XM 第14页

3 广义逆矩阵

3.广义逆矩阵3.1定义广义逆Am×n,Xm×n，若X满足moore-penrose条件AXA=AXAX=X(AX)H=AX(XA)H=XA中的一部分，称X是A的广义逆矩阵,简称广义逆伪逆A+如果X满足上述所有

YiyangJump·2022-12-08 05:55

omapl138 fpga三核高速数据采集处理核心平台方案

1.OMAP-L138+FPGA开发板简介深圳信迈设计的XM138F-IDK-V3是一款DSP+ARM+FPGA三核高速数据采集处理开发板，适用于电力、通信、工控、医疗和音视频等数据采集处理领域。

深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2022-12-05 17:02

spring boot 自定义 starter

SpringApplication.run()：通过该方法来加载通过spring方式配置的bean（如注解、xm

红衣女妖仙·2022-12-03 21:24

对GAN中generator和discriminator的理解

比如，我们假设是一个正态的概率分布，θ就是这个正态分布的参数，我们就需要估计出合适的θ，使得从Pdata中采样x1，...xm，图中L的值最大。

weixin_37901386·2022-12-03 03:54

【目标检测】python代码获取xml文件中所有标签名称

2.需求分析查看xml文件中的内容：我们主要提取xml文件中的类别名称orecarrier总结：通过遍历xm

机器不学习我学习·2022-12-02 18:59

LSTM系列的梯度问题

神经网络开始神经网络包括前向过程和后向过程，前向过程定义网络结构，后向过程对网络进行训练（也就是优化参数），经过多轮迭代得到最终网络（参数已定）我们先来分析一个非常简单的三层神经网络：数据集D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xm

jcsyl_mshot·2022-12-02 15:53

关于fftshift的用法

%fsam=8HZ,N=32clc;clearall;fs=8;%抽样频率N=32;%T=1/fs;%采样间隔ws=2pifs;%模拟角频率t=(0:N-1)T;%时间横轴x=Texp(-t);%纵轴Xm

skykt·2022-12-02 12:37

Seq2Seq(Attention)

）首先seq2seq模型可以用来处理许多NLP相关任务，这里介绍加入attention机制的意义以及算法对于普通Seq2Seq模型，Encoder本身是一个RNN模型，下面的x1,x2,x3,...,xm

Kakarot_Li·2022-12-01 17:33

Javaweb day05

123456789101112表单`邮箱密码上传skdfjlsfjlsdj篮球篮球注册下拉列表请选择国家魏国蜀国吴国functionf1(v){letxm=document.getElementById("xm

M11150721·2022-11-30 19:02

李沐动手学深度学习pytorch :问题：找不到d2l包，No module named ‘d2l’

直接百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/1zKCvb6_bj0Tz_tMhlYlFWA提取码：xm79将文件夹d2l【记住这个是小写L不是数字1】放到anaconda你自己创建的环境下

取个名字真难呐·2022-11-30 19:26

Vitis-AI量化编译YOLOv5（Pytorch框架）并部署ZCU104（二）

目录系列文章目录前言一、Netron查看网络结构二、与开发板建立通信1.设置主机2.设置开发板三、C++API编写四、编译运行总结前言第一章已经详细介绍了在主机利用Vitis-Ai进行量化编译后，成功生成了.Xm

小苏同学-·2022-11-30 18:38

通过举例彻底搞懂Matlab中max函数和min函数的用法（求最大值和最小值）

max（A）：如果A是一个行向量，即1xM维的向量，返回的是这一行的最大值。例如：在matlab的命令行窗口定义一个行向量：A=[432568];1x6然后使用max（A），结果为：8。

AI学习的我·2022-11-30 15:10

3D视觉应用案例:法兰件/引擎盖/控制臂上料,轮毂抓取上架

作业流程•人工运送料筐就位，视觉定位料筐位置•视觉拍照引导机器人抓取，一排4个平行放置于喷砂机床•重复以上动作直至清筐方案亮点•采用XM-GX-L相机，精度±2mm•视觉节拍<3s，整体节拍<5s，实现机

深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2022-11-30 13:15

Nanodet训练自己的数据集并转为onnx和mnn

github.com/RangiLyu/nanodet.git参考https://github.com/RangiLyu/nanodet/blob/main/config/nanodet_custom_xm

JoannaJuanCV·2022-11-30 01:00

线性模型--线性回归、岭（脊）回归、lasso回归

1、线性回归给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}D=\{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m})\}D={(x1,y1

yyliunianyy·2022-11-29 09:14

【计算几何，分治】平面最近点对

洛谷p7883步骤按x为第一关键字，y为第二关键字排序分治：区间中点取为m，左右区间的答案递归实现，专注于解决跨越部分h=左，右区间中较小的答案对于区间所有的点，找出|xi-xm|usingnamespacestd

