算法流程： 实现： base.py from abc import ABCMeta, abstractmethod import types class SkoBase(metaclass=ABCMeta): def register(self, operator_name, operator, * ...
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2020-07-12 01:05:49
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使用qt的qchart显示数据曲线，坐标轴QValueAxis可以设置刻度间隔数量，但每个刻度的数值是根据坐标的极值除以间隔数量得到的，不一定是整数，导致曲线控件的显示刻度不适合观察。 如图： 纵坐标刻度带有小数，观察数据曲线时，就不容易计算曲线的波动。解决方法很简单，就是设置曲线坐标范围后，根据坐 ...
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2020-07-10 13:23:32
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交替方向乘子法(ADMM)简明梳理 本文对ADMM所涉及的一些数学知识进行简单的讲解, 并在最后汇总, 写出ADMM的基本形式. 本文对推导过程酌情省略. 拉格朗日乘子法 给定二元函数$z=f(x,y)\(和约束条件\)\psi(x,y)=0$, 求二元函数$z=f(x,y)$在约束条件下的极值点. ...
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2020-07-01 22:17:13
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内容来自CSDN--作者为zsffuture 什么是梯度？ 以二元函数为例，如果一个函数为f（x,y）,某点（x0，y0）的梯度为： 由定义可以看出，梯度为一个向量。 泰勒级数 当x为标量时，根据泰勒公式，可知如果该点如果是极值点，则导数一定为0： 当x为向量时，根据泰勒公式， ...
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2020-06-29 00:14:24
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我在 《二元函数 的 极值点 怎么求 ？》 https://www.cnblogs.com/KSongKing/p/13022641.html 里 提出了 曲面短程线方程组 和 曲面短程线微元方程组 。 曲面短程线方程组 是 n 元方程组， 数值方法 求解 的 计算量（时间复杂度） 太大， 简单的说 ...
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2020-06-23 15:37:56
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在图像处理领域中，特征点又被称为兴趣点或者角点，它通常具有旋转不变性和光照不变性和视角不变性等优点，是图像的重要特征之一，常被应用到目标匹配、目标跟踪、三维重建等应用中。点特征主要指图像中的明显点，如突出的角点、边缘端点、极值点等等，用于点特征提取的算子称为兴趣点提取（检测）算子，常用的有Harri... ...
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2020-06-20 21:22:49
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很好的用二进制来优化了$RMQ$中的操作 Body 定义一个数组$f[i][j]\(表示数列中\)[i,2 ^ j - 1]$这一段区间的极值 可得 \(f[i][j] = max(f[i][j-1],f[i+2^{j-1}][j-1])\) 先说一下这个的正确性,因为我们知道 \(f[i][j] ...
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2020-06-12 00:53:41
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1.梯度下降法 是一种基于搜索的最优化方法，作用是最小化一个损失函数。 但不是所有的函数都有唯一的极值点。 解决方案：多次运行，随机初始化点 梯度下降法的初始点也是一个超参数 线性回归法的损失函数具有唯一的最优解。 模拟实现梯度下降法 1 import numpy as np 2 import ma ...
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2020-06-05 21:05:44
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非线性泛函分析导论（二）：变分问题的拓扑结构 【上节回顾】 我们已经了解了 Sobolev 嵌入定理、Rellich 紧嵌入定理以及如何给 Sobolev 空间上的非线性泛函做导数演算——也就是变分。我们也了解到，与有限维的函数极值问题相比，无限维空间的泛函取到极值需要更加严格的条件——集合的弱紧性 ...
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2020-05-31 19:41:47
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（一）数据集： （二）SIFT特征简介： 1.1算法简介： 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。 局部影像特征的描述与 ...
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2020-05-24 22:34:27
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