目錄
一、（C，gamma）簡介
二、交叉驗證
1、什么是交叉驗證？
2、參數優化方法
機器學習——SVM之交叉驗證對參數（C，gamma）進行優化以及選擇
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相機標定（二）深入理解四大坐標系與其變換關系
一、前言
視覺系統一共有四個坐標系：像素平面坐標系（u,v）、圖像坐標系（x,y）、相機坐標系（Xc,Yc,Zc）和世界坐標系（Xw,Yw,Zw），如下圖所示。每種坐標系之間均存…
和flatten（）)
numpy——ravel()和flatten（）
目錄
功能
用法
區別
flatten（）
ravel() 功能
這兩個函數的功能都是將多維數組轉換成一維
用法
import numpy as np
arr np.array([[1, 2],[3, 4]])
arr.flatten()降維默認行序優先，傳入參數‘F’表示列序優先
arr.flatten(F)
arr.r…
Django的model中日期字段設置默認值的問題
之前寫過這樣一個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…
 —— 畸變校正)
相機標定(三) —— 畸變校正
一、前言
根據針孔模型，物體和成像之間參數會滿足相似三角形的關系。但現實中會存在裝配誤差和透視失真等原因，導致這種關系無法成立，使理想成像與實際成像存在誤差，這種誤差即稱為畸變。 畸變分為徑向畸變，切向畸變和…
SVG技術入門：線條動畫實現原理
相信大家都見到過這樣神奇的技術：一副線條構成的畫能自動畫出自己。非常的酷。Jake Archibald是這種SVG技術的首創者，并且寫了一篇非常好的文章來描述它是如何實現的。Brian Suda也在24 Ways網站上討論過它。 Polygon使用它在一篇設計方面的文章里創造出…
機器學習——人工神經網絡之BP算法編程（python二分類數據集：馬疝病數據集）
目錄
一、理論知識回顧
1、神經網絡模型
2、明確任務以及參數
1）待估參數：
2）超參數：
3）任務
3、神經網絡數學模型定義
1）激活函數
?
2）各層權重、閾值定義
3）各層輸入輸…
Halcon例程（基于多個標定圖的單目相機標定）詳解—— Camera_calibration_multi_image.hdev
一、前言
在我的工業相機專欄里已經將相機標定涉及到的理論部分講解完畢，為什么要標定以及標定要求出什么參數呢，用一個Halcon 例程來幫助理解。 這個例程是比較經典的標定程序，基本將標定過程講的比較清楚，用的標定圖像是系統自…
SkipList 跳表
為什么選擇跳表 目前經常使用的平衡數據結構有：B樹，紅黑樹，AVL樹，Splay Tree, Treep等。 想象一下，給你一張草稿紙，一只筆，一個編輯器，你能立即實現一顆紅黑樹，或者AVL樹…
Redis failover過程
在Leader觸發failover之前，首先wait數秒(隨即0~5)，以便讓其他sentinel實例準備和調整。如果一切正常，那么leader就需要開始將一個salve提升為master，此slave必須為狀態良好(不能處于SDOWN/ODOWN狀態)且權重值最低(redis.conf中)的…
機器學習——深度學習之卷積神經網絡（CNN）——LeNet卷積神經網絡結構
目錄
一、卷積神經網絡
1、卷積神經的作用
2、LeNet
1）數據庫準備——minst
2）模型
二、關于卷積神經網絡結構的一些術語定義
1、特征圖（Feature map）
2、height（長度）、width（寬度&…
工業相機（3D）主要參數詳述
一、前言
準確的完成相機選型是一個視覺工程師必備的技能，而選型前必須對其內部參數了如指掌。工業相機是一種比較復雜的產品，其參數很多，每個參數可能會有不同的標準，下面對主要的參數會做比較詳細的闡述。
二、參數詳述
2.1 …
Struts 2初體驗
Struts2簡介： Struts2是一個基于MVC設計模式的Web應用框架，它本質上相當于一個servlet，在MVC設計模式中，Struts2作為控制器(Controller)來建立模型與視圖的數據交互。 Struts 2 目錄結構: apps目錄：Struts2示例…
機器學習——深度學習之數據庫和自編碼器
目錄
一、數據庫——數據獲取
1、Mnist
2、ImageNet
二、自編碼器（Auto-encoder）——參數初始化
1、功能
2、基本思想
1）訓練第一層
2）訓練第二層及以后的神經網絡
?
3）利用BP對整個神經網絡的參數初始值進…
Halcon例程詳解 （深度圖轉換為3D圖像）—— xyz_attrib_to_object_model_3d
一、前言
深度圖向點云圖進行轉換是進行3D檢測項目時會遇到的問題，halcon里也有針對此問題的相關例程，下面對此例程進行分析。通過學習此例程，我們可以掌握如何將一張深度圖像和一張正常二維圖像轉換為3D點云。
二、分析
* 初始化界面
dev…
動態代理之Cglib淺析
什么是Cglib Cglib是一個強大的，高性能，高質量的代碼生成類庫。它可以在運行期擴展JAVA類與實現JAVA接口。其底層實現是通過ASM字節碼處理框架來轉換字節碼并生成新的類。大部分功能實際上是ASM所提供的，Cglib只是封裝了ASM，簡化了…
機器學習——深度學習之卷積神經網絡（CNN）——AlexNet卷積神經網絡結構
目錄
一、AlexNet卷積神經網絡結構模型
1、數據庫ImageNet
2、AlexNet第一層卷積層
二、AlexNet卷積神經網絡的改進
1、非線性變化函數的改變——ReLU
2、最大池化（Max Pooling）概念的提出——卷積神經網絡通用
1）池化層
2࿰…
POJ - 3470 Walls
小鳥往四個方向飛都枚舉一下，數據范圍沒給，離散以后按在其中一個軸線排序，在線段樹上更新墻的id，然后就是點查詢在在哪個墻上了。 這題有個trick，因為數據范圍沒給我老以為是inf設置小了，WA了很多發。&…