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【OpenCv】边缘处理

原理：边缘是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，一般对图像求取导数求得，运用卷积操作进行运算。常用的算子有Robert算子、Sobel算子、拉普拉斯算子。

追梦会发光·2022-12-15 21:28

MIT自适应律MRAC的理解和MATLAB实现

什么是灵敏度导数？

刘凯数据分析·2022-12-15 19:32

直观理解-梯度下降及MIT自适应控制律

若是一维函数，y=f(x)，那么梯度就是f函数的导数，，物理意义上就是函数f的切线方向。若是二维函数，,那么梯度就是f函数的偏导数，,物理意义上就是函数f曲面的切面，而偏导数相当

ayuan0211·2022-12-15 19:29

可编程的，协议独立的软件交换机（论文阅读）

PISCES：可编程的，协议独立的软件交换机摘要虚拟机监视器使用软件交换机来引导数据包进出虚拟机(vm)。

巴川笑笑生·2022-12-15 18:27

PISCES: A Programmable, Protocol-Independent Software Switch(总结)

PISCES:AProgrammable,Protocol-IndependentSoftwareSwitch重要性虚拟机监视器使用软件交换机来引导数据包进出虚拟机。

巴川笑笑生·2022-12-15 18:57

OpenCL优化案例研究 (4)

它使用两个3x3核与原始图像结合来近似求导数。有两个内核，一个是水平方向，另一个是垂直方向，如图9-7所示。图9-7Sobel滤波的双向操作9.3.1

weixin_38498942·2022-12-15 15:25

深度学习学习笔记——BN

作用：1、既可以使得训练集测试集同分布，2、又可以使得每一层和不同batch同分布使用地方：每一层激活函数之前，（1）sigmoid、tanh激活函数之前可以防止梯度衰减梯度消失。

phily123·2022-12-15 15:19

python variable shape 不匹配_Python：keras形状不匹配错误(Python: keras shape mismatch error)...

kerasshapemismatcherror)我正在尝试在keras构建一个非常简单的多层感知器(MLP)：model=Sequential()model.add(Dense(16,8,init='uniform',activation='tanh

weixin_39816062·2022-12-14 20:02

李代数的导数

扰动模型BCH公式与近似模型李群李代数的关系已知，当我们将两个李群的矩阵相乘时，李代数的运算应该时什么呢。我们知道李群的形式为：对于上式，我们等价变换：那么这个式子是否成立呢，显然在标量时是成立的，但是在矩阵形式时不成立，应该以BCH（bakerCampbellhausdorff）给出：其中[，]为李括号，李括号的运算为：BCH公式中，当向量为小量时，小量二次以上的项都将被忽略，所以BCH公式的近

qq_40007147·2022-12-14 19:37

JupyterLab深度定制开发实践

2、根据数据分析任务，准备数据集，并编写获取相关数据集的导数SQL语句。3、在公司数据仓库内，执行导数任务，输出相关csv数据集。4、在本地利用单机python/R来进行探索性数据分析。

szwx855·2022-12-14 15:01

Torch_5_LSTM 探究一下模型定义与输入数据的参数设置

、O和C~\tilde{\mathbf{C}}C~，有It=σ(XtWxi+Ht−1Whi+bi),Ft=σ(XtWxf+Ht−1Whf+bf),Ot=σ(XtWxo+Ht−1Who+bo),C~t=tanh

aaaaaaze·2022-12-14 14:03

MATLAB 迭代法解方程

MATLAB迭代法解方程1、代码如下：%%牛顿迭代法解方程functionx=newton_interation(fun,dfun,x0,EPS)%简单牛顿迭代法%fun即迭代函数，dfun即迭代函数的一阶导数

