例练习，过程中会使用cargocheck；cargorun

TE-茶叶蛋·2024-02-06 00:47

上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第三周实验】（非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考）

C语言学习系列课程之练习专项（第三周）本周主要考察基础计算的掌握以及if语句的基本使用，一定要注意特定函数的特定要求，以及定义函数的头文件文章目录C语言学习系列课程之练习专项（第三周）一、本系列教程的使用方法二

cloudier.·2024-02-05 16:39

上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第二周实验】（非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考）

C语言学习系列课程之练习专项（第2周）本周主要考察scanf函数的使用文章目录C语言学习系列课程之练习专项（第2周）一、本系列教程的使用方法二、习题部分1、已知正方形边长，求面积2、已知长方形长和宽，求面积

cloudier.·2024-02-05 16:09

上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第一周实验】（非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考）注：本教程为2023年后半学期的经验分享（即最新内容）

C语言学习系列课程之练习专项（第一周）本周主要考察数据类型、转义字符等基础概念的掌握和printf函数的使用文章目录C语言学习系列课程之练习专项（第一周）一、本系列教程的使用方法二、习题部分1、在屏幕上显示

cloudier.·2024-02-05 16:08

上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第四周实验】（非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考）

C语言学习系列课程之练习专项（第四周）本周没有什么难点内容，只是新学了几个函数文章目录C语言学习系列课程之练习专项（第四周）一、本系列教程的使用方法二、习题部分1、若运行时从键盘输入小写字母a，写出输出结果

cloudier.·2024-02-05 16:36

深度学习系列56：使用whisper进行语音转文字

1.openai-whisper这应该是最快的使用方式了。安装pipinstall-Uopenai-whisper，接着安装ffmpeg，随后就可以使用了。模型清单如下：第一种方式，使用命令行：whisperjapanese.wav--languageJapanese--modelmedium另一种方式，使用python调用：importwhispermodel=whisper.load_mode

IE06·2024-02-05 11:40

机器学习系列——（九）决策树

简介决策树作为机器学习的一种经典算法，在数据挖掘、分类和回归等任务中广泛应用。本文将详细介绍机器学习中的决策树算法，包括其原理、构建过程和应用场景。原理决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，它通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。决策树的每个内部节点代表一个特征属性，每个叶子节点代表一个类别或数值。决策树的构建过程：特征选择：根据某种指标选择最佳特征，将数据集划分为不同的子集。决策节点生成：

飞影铠甲·2024-02-04 11:45

机器学习系列——（十）支持向量机

一、背景支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类、回归和离群点检测等领域的监督学习方法。它最初由Vapnik和Cortes在1995年提出，被认为是机器学习领域中最成功的算法之一。二、原理2.1线性SVM我们先从最简单的线性支持向量机（LinearSVM）开始。对于一个二分类问题，假设训练数据集为D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}，其

飞影铠甲·2024-02-04 11:09

three.js学习系列（一）————从概念到构建一个3D场景

Three.js、webGL和Canvas区别Three.js是基于原生WebGL封装的三维引擎。WebGL是JavaScript和OpenGLES2.0结合起来的JavaScriptAPI，在任何兼容的Web浏览器中渲染高性能的交互式3D和2D图形，该API可以在canvas元素中使用，可以html5Canvas提供硬件的3D加速渲染。Canvas是HTML5新增新增的标签，通过js脚本来完成图

0斌果0·2024-02-04 08:42

Rust 第一个rust程序Hello Rust️

文章目录前言一、vscode安装rust相关插件二、CargoNew三、vscode调试rustLLDB前言Rust学习系列。今天就让我们掌握第一个rust程序。HelloRust️。

TE-茶叶蛋·2024-02-04 07:37

Rust macOS下安装

文章目录前言一、macOS上安装RustrustupCargo前言Rust学习系列，本文主要演示如何在macOS下安装rust。

TE-茶叶蛋·2024-02-04 07:35

大学python题库及答案,大一python期末

有这一篇就足够干货满满不看后悔个人主页→数据挖掘博主ZTLJQ的主页个人推荐python学习系列：☄️爬虫JS逆向系列专栏-爬虫逆向教学☄️python系列专栏-从零开始学python目录数据类型和变量

chatgpt001·2024-02-04 04:09

Kubernetes operator（一）client-go篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第一篇，主要对client-go进行学习，从源码阅读角度，学习client-go各个组件的实现原理、如何协同工作等参考视频

格桑阿sir·2024-02-04 00:08

Kubernetes operator（七） controller-runtime 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第七篇，本节会对编写Operator非常重要的controller-runtime库进行学习基于kubernetesv1.24.0

格桑阿sir·2024-02-04 00:08

Kubernetes operator（五）api 和 apimachinery 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第五篇，主要对k8s.io/api和k8s.io/apimachinery两个项目进行学习基于kubernetesv1.24.0