假猫猫·2022-11-28 21:20

《统计学习方法》学习笔记第十六章 PCA(principal component analysis)

规范化变量的总体主成分2样本主成分分析2.1样本主成分2.2相关矩阵的特征值分解方法2.3数据矩阵的奇异值分解算法总结1总体主成分分析1.1基本想法（以前学过，很好理解，不放了）1.2定义和导出x=(x1,x2,⋯ ,xm

LittleFish0820·2022-11-28 10:05

图片清晰度增强软件(使用测试)python

图片清晰度增强软件示例增强前:增强后:软件使用及说明地址:链接：百度网盘请输入提取码提取码：xm3h软件原理：调用百度引擎----------------------------------------

卓怡工作室·2022-11-27 16:12

机器学习笔记(第六章支持向量机)

机器学习（周志华著）Datawhale打卡第四天第六章支持向量机基本为什么使用支持向量对于给定训练集D={(x1,y1),...,(xm,ym)},y∈{−1,+1}D=\{(x_1,y_1),...,

猪里程·2022-11-27 07:59

Task03 详读西瓜书+南瓜书第4章

每个非叶节点表示一个特征属性测试每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出每个叶子节点存放一个类别每个节点包含的样本集合通过属性测试被划分到子节点中，根节点包含样本全集基本算法：输入：训练集D={(x1,y1),(x2,y2),⋅,(xm

阿_边·2022-11-27 03:06

深度学习yolo|数据集的准备

txtPath,xmlPath,picPath):#txt所在文件夹路径，xml文件保存路径，图片所在文件夹路径defmakexml(picPath,txtPath,xmlPath):#txt所在文件夹路径，xm

初语之然·2022-11-26 13:24

Lasso回归系列三：机器学习中的L0, L1, L2, L2,1范数

对于向量xxx(x=[x1,x2,x3,...xm]x=[x_1,x_2,x_3,...x_m]x=[x1,x2,x3,...xm])和一个nnn行，ttt列的矩阵XXX，它的L0,L1,L2,L2,1

咻咻咻哈·2022-11-25 23:11

SSM整合配置详解 (Spring——MyBatis)

/**导入架包配置文件conf.xml(mybatis)-->mapper(mybatis)applicationContext.xm(SpringapplicationContext.xm(Spring

土豆OWO·2022-11-25 10:50

Visual Studio 2017下使用OpenCV做的人脸识别

CascadeClassifierface_cascader;CascadeClassifiereye_cascader;//记得是/而不是\//位置确定，在opencv中找到这两个文件，//haarcascade_frontalface_alt.xm

Shirlim·2022-11-25 10:13

西瓜书第三章线性模型（线性回归和对数几率回归）

1.线性回归问题定义：给定数据集D=(x1,y1),x2,y2,......,(xm,ym)D={(x_1,y_1),x_2,y_2,......,(x_m,y_m)}D=(x1,y1),x2,y2,.

x@临霖·2022-11-24 22:15

SSM——Spring面向切面编程AOP

巧克力code·2022-11-24 16:22

周志华机器学习（6）：支持向量机

6支持向量机6.1间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)}D=\{(\boldsymbolx_1,y_1),(\boldsymbolx_2,y_2),\cdots

三耳01·2022-11-24 12:39

几种常见的聚类算法

#伪代码输入：样本集D={x1,x2....xm}聚类中心（簇）个数k.迭代过程:1:从D中随机选择K个样本作为初始聚类中心{u1,u2....uk}2:repeat:3:令Ci=空集（1<=i<=k）

陈非尘·2022-11-24 04:26

error: subprocess-exited-with-error（fasttext）

库重新搞一下pipinstallimportlib_metadata--force-reinstall然后手动下载whl点我下载注意：下载对应版本的wheel，amd64对应win64；cp3X-cp3Xm