寂静的以·2022-12-14 13:18

向量值函数在计算机工程与应用,方向导数与梯度在工程和生活中的应用.doc

方向导数与梯度在工程和生活中的应用.doc方向导数与梯度一、方向导数1．概念设是平面上以为始点的一条射线．是与同方向的单位向量射线的参数方程为设函数在点的某个邻域内有定义，为上另一点，且,到的距离若当沿着趋于即时的极限存在

weixin_39842937·2022-12-14 13:05

梯度的直观理解_MP9：重新认识向量场：方向导数、偏导数、梯度

本讲对高等数学中学习的方向导数、偏导数、梯度进行回归。主要体现在两个新的思想认识，即：矢量就是方向导数算子1-形式就是梯度我们首先确认方向导数是方向向量和梯度的双线性映射。

Melissa Corvinus·2022-12-14 13:35

多元函数的向量表示_向量值函数的雅各比矩阵与梯度矩阵

还可以推广到自变量是矩阵的情形,即,以上函数的导数的定义会有不同,直观的理解就是导数由一个数变为了一个向量或一个矩阵。当然并不是所有的函数都可导，这是另一个话题。

weixin_39729115·2022-12-14 13:35

方向导数、梯度、等高线、数量场与向量场

之前用过几次梯度下降算法来求解一些优化问题，但对梯度的具体意义并不是很理解。前一段时间翻了一遍高教的《简明微积分》，对梯度概念总算有了些理解，在这记录一下。推荐下《简明微积分》这本书，我向来对带有“简明”二字的书抱有极大的好感。偶然的机会在豆瓣上看到有人推荐这本书，作者是龚升先生。龚升先生是中国科技大学教授，师从华罗庚。我个人觉得这本书是我读过的最好的国内的数学教材，结构条理，不拖沓但重点突出，适

lijil168·2022-12-14 13:00

矢量函数导数与梯度

1.导数对于Rn到Rm的函数f，可以定义其导数为：2.梯度对于实函数，Rn到R的函数f，其导数Df(x)是一个n维行向量，它的转置称为梯度，也就是：这是一个列向量。

fdhulala·2022-12-14 13:28

神经网络激活函数及参数初始化

文章目录1激活函数（Activationfunctions）1.1sigmoid与tanh激活函数1.2ReLu激活函数1.3选择激活函数的经验法则1.4总结1.5建议2为什么需要非线性激活函数？

忘川之水&·2022-12-14 12:28

基于LSTM深度学习的数据预测matlab仿真

在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。LSTM

Simuworld·2022-12-14 12:57

数据治理的目标和原则

数据治理提供治理原则、制度、流程、整体框架、管理指标，监督数据资产管理，并指导数据管理过程中各层级的活动。为达到整体目标，数据治理程序必须包括以下几个方面。1、可持续发展治理程序必须富有吸引力。

中琛源科技·2022-12-14 10:53

[边缘检测]——Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、Canny边缘检测

边缘检测的分类图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性，有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：（1）基于搜索（2）基于零穿越的注：两类边缘检测方法都是基于导数的

Star星屹程序设计·2022-12-14 06:10

基于matlab的数字图像边缘检测算法研究,基于MATLAB数字图像边缘检测算法的研究与对比分析...

通常用一阶或二阶导数来检测边缘。2.1基于一阶微分的边缘检测算子2.1.1Roberts算子主要利用相邻两个局部图像像素之差来检测图像的边缘信息[1]。2.

月光下的人鱼·2022-12-14 06:10

297个机器学习彩图知识点（2）

1.类别特征2.链式求导3.卡方应用4.卡方5.分类6.训练7.混淆矩阵8.CP9.累计分布函数10.维度之咒11.数据增强12.代表点聚类13.决策树回归14.决策树15.导数16.特性矩阵17.行列式

冷冻工厂·2022-12-14 06:24

297个机器学习彩图知识点（7）

1.均方误差2.均值漂移3.小批量随机梯度4.损失函数最小值5.闵可夫斯基距离6.参数化建模7.偏导数8.相关系数9.感知机学习10.感知机11.普拉托变换12.多项式回归13.幂函数求导14.精确度15

