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【OpenCV基础】第六课:图像混合

线性混合操作,addWeighted,add,multiply

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.线性混合操作 $g(x)=(1-\alpha)f_0(x)+\alpha f_1(x)$ 其中$\alpha$的取值范围为0~1之间。 2.addWeighted OpenCV中实现图像混合功能的API: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 void cv::addWeighted( inputArray s...

【深度学习基础】第四课:正向传播与反向传播

学习率,计算图,正向传播,反向传播,梯度下降法在logistic回归中的应用

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。 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.符号约定 在正式开始接触深度学习之前,首先约定一些数学符号,适用于整个【深度学习基础】系列博客。 用一对$(x,y)$表示一个单独的样本,其中$x\in \mathbb R^{n_x},y\in \{0,1 \}$。x是$n_x$维的...

【Python基础】第八课:网络爬虫

网络爬虫架构,开发者工具,BeautifulSoup

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.网络爬虫架构 👉网页编写的几个重要元素: 【html】中文全称为超文本标记语言,类似于xml格式。 超文本:指页面内的图片、链接,甚至音乐、程序等非文字元素。 html的结构包括“头(head)”部分和“主体(body)”部分,其中“头”部分提供关于网页的信息,“主体”部分提供...

【深度学习基础】第三课:什么是神经网络

神经网络的基本概念、神经网络的基本结构

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。 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.预测房屋价格 假设我们现在想要根据房屋面积来预测房屋的价格。首先,我们需要采集一些样本,然后将这些样本标注在二维坐标系中,用横轴表示房屋的面积,纵轴表示房屋的价格,如下图所示: 那么我们现在构建一个简单的线性模型去拟合这些样本: ...

【数学基础】第八课:概率分布

伯努利分布,二项分布,泊松分布,均匀分布,指数分布,正态分布,概率函数,概率密度函数,概率分布函数

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.概率分布 概率分布,是指用于表述随机变量取值的概率规律。事件的概率表示了一次试验中某一个结果发生的可能性大小。若要全面了解试验,则必须知道试验的全部可能结果及各种可能结果发生的概率,即随机试验的概率分布。如果试验结果用变量X的取值来表示,则随机试验的概率分布就是随机变量的概率分布,即随机变量的可能取值及取得对应值的概率...

【机器学习基础】第八课:线性判别分析

线性判别分析,广义瑞利商,类内散度矩阵,类间散度矩阵,全局散度矩阵,拉格朗日乘子法,KKT条件,上确界,下确界

【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.线性判别分析 1.1.背景 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,简称LDA)是一种经典的线性学习方法。亦称“Fisher判别分析”,但是严格来说LDA与Fisher判别分析稍有不同,前者假设了各类样本...

【C++基础】第十一课:处理类型

类型别名,typedef,using,auto,decltype

【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.类型别名 类型别名是一个名字,它是某种类型的同义词。 使用类型别名有很多好处,它让复杂的类型名字变得简单明了、易于理解和使用,还有助于程序员清楚地知道使用该类型的真实目的。 有两种方法可用于定义类型别名...

【OpenCV基础】第五课:图像操作

读写像素值,与/或/非/异或操作,ROI

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.读取像素值 在【OpenCV基础】第三课:掩膜操作中,我们可以通过mat.ptr<uchar>()获取图像某一行像素数组的指针。因此如果想要读取点(x=50,y=0)(⚠️即(row=0,col=50))的像素值,可以这样做:mat.ptr<uchar>(0)[50]。 在本节将介绍另外几种直...

【深度学习基础】第二课:softmax分类器和交叉熵损失函数

线性分类,softmax分类器,hardmax分类器,交叉熵损失函数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。 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.线性分类 如果我们使用一个线性分类器去进行图像分类该怎么做呢?假设现在我们有一张$2\times2\times1$的图像(即图像大小为$2\times 2$,通道数为1),像素值见下: \[\begin{bmatrix} 56 &am...

【Python基础】第七课:处理JSON、XML格式的数据

JSON,XML

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.处理JSON格式数据 👉方法一: 采用open的方式: 1 2 3 with open ('jd.json','r') as f: jd=f.read() print(jd) 结果见下: ❗️其中,jd为字符串格式(因为.read()返回的即为字符串格式): 将输出结果转换成字典格式: ...