GodGump·2022-11-23 05:01

基于OMAP-L138 DSP+ARM处理器与FPGA实现SDR软件无线电系统

平台信迈选择其XM138F-IDK-V3嵌入式系统模块作为SDR的基础，因为该模块不仅具有很强的处理

深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2022-11-22 15:06

机器学习入门之SVM算法

从简单说起，例如需要对一组二维数据D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)D={(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m})}D=(x1,

young_monkeysun·2022-11-22 09:58

YOLOv5行人检测

2.整理出jpg和xm

我是小z呀·2022-11-22 03:17

估计、偏差和方差

这个定义非常宽泛，θ^m=g(x1,x2,...,xm)\hat{\theta}_m=g(x_

我是任玉琢·2022-11-22 01:43

西瓜书12-计算学习理论

给定样例集D=｛(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)｝,本章主要讨论二分类问题，Y=｛-1,+1｝，假设所有样本服从一个隐含未知的分布D’，D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得，即独立同分布样本

weixin_41872340·2022-11-21 02:02

机器学习西瓜书笔记：神经网络：BP算法公式推导

}D=\{(\vec{x}_1,\vec{y}_1),(\vec{x}_2,\vec{y}_2),...,(\vec{x}_m,\vec{y}_m)\}D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm

sunMoonStar_c·2022-11-20 21:27

手写简易版Spring框架（五）：实现Spring应用上下文、扩展机制

在对容器中Bean的实例化过程添加扩展机制的同时，还需要把目前关于Spring.xm

【青云先生】·2022-11-20 20:34

PASCAL VOC2012 数据集讲解与制作自己的数据集

一、PPT一般情况下载入图片信息，是在Main文件夹下先读入训练train.txt文件所有信息，获取每一行信息，每一行对应一张图片的信息，然后对应的Annotations找到标签xml文件，解析xm

qq_1418430025·2022-11-19 22:38

CF Gym 102114B. Beautiful Now解题报告（搜索＋贪心）

itquitelookslikeamess,sohewantstomakeitbeautifulafterkswapsofdigits.Letthedecimalrepresentationofnas(x1x2…xm

kaiserqzyue·2022-11-19 07:22

机器学习算法之K均值算法(KMeans)

算法步骤假设我们现在有数据集DDD：D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m\}D={x1,x2,.

Black Magician·2022-11-19 06:02

机器学习实战——python实现DBSCAN密度聚类

算法过程输入：样本集D={x1,x2,...,xm}邻域参数

chenge_j·2022-11-19 01:59

使用Pytorch搭建U-Net网络并基于DRIVE数据集训练(语义分割)学习笔记

使用Pytorch搭建U-Net网络并基于DRIVE数据集训练(语义分割)学习笔记https://www.bilibili.com/video/BV1rq4y1w7xM?

QT-Smile·2022-11-15 16:47

线性回归模型

给出数据集D={(x1,y1),(x2,y21),⋯ ,(xm,ym)}D=\left\{(\boldsymbol{x}_1,y_1),(\boldsymbol{x}_2,y_21),\cdots,(\

电器爆破专家·2022-11-10 14:53

【数据预测】基于matlab粒子群优化RBF神经网络数据预测【含Matlab源码 1755期】

PSO是一种并行计算的智能算法,其基本模型如下:假设群体规模为M,在D维空间中,群体中的第i个个体表示为XD=(xm1,xm2…xmD)T,速度表示为VD=(vm1,vm2…vmD)T,位置(代表在当前空间中搜索到的最佳点

普通网友·2022-11-10 07:57

机器学习（一）——聚类

（2）符号描述假定样本集D={x1,x2,⋯ ,xm}D

冠long馨·2022-11-08 13:41

机器学习——聚类算法总结(一)

聚类算法的一般形式为：给定样本集D=[X1,X2,...,Xm]D

隔壁的NLP小哥·2022-11-08 13:40

四篇文章带你玩转springboot——4starter组件

第1章starter组件简介starter组件是SpringBoot的一个核心特性，Starter组件的出现极大简化了项目开发，例如在项目中使用的pom.xm文件下配置：org.springframework.bootspring-boot-starter-webSpringBoot

Eclipse_2019·2022-11-08 07:51

springboot入门

根本原因:SpringBoot将主流的框架进行整合,内部进行了扩展,无需多余的配置拿来就用.即开箱即用2pom.xml文件SpringBoot中pom.xm

千呼万唤始出来，犹抱琵琶半遮面·2022-11-07 15:56

AJAX【基于XML的数据交换、AJAX乱码问题、AJAX的异步与同步、AJAX代码封装】

基于XML的数据交换，前端代码使用XM

天亮^说晚安-·2022-11-07 12:40

SLB——阿里云平台负载均衡搭建实验

云服务器ECS-1弹性IP：101.132.253.6私有地址：172.16.1.223用户：root密码：Xj9Xe0Ts6Pr3实例：i-uf69xm4jsqmgvwt83lo4实例名：u-qpfe09g8

bojiSAMA·2022-11-07 11:53

线性回归公式推导

推导线性回归线性回归问题就是利用一个线性的方程对已有的数据点进行拟合，目的是当拟合成功后，给你一个新的数据可以利用该线性方程得到较为准确的预测；假设，我们现在又数据集X={x1,x2,......,xm

weixin_45180140·2022-11-07 10:41

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