冷冻工厂·2022-12-14 06:45

机器学习笔记11 -- 优化方法

优化方法：正规方程“天才”直接求解W梯度下降“努力”试错，改进（更为通用）其中系数阿尔法可以理解为步长，后边偏导数代表方向，然后不断进行迭代至偏导为0可能会产生局部最优解，这里暂且不提线性回归API：案例

whurrican·2022-12-14 03:56

回归，逻辑回归，线性判别的python实现-DataWhale吃瓜教程-task02

极大似然估计则是利用了联合分布及似然函数得到公式$E_{(w,b)}=$利用最优化的思路当$E_{(w,b)}=$最小时w,b的值求解方法包括梯度下降法，根据推到公式直接解损失函数：逐点计算平方损失误差，然后求平均数导数

zaprily·2022-12-13 21:32

OpenCV 图像边缘提取（二）—— Sobel算子原理及OpenCV API使用(C#)

原理：在图像边缘像素跃迁大，对图像求一阶导数，导数值最大处即为边缘像素所在位置。

Aron Du·2022-12-13 20:51

OpenCV中的边缘检测——Sobel滤波器

它是一个二维向量，向量的元素是横竖两个方向的函数一阶导数：Sobel算子在水平和垂直方向上做像素值的差分，能够得到图像梯度的近似值，在像素周围进行运算时，能够减少噪声带来的影响。

小白汐汐·2022-12-13 20:19

【OpenCV学习】第16课:图像边缘提取 - Sobel算子详细剖析(图像梯度)

仅自学做笔记用,后续有错误会更改理论卷积的应用-图像边缘提取：边缘是什么：是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，再图像特征提取丶对象检测丶模式识别等方面都有重要作用如何捕捉/提取边缘：对图像求它的一阶导数

天狗下凡·2022-12-13 20:09

【CANN文档速递05期】一文让您了解什么是算子

再例如：tanh、ReLU等，为在网络模型中被用做激活函数的算子。算子的名称（Name）与类型（Type

昇腾CANN·2022-12-13 17:33

BP神经网络用于PID参数整定学习笔记

sigmoid函数：一般常用这个函数对这个函数求导：Tanh函数Tanh函数的图像如上图所示。

阿Q学长·2022-12-13 11:05

激活函数——tanh函数

**i:**定义tanh是双曲函数中的一个，tanh()为双曲正切。在数学中，双曲正切“tanh”是由基本双曲函数双曲正弦和双曲余弦推导而来。

S6969S·2022-12-13 07:52

caputo分数阶导数程序_caputo分数阶导数

Caputo分数阶微分算子合成性质的推广①秦彤晖,张笛【摘要】摘要:运用微积分学的基本方法,得到了Riemann-Liouville分数阶积分算子和Caputo分数阶微分算子......而且对于分数阶序列导数的微分方程的求解是比较实用的

weixin_39641463·2022-12-12 23:31

matlab 分数阶混沌系统的完全同步控制

那一年，德国数学家Leibniz和法国数学家L'Hopital通信，探讨当导数的阶变为1/2时，其意义是什么？

studyer_domi·2022-12-12 23:29

第3关：Lambda 表达式——python求函数f的导数

在此分享给各位学弟学妹参考：#coding:utf-8frommathimportsin,cosdelX=0.001x=float(input())defdiff(f):#请在此添加代码，求出函数f的导数

qq_43620191·2022-12-12 17:34

最优化--梯度下降法（python）

目录一.基础二.一元函数求解（1）代码（2）结果（3）分析三.二元函数求解（1）代码（2）结果一.基础梯度下降法是一个一阶最优化算法，它需要用到函数的一阶导数/偏导。

世一渔·2022-12-12 17:27

贝叶斯HPO基本流程

面对这个问题，无论是从单纯的数学理论角度，还是从机器学习的角度，我们都已经见过好几个通俗的思路：1我们可以对f(x)f(x)f(x)求导、令其一阶导数为0来求解其最小

吓得我泰勒都展开了·2022-12-12 16:22

神经网络激活函数小结.2022.01

神经网络激活函数小结.2022.01Sigmoid函数H-Sigmoid函数Tanh函数ReLu函数Softplus函数LeakyReLu函数PReLu(Parametric)函数RandomizedLeakyReLu

