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  • 拉格朗日對(duì)偶性

    原始問(wèn)題與對(duì)偶問(wèn)題原始問(wèn)題:求,s.t.拉格朗日函數(shù)設(shè)如果與不滿足前面的條件約束辟宗,則上式就會(huì)變成正無(wú)窮然后再考慮最小化問(wèn)題則上式與f(x)極小化...

  • 圖像的莫爾紋效應(yīng)

    最近看到二維傅立葉圖像變換碗硬,其中提到了莫爾紋。生活當(dāng)中莫爾紋很容易見到绵咱,就像用python顯示出來(lái)碘饼。于是寫了一段代碼。 去githubhttps...

  • 直方圖均衡化-數(shù)學(xué)概念一

    為什么使用累積分布能夠使分布均勻化 考慮連續(xù)值的情況:假設(shè)已經(jīng)隨機(jī)變量X悲伶,以及其概率密度P(X)艾恼。已經(jīng)轉(zhuǎn)化函數(shù)現(xiàn)在需要求Y的分布函數(shù)即因?yàn)镕(x...

  • 簡(jiǎn)單理解樸素貝葉斯

    解決的問(wèn)題: 已經(jīng)一個(gè)訓(xùn)練集,給定數(shù)據(jù)x麸锉,求y 含義: 樸素貝葉斯是基于貝葉斯定理與特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法钠绍。 為什么是基于貝葉斯定理:由訓(xùn)練...

  • Resize,w 360,h 240
    用PaddlePaddle做的視頻模仿秀,很糙~

    目標(biāo): 模仿秀的目的是根據(jù)流行的舞蹈視頻花沉,生成一段動(dòng)作與其相似的用戶視頻柳爽。用戶需要提供一段被模仿的視頻短片,此外用戶需要提供多段的素材視頻碱屁,素材...

  • 向量夾角的計(jì)算

    背景 在使用PaddleHub對(duì)姿態(tài)關(guān)鍵點(diǎn)分析的時(shí)候磷脯,想計(jì)算一下關(guān)節(jié)點(diǎn)的夾角,竟然有一些卡住了娩脾,在此記錄一下赵誓。 使用內(nèi)積計(jì)算夾角 剛開始想到的,...

  • 《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》-習(xí)題2.3

    題目: 證明以下定理:樣本集線性可分的充分必要條件是正實(shí)例點(diǎn)集所構(gòu)成的凸殼與負(fù)實(shí)例點(diǎn)集構(gòu)成的凸殼互不相交柿赊。 解答: 必要性:如果樣本集是線性可分...

  • Resize,w 360,h 240
    小白入門深度學(xué)習(xí)的必修課——飛槳

    我與飛槳 第一次聽說(shuō)飛槳是在百度的AI Studio課程《Python小白逆襲大神》當(dāng)中俩功。在此之前開始想往深度學(xué)習(xí)方向轉(zhuǎn)型,在AI Studio...

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