格桑阿sir·2024-02-04 00:37

Kubernetes operator（六）CRD控制器开发实战篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第六篇，前面5篇的学习，我们已经清楚CRD开发的各个环节，本节就实际设计一个CRD，并为之编写控制器基于kubernetesv1.24.0

格桑阿sir·2024-02-04 00:37

【Vitis】Vitis HLS学习系列笔记：第一个例程

【Vitis】VitisHLS学习系列笔记：第一个例程…………目录1VitisHLS是什么？2例程3很可能遇到的

神仙约架·2024-02-03 22:22

机器学习系列——（七）简单分类算法

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（八）KNN分类算法

当谈到机器学习中的分类算法时，K最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一个简单而又常用的算法。在本篇博客中，我们将探讨KNN算法的原理、应用和优缺点。一、原理K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过利用已知类别的训练样本集来对新的实例进行分类。其核心思想是通过测量不同实例之间的距离来确定新实例的类别。具体来说，KNN算法的原理可以概括为以下几个步骤：数据准备：首先，我们需

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（五）数据清洗

引言在机器学习领域，数据是训练模型的基础。然而，现实世界中的数据往往存在噪声、缺失值、异常值和不一致等问题，这些问题会对模型的性能产生负面影响。因此，数据清洗作为机器学习流程中至关重要的一步，可以帮助我们处理这些问题，提高模型的准确性和鲁棒性。本文将详细介绍机器学习中的数据清洗过程，以及常见的数据清洗方法和技术。一、概念和目标数据清洗是指通过一系列的操作和技术，对原始数据进行预处理，使其符合模型训

飞影铠甲·2024-02-03 17:11

Spring5系列学习文章分享---第三篇（AOP概念+原理+动态代理+术语+Aspect+操作案例（注解与配置方式））

*JDK**动态代理代码AOP(术语)AOP操作（准备工作）**AOP****操作（**AspectJ注解)**AOP****操作（**AspectJ**配置文件）**开篇:欢迎再次来到Spring5学习系列

码农阿豪·2024-02-03 15:39

opencv基础之高斯模糊

高斯模糊图像的模糊和平滑是同一个层面的意思，平滑的过程就是一个模糊的过程。而图像的去噪可以通过图像的模糊、平滑来实现（图像去噪还有其他的方法）那么怎么才能对一幅图像进行模糊平滑呢？图像的模糊平滑是对图像矩阵进行平均的过程。相比于图像锐化（微分过程），图像平滑处理是一个积分的过程。图像平滑过程可以通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现。最简单的积分算子就是全1算子利用全1算子可以对图像进行模糊平滑操

朱骥伦·2024-02-03 13:46

机器学习系列——（六）数据降维

引言在机器学习领域，数据降维是一种常用的技术，旨在减少数据集的维度，同时保留尽可能多的有用信息。数据降维可以帮助我们解决高维数据带来的问题，提高模型的效率和准确性。本文将详细介绍机器学习中的数据降维方法和技术，以及其在实际应用中的重要性。一、概念数据降维是指通过对原始数据进行变换或压缩，将其映射到一个低维空间中，从而减少特征的数量。数据降维的目标主要包括以下几个方面：减少计算复杂性：高维数据可能导

飞影铠甲·2024-02-03 11:55

算法学习系列（三十一）：组合数

目录引言一、CnmC_n^mCnm二、递推1.公式2.例题三、预处理1.公式2.例题四、卢卡斯定理1.公式2.例题五、高精度计算2.例题引言这个组合数的问题还是很常见的，就是问CnmC_n^mCnm，然后会根据询问的次数，以及n和m的大小来判断怎么去做。本文用了一写基本的数论公式来进行推导，包括卢卡斯定理等，进行计算。一、CnmC_n^mCnmCnm=n⋅(n−1)⋅(n−2)⋯(n−m+1)m⋅

lijiachang030718·2024-02-03 10:38

机器学习系列 - Mean Shift聚类

文章目录前言一、原理前置知识点MeanShift计算步骤二、应用举例-图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向（最快方向的含义就是MeanShift），样本密度高的区域对应于该分布的最大值，这些样本点最终会在局部

学海一叶·2024-02-03 07:08

Jmeter学习系列之五：线程组（Thread Group）

前言线程组是一系列线程的集合，每一个线程代表着一个正在使用应用程序的用户。在jmeter中，每个线程意味着模拟一个真实用户向服务器发起请求。在jmeter中，线程组组件运行用户设置线程数量、初始化方式等等配置。例如，如果你设置线程数为100，那么jmeter将创建并模拟测试100个用户请求到服务器端。模拟100个用户一、添加线程组测试计划->右键->添加->线程(用户)->线程组，添加一个新的线程