球场书生·2022-12-12 14:50

常用的激活函数合集（详细版）

目录一、定义以及作用二、常用激活函数解析1、Sigmoid函数1.1公式1.2对应的图像1.3优点与不足之处1.4对应pytorch的代码2、Tanh函数2.1公式2.2对应的图像2.3优点与不足之处2.4

小wu学cv·2022-12-12 14:48

激活函数sigmoid 、tanh、Relu、Leaky Relu 优缺点对比（最全）

1、什么是激活函数2、为什么要用3、都有什么激活函数（linear、sigmoid、relu、tanh、leakyrelu、softmax）4、不同激活函数的适用场景什么是激活函数激活函数是确定神经网络输出的数学方程式

flare zhao·2022-12-12 14:48

Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky_ReLU、SiLU、Mish函数python实现

Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky_ReLU、SiLU、Mish函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefSigmoid(x):y=1/

田小草呀·2022-12-12 14:44

oracle数据库怎么导出dat文件_实操：从Oracle到GaussDB的数据迁移

数据迁移前期使用Datasync工具进行导数测试，但由于导数效率无法满足生产系统的停机要求，而华为这个时候正好推出新的迁移工具—SDR，于是利用SDR进行了一轮新的迁移测试。1、环

weixin_39561673·2022-12-12 13:20

oracle 导数到mysql_实操：从Oracle到GaussDB的数据迁移

1、环境信息1)硬件配置信息目标库Taishan服务器硬件配置信息如下所示：源库Sun小机硬件配置如下所示：2)软件配置信息Taishan服务器操作系统及数据库软件版本如下所示：源库Sun小机操作系统及数据库软件版本如下所示：由于本次文章的重点不在于环境的搭建，所以操作系统及GaussDB的安装过程就不细述。2、SDR产品描述GaussDBSDR(SwiftDataReplicator)是一款基于

weixin_40000702·2022-12-12 13:50

python系列-逻辑回归算法（logistic回归）之梯度上升算法理解及python实现

2.实例：二次函数求极值问题二次函数如下：f(x)=-x^2+x，其函数图像如下：学过导数都知道这个函数的导数为：f’=-2x+2，在x=1处存在极大值，极大值为0；但是实际

森特吴·2022-12-12 01:37

opencv图像特征

角点的具体描述可以有以下几种：一阶导数（灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点两条及两条以上边缘的交

南妮儿·2022-12-12 01:06

台大李宏毅老师——深度学习课程笔记五（Deep Learning BackPropagation)

IntroductionNeuralNetworkBackpropagationIntroductionDeepLearning的神经网络就是一个functionNeuralNetwork现在用的激活函数已经是tanh

大叔爱学习.·2022-12-11 18:52

莫烦-pytorch

比如relu，sigmoid，tanh选择激励函数的窍门：当神经网络层只有两三层时，可选择任意的激励函数；当神经网络特别多层时，要慎重，小心梯度爆炸CNN时推荐reluRNN时推荐tanh或者relu回归建立神经网络

9377_·2022-12-11 16:02

极简说明 RNN LSTM GRU 结构和公式

sigmoidct激活使用tanhGRUGRU是LSTM的简单版本，合并内部自循环Cell与隐藏层hidden，合并遗忘门、输入门为更新门z，新增重置门r，删除输出门zt、rt激活使用sigmoidh~激活使用tanh

还卿一钵无情泪·2022-12-11 11:41

李宏毅seq2seq(RNN LSTM GRU seq2seq)

隐藏层的激活函数选用tanh函数(李沫大神的《动手学深度学习》是使用这个激活函数)，对于分类问题输出层选用softmax为激活函数。笔者还看过另一种说法，是直接将隐藏状态连结，计算最终输出。

qq_43501578·2022-12-11 11:40

network中的weight initialization

因为自建的网络很深导致网络不能很好的训练，于是寻找解决方法，（１）好的初始参数tanh的初始化用XavierinitializationReLU初始化用Heinitialization（２）batchnormalization

小妖精Fsky·2022-12-11 11:40

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