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原创 Build ARPACK x64 with MinGW

编译生成ARPACK x64位试了几乎网上所有的资料,最后试出来如何生成ARPACK x64用到的工具MSYS2 下载地址MinGW64位 下载地址ARPACK 下载地址如何改变文本的样式强调文本 强调文本加粗文本 加粗文本标记文本删除文本引用文本H2O is是液体。210 运算结果是 1024.链接: link.居中的图片: 居中并且带尺寸的图片: 当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。如何插入一段漂亮的代码片去博客设置页面,选择一款你喜欢的代码

2020-06-15 16:35:21 692

原创 海康IPC SDK直接解码 C2365 "GetConsoleWindow":重定义 ; 以前的定义是"函数"

海康IPCSDK中直接解码模式在vs中会产生以下报错C2659 "=":作为左操作符C2365 "GetConsoleWindow":重定义 ;以前的定义是"函数"函数问题,源码中调用方法为VC,直接对其进行修改#include <stdio.h>#include <iostream>#include "Windows.h"#include "H...

2019-07-17 11:29:49 2133 7

原创 海康摄像头 NET_DVR_ALLOC_RESOURCE_ERROR 41 SDK资源分配错误

海康摄像头可通过NET_DVR_Init()初始化,在NET_DVR_Login_V40时报错出现错误为NET_DVR_ALLOC_RESOURCE_ERROR 41 SDK资源分配错误解决方案:将海康SDK中库目录与头文件目录中所有内容,拷贝到项目的程序运行目录下(就是debug目录下有程序的exe)...

2019-07-17 09:50:11 5568 1

原创 VS使用CUDA对于cooperative_groups.h文件无法识别原由

本人在使用VS2019调用CUDA给予的样例代码时,产生了以下错误。对于命名空间cooperative_groups无法识别,查找cooperative_groups.h发现其内容因VSIntellisense无法识别其__CUDACC__导致主文件显示错误。在官网文档中对于CUDA的运行方式做了如下阐述,CUDA应用程序的源文件由传统主机代码和针对设备(GPU)代码构成,CUDA...

2019-07-10 19:46:40 1178 4

原创 sigmoid作为激活函数时使用交叉熵损失函数cross-entropy原由

在大多数使用sigmoid作为激活函数时,神经网络中通过使用交叉熵损失函数cross-entropy可使网络参数能够快速的从错误中学习问题,使梯度下降中权值w以及偏秩b的下降速率得以提升,即可较为快速的得出网络结果。在下方图示中,我们给出神经网络中对于使用sigmoid作为激活函数,在使用二次代价函数(quadraticcost)时产生的一种下降速率缓慢的数据图像。对于上图两神经网络...

2019-06-24 12:00:14 8157

原创 Word开启自动加载启动项

Word中加载MathType时,每次开启都需要配置在选项->加载项中重新配置一遍。关于自动加载启动项步骤如下:1.在 Word 2010、 2013年或 2016 中,选择文件>选项>高级。在 Word 2007 中,单击Microsoft Office 按钮,,然后选择Word 选项>高级。2.向下滚动到常规,,然后单击文件位置。3.请注意启动列...

2019-05-25 10:08:26 6725 4

原创 MIT 线性代数笔记 第一、二课

因为目前研究方向为3维重建,所以需要补一些线代知识,该笔记主要是给自己看的,而且一般记录我不太熟悉的向量有关的知识...一般线代常识性东西我就不写了....第一课在MIT老师对于线性代数中AX=b的理解中,将矩阵乘以向量分为两种形式,一种行图像,一种列图像。二维:行图像:对于函数行图像将每一行视为一条直线,对于其中的x,y视为每一条直线上的点,求出x,y为两直线的交点。...

2018-12-06 11:00:51 256

原创 HTTP 错误 404.5 - Not Found

开发过程中遇到以上问题该问题原因为当前文件被禁止访问,有可能在某个禁止路径内,因此删除禁止路径即可。后通过搜索发现类似404.7-Web 服务器上的请求筛选被配置为拒绝该请求,因为内容长度超过配置的值参照其解决方法第一种在web.config中修改&lt;denyUrlSequences&gt;的设置&lt;system.webServer&gt;&lt;securi...

