ly_ht-CSDN博客

原创 opencv问题集合

一、对于绘图问题 1、注意opencv中的传的坐标都是（y,x） cv2.resize(img,(y,x)) cv2.getRotationMatrix2D((175,200), 10, 1.0) 这里的（175，200）也是（y,x）来的 cv2.rectangle(img,(int(y_min),int(x_min)),(int(y_max),int(x_max)),(0,255,255),2) 这里的矩形的绘制也是（y,x）；

2020-08-13 20:09:57 118

原创 win10-python3.7-CUDA10.0

一、配置环境 win10 python3.7 CUDA10.0 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38 1、下载Annoconda,基本的工具包都具备了，python3.7 2、需要在NVIDA中的控制面板中–>左下脚系统信息–>组件–>找到适合CUDA的最高版本；本机的CUDA10.0 通过nvcc -V 用来查看是否安装成功； 3.下载对应的cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38.zip 这个需要到NVIDA的官

2020-08-13 20:09:27 1343 1

原创 Linux的一些知识点

一、在安装虚拟机时 1、可以将存储空间弄的大一点（100G），如果用不到这么多也不会浪费 2、安装好虚拟机之后，可以对镜像源进行更换：步骤1：对源文件进行备份： sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list_backup 步骤2：打开源文件：sudo getdit /etc/apt/sources.list 步骤3：对开源网址进行更新加载：sudo apt-get update（这个只用操作一次）步骤4：对安装包进行更新：sudo apt-get

2020-08-07 19:51:03 152

转载机器学习---矩阵的运算

一、关于python中的矩阵乘法，我们一般有两种数据格式可以实现：np.array()类型和np.mat()类型；对于这两种数据类型均有三种操作方式：（1）乘号 * （2）np.dot() （3）np.multiply() np.dot（）对于这两种数据格式均为矩阵乘法； np.multiply()对于这两种数据格式均为按元素相乘；符号“*”对于array类型是是按元素类型相乘，对于mat类...

2020-01-12 22:55:23 253

转载 python numpy中mat和matrix的不同

1、np.mat() import numpy as np b=np.mat（a）是将a转化为矩阵如果a本身是矩阵，就是创建a的一个引用，相当于：np.matrix(a,copy=False)。无论a和b哪一个发生改变都会影响矩阵本身。如果a不是矩阵，此时b就是a转化成矩阵的结果，是在原有的基础上进行copy(). 2、np.matrix() 单纯的是创建一个矩阵。 —————————————...

2020-01-12 16:33:34 429

原创机器学习--第二章（代价函数、梯度下降）

单变量线性回归：所谓的单边量就是指只有一个输入变量（特征变量）所谓的线性是指变量的次数为1次所谓的回归是指预测的输出是连续的 m–代表样本的数量 x --代表输入变量（输入特征） y --代表输出变量（预测的目标变量）（x,y）表示一个训练样本训练集—》学习算法–》输出函数h（假设函数,预测函数）目的是为了得到模型的参数：θ\thetaθ ，让假设函数来尽量与数据点进行很好的拟合。如...

2020-01-12 16:08:38 137

原创 1、机器学习任务一

1、机器学习的理解：机器学习最主要的两类：（1）监督学习：我们来交计算机来学习例子：比如房价的预测，垃圾邮件的过滤，（2）无监督学习：计算机自己来学习例子：比如谷歌新闻的聚合，比如市场的细分。 ...

2020-01-12 11:12:00 104

原创吴恩达机器学习作业1---线性回归

一、单变量线性回归机器学习是基于实验建模，通过采用归纳推理来解决问题；通过已知的一些数据来进行归纳总结出一个公式对该问题比较适合的，从而对未知的数据进行预测。数据集描述：已知若干城市的人口和利润，用回归的方法计算去哪个城市发展。针对于本案例：第一步：提取特征；（1）本案例只有人口这个特征第二步：选择合适的模型。（1）由于因变量利润为一个离散值，故为回归模型。 h(θ)=θ0+θ1x1...

2020-01-08 16:38:47 203

weixin_43898442的博客