艳Yansky·2024-02-02 08:48

机器学习系列4-特征工程

机器学习系列4-特征工程学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-02-02 07:36

机器学习系列——（二）主要任务

导语：随着信息时代的到来，机器学习作为一项重要技术正逐渐渗透到我们的生活和工作中。它的主要任务是通过使用数据和算法，让计算机系统从中学习并改进性能，使其能够更智能地处理问题和做出决策。本文将详细介绍机器学习的主要任务，包括分类、回归、聚类和推荐系统等，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。分类任务分类任务是机器学习中最常见的任务之一。它的目标是将数据分为不同的类别或标签。分类任务可以应用于各种

飞影铠甲·2024-02-01 18:03

【vim 学习系列文章 3.2 -- vim 删除空格】

文章目录vim删除行尾空格vim删除行尾空格在代码开发的过程中，经常会遇到行尾有空格的现象，如下：我们可以在.vimrc中通过map命令来映射删除行尾空格的快捷键，如下：mapd:%s/\s*$//gd：表示delete；:代码空格键。所以执行d+空格键就可以删除行尾空格。

CodingCos·2024-02-01 16:50

机器学习系列——（一）概述

导语：在当今高度数字化和信息化的时代，机器学习作为一项核心技术，正日益渗透到我们生活的方方面面。它不仅为我们提供了更智能、更高效的解决方案，还给予了计算机系统从经验中学习和改进的能力。本文将带您深入了解机器学习的概念、原理以及应用，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。第一部分：什么是机器学习？机器学习是一种通过利用数据和统计学方法，使计算机系统从中学习并改进性能的人工智能技术。它通过构建模型

飞影铠甲·2024-02-01 10:42

【Spring Boot 源码学习】BootstrapRegistry 详解

《SpringBoot源码学习系列》BootstrapRegistry详解一、引言二、往期内容三、主要内容3.1源码初识3.2register方法3.3registerIfAbsent方法3.4isRegistered

Huazie·2024-02-01 08:47

读书和学习系列之快速阅读（上）

前言：本文是一篇读书笔记!弗兰西斯·培根说：“有些书可以浅尝即止，有些书要生吞活剥，而只有少数的书是要咀嚼和消化的。”图片发自App1.阅读的4个层次基础阅读，检视阅读，分析阅读，主题阅读级别越高所要的主动和能力越强!1.1基础阅读：实则是段和句的理解基本能读懂，就是大众化的随便普通阅读，通常是无读书障碍的中小学生水平，主要在于对句子和段落的理解……1.2检视阅读：对书的筛选和整体理解，主旨的明确

甜的梦想之路修心之旅·2024-01-31 17:10

Jmeter学习系列之二：工具面板必知必会

目录前言一、菜单栏二、功能区编辑2.读入数据总结前言Jmeter面板一共分为4个区域，分别是菜单栏、功能区、视图区和内容区。菜单栏：主要功能包括新建测计划，添加线程组、测试脚本，分布式运行相关，查看日志，生成报告和函数助手。功能区：比较简单，下面详情介绍功能区。视图区：目录树，添加存放测试设计中所使用到的元件。内容区：详细配置区域，主要对元件进行相对应的编辑和配置。一、菜单栏文件：新建、打开、保存

艳Yansky·2024-01-31 15:22

Jmeter学习系列之四：测试计划元素介绍

测试计划元素JMeter包含各种相互关联但为不同目的而设计的元素。在开始使用JMeter之前，最好先了解一下JMeter的一些主要元素。注意:测试计划包含至少一个线程组。以下是JMeter的一些主要组件:测试计划（Plan）线程组(ThreadGroup)控制器(Controllers)监听器(Listeners)计时器(Timers)配置元素(ConfigurationElements)预处理器

艳Yansky·2024-01-31 15:51

机器学习系列-1基础概念

机器学习系列-1基础概念学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-01-31 12:18

Jmeter学习系列之三：测试计划详细介绍

目录前言步骤1:启动JMeter窗口步骤2:添加/删除测试计划元素步骤3:加载并保存测试计划元素。步骤4:配置树元素步骤5:保存JMeter测试计划步骤6:运行JMeter测试计划

艳Yansky·2024-01-31 10:18

机器学习系列-2 线性回归&训练损失

机器学习系列-2线性回归&训练损失学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-01-31 07:35

shiro学习系列：shiro自定义filter过滤器

shiro学习系列：shiro自定义filter过滤器自定义JwtFilter的hierarchy（层次体系）上代码packagecom.finn.springboot.common.config.shiro.filters

悲雨叹风·2024-01-31 03:11

适合 Kubernetes 初学者的一些实战练习(二)

本文作为Kubernetes学习系列的第二篇文章，我们继续学习XX.练习1-使用脚本在Linux服务器上自动安装Kubernetes的包管理器

JerryWang_汪子熙·2024-01-30 21:53

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