作为损失函数 L1范数损失函数 L1范数损失函数，也被称之为最小绝对值误差。总的来说，它把目标值$Y_i$与估计值$f(x_i)$的绝对差值的总和最小化。 $$S=\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范数损失函数 L2范数损失函数，也被称为最小平方误差，总的来说，它把目标值$Y ...
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2020-01-29 16:15:42
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高斯消元 一．简介 高斯消元法，我们在线性代数里面的是学过的，它的主要用途是求解n元一次线性方程组。 举个例子，下面这个就是一个4元一次方程组 我们可以把它化成一个大小为4*5的矩阵 在求解之前，我们首先要了解一下几个线性方程组的基本性质 矩阵中任意两行交换位置，解不变。 同一行乘上同一个数，解不变 ...
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2020-01-29 14:03:21
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高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权 ...
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2020-01-27 22:02:31
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源自 krydom 大爷的 FJ 省冬令营模拟赛题 Statement 给定一棵 $n$ 个点的树和一个参数 $k$ 每次操作可以选出树上的一条边删掉，然后再加一条边，使得操作之后还是一棵树 求 $k$ 次操作能得到多少种不同的树，对 $998244353$ 取模 $n\le 50$（原题数据范围） ...
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2020-01-25 15:25:34
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高斯消元用来求解线性方程组 构造增广矩阵，然后对增广矩阵消元 每次选取这一列绝对值最大的值作为主元，可以避免精度误差，如果发现这一列都为$0$，则方程无解 然后将主元系数化为$1$,矩阵化为上三角矩阵后，便可以回代求解 $code:$ ...
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2020-01-22 21:34:33
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高斯消元专题测试 联赛后第一次爆零？？？我也不知道发生了什么 感觉和放假的关系不大啊。。。 虽说题比平时难而且数据范围出了一点锅，但是爆零有点过了？？ 一眼看T3，MatrixTree啊肯定的，然后想到之前做的那个不等式的那道题直觉是容斥。 结果又想到了那个专题里幻想乡的那道题，于是更加笃定是容斥， ...
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2020-01-21 00:37:41
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由于下学期要学习JavaEE所以打算将JavaSE的知识再重新学习一遍，打好基础的同时也希望自己有新的收获和更深刻的理解。 这次复习主要是参考 "廖雪峰老师的java教程" ，每学习完一章对其中一些要点进行总结和概括。 简介 Java最早是由SUN公司（已被Oracle收购）的 "詹姆斯·高斯林" ...
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2020-01-18 21:30:52
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概率分布（一) 参数分布 取这个名字是因为少量的参数可以控制整个概率分布。如高斯分布，我们只需要控制其期望和方差就可以得到一个特定的概率分布。 频率学家的观点：通过最优化某些准则（如似然函数）来确定参数的具体值。 贝叶斯观点：给定观察数据，先引入参数的先验分布，然后用贝叶斯定理计算对应的后验概率分布 ...
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2020-01-17 23:33:26
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``` import torch import numpy as np import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from PIL import I... ...
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2020-01-17 22:42:17
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1#色彩空间转化 def color_space_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow("gray", gray) hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV) ...
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2020-01-12 15:21:20
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