原创 持續學習與筆記重要性

每進入一個新的領域,學習新的事物,總要花很多時間與精力去消化這些知識。之前看書總是沒有做筆記習慣,從長久來看是不利於深入學習和進一步探索的。

原创 概率分佈函數 VS 概率密度函數)

隨機變量的分佈函數: 1. 定義 設X是一個隨機變量,x是任意實數,函數F(x)=P{X<=x}稱爲X的分佈函數。 2.1 性質 對於任意x1、x2,P{X<=x2}-P{X<=x1}=F(x2)-F(x1),因此分佈函數描述了隨機變

原创 core組件進階

core組件進階 文章轉載《opencv3編程入門》,毛星雲 冷雪飛等編著 如何操作圖像中的像素 如如何操作圖像中的像素 設置感興趣區域 如何進行圖像混合 如何進行多通道圖像混合 *如何調整圖像的對比度和亮度值 如何對圖像進行離

原创 opencv 霍夫變換檢測圓

#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; const int kvalue = 15;//雙邊濾波鄰域大小 int main() {Ma

原创 C++中堆和棧的解析

內存分配方面: 堆: 操作系統有一個記錄空閒內存地址的鏈表,當系統收到程序的申請時,會遍歷該鏈表,尋找第一個空間大於所申請空間的堆結點,然後將該結點從空閒結點鏈表中刪 除,並將該結點的空間分配給程序,另外,對於大多數系統,會在這塊內存

原创 DTW

DTW的原理及matlab實現(轉載) 時間:2014-11-13  |  來源:cnphp6      在大部分的學科中,時間序列是數據的一種常見表示形式。對於時間序列處理來說,一個普遍的任務就是比較兩個序列的相似性。   

原创 河內之塔算法

有三根柱子,n 個圓盤,在第一個柱子那按從大到小排列,將其移到c,最少需要多少步驟?   1個盤,A->C,1步, 2個盤,A->B,A->C,B->C,3步 3個盤,吧前2個移到B,需要3步,再把第三個移到C,1步,再把B上2

原创 Kinect v2 簡介

kinect for windows v2 外觀: kinect v1 與 kinect v2比較:   Kinect v1 Kinect v2預覽版             顏色(Color) 分辨率(Res

原创 冒泡排序

冒泡排序Bubble sort 原理是臨近的數字兩兩進行比較,按照從小到大或者從大到小的順序進行交換, 這樣一趟過去後,最大或最小的數字被交換到了最後一位, 然後再從頭開始進行兩兩比較交換,直到倒數第二位時結束 namesp

原创 i++ 與 ++i 的區別

轉載知乎 https://www.zhihu.com/question/19811087  葉王  太筆着天道,感謝! 1、 i++ 返回原來的值,++i 返回加1後的值。 2、 i++ 不能作爲左值,而++i 可以。 1)如果只

原创 矢量二範數

  監督機器學習問題無非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在規則化參數的同時最小化誤差。最小化誤差是爲了讓我們的模型擬合我們的訓練數據,而規則化參數是

原创 字符串的反轉

本節內容乃參考《編程之法,面試和算法心得》,July著。謝謝作者的辛苦付出! 給定一個字符串,要求將字符串前面的若干字符串一道字符串的尾部。 分析:將需要移動的字符串逐個移到字符串的尾部. void LeftShitOne(char*

原创 C#

2016年5月5日,博客開通了,我又下定決心繼續走下去這條自己選擇的路子!離我的目標又近了!

原创 機器學習核函數的定義和作用

下面這張圖位於第一、二象限內。我們關注紅色的門,以及“北京四合院”這幾個字下面的紫色的字母。我們把紅色的門上的點看成是“+”數據,紫色字母上的點看成是“-”數據,它們的橫、縱座標是兩個特徵。顯然,在這個二維空間內,“+”“-”兩類數據不是

原创 C++從零實現BP神經網絡

本文轉載自 http://blog.csdn.net/ironyoung/article/details/49455343 BP(backward propogation)神經網絡  簡單理解,神經網絡就是一種高端的擬合技術。教程