2018-11-12 13:32:32 1376

原创 最大似然估计(MadTurtle)

似然函数似然函数是给定联合样本值x下关于未知参数θ的函数: 等式右边表明在给定θ时,x出现的可能性大小。 类似于当x∈X时 如果X时离散的随机变量 ,即代表了在参数θ下随机向量X取到x的可能性,也可以称为概率质量函数。 当X为连续随机变量时,那么f(x|θ)为给定θ下x的概率密度函数。等式左边表明在给定样本x时,对于不同的θ,那个θ可以使x出现的可能性最大。 (这里的参数θ可以参照后面极

2017-12-26 19:56:35 475

原创 决策树CART与ID3,C4.5联系与区别

CART与ID3和C4.5相同都由特征选择,树的生成,剪枝组成。但ID3和C4.5用于分类,CART可用于分类与回归。CART是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布,与ID3和C4.5的决策树所不同的是,ID3和C4.5生成的决策树可以是多叉的,每个节点下的叉树由该节点特征的取值种类而定,比如特征年龄分为(青年,中年,老年),那么改节点下可分为3叉。而CART为假设决策树为二叉树,

2017-12-02 11:49:29 15360

原创 感知机的对偶形式

首先声明感知机的对偶形式与原始形式并没有多大的区别,运算的过程都是一样的,但通过对偶形式会事先计算好一些步骤的结果并存储到Gray矩阵中,因此可以加快一些运算速度,数据越多节省的计算次数就越多,因此比原始形式更加的优化。 首先我们介绍一下感知机的原始形式,之后与其对比。感知机感知机是二类分类的线性分类模型,输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,分别去+1和-1两值。感知机对应与输入空间中将实例划

2017-11-09 17:43:45 9767 4

原创 傅里叶变换三性质

既然一个函数通过傅里叶变换可以得到另外的函数,那么通过对原函数的变换,其傅里叶变换后函数是否也有特殊的变换性质?时延性 f(t)为原函数,F(S)为经过傅里叶变换后的频域函数,b为时移的距离 那么这个?是什么。 意味着时移对应着频域上的相移(相位)尺度变化 f(t)为原函数,F(S)为经过傅里叶变换后的频域函数,a为尺度变换的幅度的 那么这个?是什么。 当a>0时, 用

2017-11-03 12:58:59 2429

原创 马氏距离

马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scale-invariant),即独立于测量尺度。 对于一个均值为,协方差矩阵为Σ的多变量矢量,其马氏距离为马氏距

2017-10-29 15:00:50 1283

原创 卷积

函数卷积的定义: 卷积是分析数学中一种重要的运算。 设:f(x),g(x)是R1上的两个可积函数,作积分:可以证明,关于几乎所有的实数x,上述积分是存在的。这样,随着x的不同取值,这个积分就定义了一个新函数h(x),称为函数f与g的卷积,记为h(x)=(f*g)(x)。以图像的方式理解:(先指出函数的表示这里f(x)以f,g(x)以g代替,g符号代表傅里叶变换,like gg(x)意味着函数

2017-10-26 19:21:17 824

原创 傅里叶变换概念及公式推导

傅里叶变换傅里叶变换的目的是可将时域(即时间域)上的信号转变为频域(即频率域)上的信号,随着域的不同,对同一个事物的了解角度也就随之改变,因此在时域中某些不好处理的地方,在频域就可以较为简单的处理。傅里叶变换公式: (w代表频率,t代表时间,e^-iwt为复变函数) 傅里叶变换认为一个周期函数(信号)包含多个频率分量,任意函数(信号)f(t)可通过多个周期函数(基函数)相加而合成。 从物理角度

2017-10-16 21:03:16 294322 10

visio 科学图形包

visio 科学图形包

2020-12-31

ARPACK.rar

ARPACK x64 是一个开源的矩阵运算工具,支持超大规模矩阵的运算(特征值、向量)he package is designed to compute a few eigenvalues and corresponding eigenvectors of a general n by n matrix A. It is most appropriate for large sparse or structured matrices A where structured means that a matrix-vector product w <- Av requires order n rather than the usual order n2 floating point operations. This software is based upon an algorithmic variant of the Arnoldi process called the Implicitly Restarted Arnoldi Method (IRAM). When the matrix A is symmetric it reduces to a variant of the Lanczos process called the Implicitly Restarted Lanczos Method (IRLM). These variants may be viewed as a synthesis of the Arnoldi/Lanczos process with the Implicitly Shifted QR technique that is suitable for large scale problems. For many standard problems, a matrix factorization is not required. Only the action of the matrix on a vector is needed.

2020-06-16

俄罗斯方块

C# ,winform开发的俄罗斯方块源代码,供大家参考,使用

2018-01-04

Deep Learning 中文版

Deep Learning 深度学习资料的翻译文档 , 供大家学习参考

2018-01-04

html网页设计大作业

html网页设计大作业,关于植物,包含7个页面,css文件

2018-01-04

空空如也

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