原创 MATLAB遇到問題:錯誤使用mex的解決辦法

今天,學習到支持向量機(SVM)時,需要在matlab上安裝Libsvm工具箱,安裝前。首先需要確定是否安裝C++編譯器,如果沒有安裝,輸入 mex -setup 就會出現以下錯誤: 整個下午試過很多方法,比如說: 先下載Mi

原创 Sublime Text安裝及插件安裝

最近剛重裝電腦,把配置好的sublime text都弄沒了。於是重新下載配置,沒想到這麼麻煩。詳細安裝步驟如下: ** 1.Sublime Text及Package Control安裝 ** Sublime Text安裝網站:ht

原创 手寫數字識別問題(1)——關於MNIST數據集

1.MNIST數據集介紹 MNIST數據集是機器學習領域非常經典的一個數據集。MNIST數據集來自美國國家標準與技術研所,National Institute of Standard and Technology(NIST)。訓練

原创 安裝完Anoconda後,在命令行輸入python出現“Warning:This Python interpreter is in a conda environment解決方案

看過很多相關文章後,針對問題Warning: This Python interpreter is in a conda environment, but the environment has not been activate

原创 Python實例之七段數碼管繪製

基本思路: 1.繪製單個數字對應的數碼管 2.獲得一串數字,繪製對應的數碼管 3.獲得當前系統時間,繪製對應的數碼管 七段數碼管對應線條: 首先,繪製單個數字對應的數碼管函數: def drawGap():#繪製數碼管間隔

原创 關於畢業論文之手寫數字識別若干問題的分析(總)

最近,開始準備着手完成畢業設計,我的畢設題目是《基於MATLAB的手寫數字識別系統的分析和設計》。 因此,接下來的幾篇博客重點講述一下遇到的問題以及解決辦法分析。

原创 手寫數字識別問題(5)——完結

經過接近15周的艱苦努力,畢業設計(基於MATLAB的手寫數字識別系統)已經完結。 設計過程中遇到的部分問題可查閱博客: 手寫數字識別問題(1)——關於MNIST數據集 手寫數字識別問題(2)——利用MATLAB搭建GUI界面

原创 MATLAB之GUI界面介紹與搭建

作爲圖形用戶界面(GUI)的小白,先來了解一下GUI界面的內容: MATLAB中常用的是利用guide命令搭建GUI界面。 第一步: 命令行窗口輸入>>guide 第二步:彈出GUIDE快速入門窗口,選擇新建GUI(同理,如果要

原创 VS Code大道至簡——安裝到配置

VS Code在2015年4月問世,大道至簡。 免費、開源、跨平臺、插件化 1.VS Code配置及插件 插件安裝點擊這裏: 設置: 其中,“用戶”設置可以看做是全局配置,所有項目生效。而“工作區”設置是僅在當前項目的設置,

原创 Sublime Text3如何配置Python交互式命令行?

1.ctrl + shift + p,打開命令面板,輸入install,在菜單中選擇Package Control:Install Package如圖: 2.在命令輸入框中輸入: SublimeREPL,彈出菜單中選擇【Subl

原创 關於最小二乘法的相關知識

由於最近面臨研究生複試,而有些導師最喜歡問最小二乘法的相關知識,因此,特地仔細研究了一下最小二乘法。 (研究的不深,僅供參考) 1.什麼是最小二乘法? 很多人都會被“最小二乘法”這個詞誤導了,不知所云。我覺得從它的英文意思更容易理

原创 手寫數字識別問題(2)——利用matlab搭建GUI界面

經過GUI的學習(詳見博客:https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/105357279 ),小白逐漸瞭解了MATLAB的GUI界面及其搭建。下面是我自己搭建的手寫數字識別GUI界

原创 手寫數字識別問題(4)——圖像處理時常見問題之uint8與double類型詳解

今天,在處理mnist數據集時,遇到一個十分棘手的問題,讀取到test最後一張圖像時,出現了一個很神奇的問題。 原始圖像應該是這樣的: 但是調用函數從’t10k-images.idx3-ubyte’讀取出來卻是這樣的, 剛開始

原创 手寫數字識別問題(3)——詳解卷積神經網絡LeNet-5

由於卷積神經網絡結構較爲複雜,因此以示例詳解卷積神經網絡。 作爲手寫數字識別的巔峯之作, Yann LeCun等人提出了基於卷積神經網絡的一個文字識別系統 LeNet-5。(論文爲《Gradient-Based Learning

原创 神經網絡之Mini-Batch梯度下降

傳統的梯度下降算法,遍歷全部數據集算一次損失函數,然後算函數對各個參數的梯度,更新梯度。這種梯度下降法叫做這稱爲Batch gradient descent(BDG)。我們知道 Batch 梯度下降的做法是,在對訓練集執行梯度下降