目录
一、（C，gamma）简介
二、交叉验证
1、什么是交叉验证？
2、参数优化方法
机器学习——SVM之交叉验证对参数（C，gamma）进行优化以及选择
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2427: [HAOI2010]软件安装 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MBSubmit: 960 Solved: 380[Submit][Status][Discuss]Description 现在我们的手头有N个软件，对于一个软件i，它要占用Wi的磁盘空间，它的价值为Vi。我们希望从中选择一些软件…
相机标定（二）深入理解四大坐标系与其变换关系
一、前言
视觉系统一共有四个坐标系：像素平面坐标系（u,v）、图像坐标系（x,y）、相机坐标系（Xc,Yc,Zc）和世界坐标系（Xw,Yw,Zw），如下图所示。每种坐标系之间均存…
和flatten（）)
numpy——ravel()和flatten（）
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功能
用法
区别
flatten（）
ravel() 功能
这两个函数的功能都是将多维数组转换成一维
用法
import numpy as np
arr np.array([[1, 2],[3, 4]])
arr.flatten()降维默认行序优先，传入参数‘F’表示列序优先
arr.flatten(F)
arr.r…
Django的model中日期字段设置默认值的问题
之前写过这样一个model： class MonthlyFeeMember(models.Model):worker models.ForeignKey(Student, verbose_nameu"worker", related_name"as_monthly_fee_members")month models.CharField(umonth, max_length10, defaultget_current_month…
 —— 畸变校正)
相机标定(三) —— 畸变校正
一、前言
根据针孔模型，物体和成像之间参数会满足相似三角形的关系。但现实中会存在装配误差和透视失真等原因，导致这种关系无法成立，使理想成像与实际成像存在误差，这种误差即称为畸变。 畸变分为径向畸变，切向畸变和…
SVG技术入门：线条动画实现原理
相信大家都见到过这样神奇的技术：一副线条构成的画能自动画出自己。非常的酷。Jake Archibald是这种SVG技术的首创者，并且写了一篇非常好的文章来描述它是如何实现的。Brian Suda也在24 Ways网站上讨论过它。 Polygon使用它在一篇设计方面的文章里创造出…
机器学习——人工神经网络之BP算法编程（python二分类数据集：马疝病数据集）
目录
一、理论知识回顾
1、神经网络模型
2、明确任务以及参数
1）待估参数：
2）超参数：
3）任务
3、神经网络数学模型定义
1）激活函数
2）各层权重、阈值定义
3）各层输入输…
Halcon例程（基于多个标定图的单目相机标定）详解—— Camera_calibration_multi_image.hdev
一、前言
在我的工业相机专栏里已经将相机标定涉及到的理论部分讲解完毕，为什么要标定以及标定要求出什么参数呢，用一个Halcon 例程来帮助理解。 这个例程是比较经典的标定程序，基本将标定过程讲的比较清楚，用的标定图像是系统自…
SkipList 跳表
为什么选择跳表 目前经常使用的平衡数据结构有：B树，红黑树，AVL树，Splay Tree, Treep等。 想象一下，给你一张草稿纸，一只笔，一个编辑器，你能立即实现一颗红黑树，或者AVL树…
Redis failover过程
在Leader触发failover之前，首先wait数秒(随即0~5)，以便让其他sentinel实例准备和调整。如果一切正常，那么leader就需要开始将一个salve提升为master，此slave必须为状态良好(不能处于SDOWN/ODOWN状态)且权重值最低(redis.conf中)的…
机器学习——深度学习之卷积神经网络（CNN）——LeNet卷积神经网络结构
目录
一、卷积神经网络
1、卷积神经的作用
2、LeNet
1）数据库准备——minst
2）模型
二、关于卷积神经网络结构的一些术语定义
1、特征图（Feature map）
2、height（长度）、width（宽度&…
工业相机（3D）主要参数详述
一、前言
准确的完成相机选型是一个视觉工程师必备的技能，而选型前必须对其内部参数了如指掌。工业相机是一种比较复杂的产品，其参数很多，每个参数可能会有不同的标准，下面对主要的参数会做比较详细的阐述。
二、参数详述
2.1 …
Struts 2初体验
Struts2简介： Struts2是一个基于MVC设计模式的Web应用框架，它本质上相当于一个servlet，在MVC设计模式中，Struts2作为控制器(Controller)来建立模型与视图的数据交互。 Struts 2 目录结构: apps目录：Struts2示例…
机器学习——深度学习之数据库和自编码器
目录
一、数据库——数据获取
1、Mnist
2、ImageNet
二、自编码器（Auto-encoder）——参数初始化
1、功能
2、基本思想
1）训练第一层
2）训练第二层及以后的神经网络
3）利用BP对整个神经网络的参数初始值进…
Halcon例程详解 （深度图转换为3D图像）—— xyz_attrib_to_object_model_3d
一、前言
深度图向点云图进行转换是进行3D检测项目时会遇到的问题，halcon里也有针对此问题的相关例程，下面对此例程进行分析。通过学习此例程，我们可以掌握如何将一张深度图像和一张正常二维图像转换为3D点云。
二、分析
* 初始化界面
dev…
动态代理之Cglib浅析
什么是Cglib Cglib是一个强大的，高性能，高质量的代码生成类库。它可以在运行期扩展JAVA类与实现JAVA接口。其底层实现是通过ASM字节码处理框架来转换字节码并生成新的类。大部分功能实际上是ASM所提供的，Cglib只是封装了ASM，简化了…
机器学习——深度学习之卷积神经网络（CNN）——AlexNet卷积神经网络结构
目录
一、AlexNet卷积神经网络结构模型
1、数据库ImageNet
2、AlexNet第一层卷积层
二、AlexNet卷积神经网络的改进
1、非线性变化函数的改变——ReLU
2、最大池化（Max Pooling）概念的提出——卷积神经网络通用
1）池化层
2࿰…
POJ - 3470 Walls
小鸟往四个方向飞都枚举一下，数据范围没给，离散以后按在其中一个轴线排序，在线段树上更新墙的id，然后就是点查询在在哪个墙上了。 这题有个trick，因为数据范围没给我老以为是inf设置小了，WA了很多发。&…