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【C++基础】第三十四课:函数基础

编写函数,调用函数,形参和实参,函数返回类型,局部对象,自动对象,局部静态对象,函数声明,分离式编译

【C++基础】系列博客为参考《C++ Primer中文版(第5版)》(C++11标准)一书,自己所做的读书笔记。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.函数基础 函数可以有0个或多个参数,而且(通常)会产生一个结果。可以重载函数,也就是说,同一个名字可以对应几个不同的函数。 一个典型的函数定义包括以下部分:返回类型(return type)、函数名字、由...

【论文阅读】Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following

Border Following,cv::findContours原理

本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.INTRODUCTION 边界追踪(border following)是二值图像处理的一个基本技术。本文提出了一种具有拓扑分析能力(topological analysis capability)的边界追踪算法。边界分为两种类型:外边界(the outer borders)和洞边界(the hole borders)。...

【论文阅读】Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

Inception-v2,Inception-v3

本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.Introduction 自从AlexNet在ImageNet2012大获成功之后,其就被广泛应用于计算机视觉的诸多领域,例如目标检测、分割、human pose estimation、视频分类以及目标追踪等。 随后,CNN朝着更深更宽(deeper and wider)的方向发展,性能也越来越好,比如后来的VGGN...

【Python基础】第三十课:分类模型之神经网络

神经网络,StandardScaler(),MLPClassifier(),plt.figure,subplots_adjust,add_subplot,plt.text

本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.神经网络 神经网络的基本知识本文不再赘述。这里只简单的说一种比较特殊的神经网络结构: 相比全连接神经网络,其连接相对稀疏,并没有做到相邻层中每两个神经元之间都连接。 2.Python实现 本文只针对比较简单的全连接神经网络。 2.1.读取数据 1 2 3 4 5 6 7 from sklearn.data...

【机器学习基础】第三十课:集成学习之结合策略

平均法(简单平均法、加权平均法),投票法(绝对多数投票法、相对多数投票法、加权投票法),学习法(Stacking)

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书,自己所做的读书笔记。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.结合策略 假定集成包含T个基学习器$\{h_1,h_2,…,h_T \}$,其中$h_i$在示例$\mathbf x$上的输出为$h_i(\mathbf x)$。本文介绍几种对$h_i$进行结合的常见策略。 2.平均法 对数值型输出$...

【C++基础】第三十三课:try语句块和异常处理

throw,try,catch,标准异常

【C++基础】系列博客为参考《C++ Primer中文版(第5版)》(C++11标准)一书,自己所做的读书笔记。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.前言 异常处理机制为程序中异常检测和异常处理这两部分的协作提供支持。在C++语言中,异常处理包括: throw表达式(throw expression),异常检测部分使用throw表达式来表示它遇到...

【Python基础】第二十九课:分类模型之SVM

SVM基础知识,SVC(),numpy数组中冒号的使用

本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.基础知识 SVM相关博客讲解: 【机器学习基础】第十六课:支持向量机之间隔与支持向量 【机器学习基础】第十七课:支持向量机之对偶问题 【机器学习基础】第十八课:支持向量机之核函数 【机器学习基础】第十九课:支持向量机之软间隔与正则化 【机器学习基础】第二十课:支持向量回归 【机器学习基础】第...

【机器学习基础】第二十九课:集成学习之Bagging与随机森林

Bagging,“包外估计”(out-of-bag estimate),随机森林(Random Forest)

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书,自己所做的读书笔记。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.前言 由【机器学习基础】第二十七课:集成学习之个体与集成可知,欲得到泛化性能强的集成,集成中的个体学习器应尽可能相互独立;虽然“独立”在现实任务中无法做到,但可以设法使基学习器尽可能具有较大的差异。给定一个训练数据集,一种可能的做法是对训...

【C++基础】第三十二课:跳转语句

break语句,continue语句,goto语句

【C++基础】系列博客为参考《C++ Primer中文版(第5版)》(C++11标准)一书,自己所做的读书笔记。 本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.前言 C++语言提供了4种跳转语句:break、continue、goto和return。 return语句后续博客会有介绍,在此不再详述。 2.break语句 break语句负责终止离它最近...

【Python基础】第二十八课:分类模型之Logistic Regression

LogisticRegression()

本文为原创文章,未经本人允许,禁止转载。转载请注明出处。 1.建立逻辑回归分析模型 1 2 3 4 5 6 7 8 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris = load_iris() clf = LogisticRegressi...