我们曾在帖子讨论过，一个连续函数可导但是导函数不连续的一个例子： http://www.cnblogs.com/zhangwenbiao/p/5426699.html 此函数为$g(x)=x^{2}\sin \left(\frac{1}{x}\right)$,补充定义$g(0)=0$. 可计算得$g ...
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2016-07-01 06:43:16
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总结原博文中的一些边缘检测算子和滤波器。（Canny算子, Sobel算子, Laplace算子以及Scharr滤波器） 首先，一般的边缘检测包括三个步骤： 1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见 ...
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2016-06-23 18:31:07
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边缘检测算子是一组用于在亮度函数中定位变化的非常重要的局部图像预处理方法。描述边缘的检测子使用偏导数，图像函数的变化可以用指向函数函数最大增长方向的梯度来表示。 不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突 ...
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2016-06-23 15:57:05
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在神经网络中，我们经常会用到 back propagation 算法来训练神经网络，根据网络的loss 函数，对网络
中的权值(weights)与偏移量(bias)求导，根据导数对权值与偏移量进行更新。
本文总结一下神经网络中，常用的几种 loss 函数，以及该 loss 函数的导数。假设输出层的值为：
f=wx+b f=wx+b
ww 是权值， bb 是偏移量， xx 是上一个...
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2016-06-21 07:35:05
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这是斯坦福CS224d深度学习与自然语言处理的第3课，这节课先会介绍单层和多层神经网络和它们在机器学习分类任务中的应用， 接着介绍如何利用反向传播算法来训练这些神经网络模型（在这个方法中，我们将利用偏导数的链式法则来层层更新神经元参数）。在给出神经网络以及这些算法严谨的数学定义后，介绍了训练神经网络的一些实用的技巧和窍门。...
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2016-06-19 14:21:42
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这是斯坦福CS224d深度学习与自然语言处理的第3课，这节课先会介绍单层和多层神经网络和它们在机器学习分类任务中的应用， 接着介绍如何利用反向传播算法来训练这些神经网络模型（在这个方法中，我们将利用偏导数的链式法则来层层更新神经元参数）。在给出神经网络以及这些算法严谨的数学定义后，介绍了训练神经网络的一些实用的技巧和窍门，比如，神经元（非线性激励），梯度检验，参数的Xavier初始化方法，学习速率，ADAGRAD...
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2016-06-19 11:41:38
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http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2876 拉格朗日乘数法:f'+入g'=0，f为函数的导数，g为限制条件的导数。 思路:E=Σki*si*(vi-vi')^2，贪心可知，当E=Eu时，才能得到最优解。 我们假设函数f=Σsi/vi,限制 ...
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2016-06-17 11:09:16
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这篇文章主要介绍梯度下降、牛顿法和拉格朗日对偶性的过程和一些原理的证明。 梯度下降： 假设$f(x),x\in R^{n}$，有一阶的连续偏导数，要求解的无约束最优化问题是： $\min \limits_{x\in R^{n}}f(x)$ $x^*$表示目标函数$f(x)$的极小点。 首先解释一下为 ...
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2016-06-04 15:02:32
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剧情提要：
[机器小伟]在[工程师阿伟]的陪同下进入了元婴期的修炼。
这次要修炼的是数学分析（或称高等数学、或称微积分）。
正剧开始：
星历2016年05月30日 09:42:01, 银河系厄尔斯星球中华帝国江南行省。
[工程师阿伟]正在和[机器小伟]一起研究[微分中值定理与导数的应用]。
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2016-06-02 15:01:18
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一.Navicat Premium中的数据迁移工具
为了生产库释放部分资源，需要将API模块迁移到mysql中，及需要导数据。
尝试了oracle to mysql工具，迁移时报错不说，这么大的数据量，用这种简陋的工具不大可靠。
意外发现平时用的数据库视图工具Navicat Premium中有数据迁移工具，意外的好用。这个工具本身支持mysql，oracle，sqlLite，...
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数据库 时间：
2016-06-02 14:11:36
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