Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969715313164?via%3Dihub#bb0020 “如果我们知
在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。 当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作基本算法的科普向。如有错误，请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
通常在机器学习面试中，问完常见基础知识的技术问题之后会有具体的项目问题的讨论，所以这里准备了一些项目相关的话题，以可以帮助你准备和通过计算机视觉相关的面试。
用while循环制作一个求平均值的计算机。记得单独写一个当直接按q终止程序的情况，以免程序出错。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像处理领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，汇聚层是CNN的重要组成部分之一，具有特殊的功能和作用。本文将详细介绍CNN汇聚层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。
1 随着AI热的兴起，算法这个原本专属于计算机行业的词汇也开始频繁出现在公众眼里。仔细一看，算法和算力这些词颇有神秘感。算法本来的定义是计算机专业领域用来解决问题的方法和思路。这个词汇和大众的认知有很遥远的距离。但是AI开始介入到我们每个人的日常的时候，我们也开始被算法和模型管理了。 算法界大神，编程的艺术系列书的作者，斯坦福大学教授，图灵机获得者Knuth说过，算法+数据结构+编程语言=计算机科学。这差不多说明了算法对计算机领域的重要性。当然，经典意义上的算法，和今天在AI时代大家讨论的算法以及算法工
就在昨天，几乎所有网站都从彩色页面变成黑白页面，虽然一行 CSS 就可以解决这个问题，但是彩色页面（彩色图）变黑白页面（黑白图）有很多方法，主要有三种：最大值法、平均值法、加权平均值法，下面我就主要讲解这三种算法的具体逻辑。
随着技术的发展，监控设备在农业中发挥着巨大的作用。有多种方法可以监测个体动物的行为，例如插入芯片记录生理数据、使用可穿戴传感器和（热）成像技术。一些方法使用附着在鸟类脚上的可穿戴传感器来测量它们的活动，但这可能会对受监测的动物产生额外影响。特别是，在商业环境中，技术限制和高成本导致这种方法的可行性低。
速率:连接在计算机网络上的主机在数字信道上传输数据位数的速率单位是 b/s kb/s mb/s gb/s 带宽:数字信道所能传输的最高数据率 查看我的网卡是144Mbps 吞吐量:单位时间内通过某个网络的数据量 时延:发送时延 传输时延 处理时延 排队时延 发送时延=数据块长度(比特)/带宽(比特/秒) 时延带宽积代表有多少数据在路上
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统计模拟即是计算机统计模拟，它实质上是计算机建模，而这里的计算机模型就是计算机方法、统计模型(如程序、流程图、算法等)，它是架于计算机理论和实际问题之间的桥梁。它与统计建模的关系如下图。
您可能已经熟悉Linux平均负载。 平均负载是 uptime 和 top 命令显示的三个数字-它们看起来像这样：
在这个时代，科技越来越发达，网络已经越来越成为人们不可缺少的一部分。计算机也已经是很多学校的课程了，因为计算机技术是非常有技术性的专业，它其中涉及到很多专业知识，需要通过学习才能掌握。今日小编就为大家介绍一个计算机的命令，它叫做Ping，这边介绍一下它的入 门 知识，主要是关于ping连接和命令方面的介绍。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是前馈人工神经网络的一种。在图像识别领域有着广泛的应用并且非常有效。当人们谈到计算机视觉时，通常都绕不开卷积神经网络。
大数据文摘作品 编译：Chole、糖竹子、saint 经常被数据里的NaN值困扰，又不想昧着良心用均值填充？本文介绍了几种常见的数据缺失值处理方法，其中一些用到了聚类算法。 无监督学习（UL）有很多没开发的潜力。它是一门从“未标记”数据中推导一个函数来描述其隐藏结构的艺术。但首先，从数据中找到其结构是什么意思呢？ 让我们来看以下两个例子： Blobs 气泡状分布：这个简单。任何人看到这张图都会认为它是由三个不同的簇组成的。如果你对统计学非常熟悉，你可能还会猜想它由三个隐藏的高斯分布构成。对一个新的数据样本，
最早的卷积神经网络是Alexander Waibel在1987[5]年提出的延时神经网络（TDNN）。TDNN是一种应用于语音识别问题的卷积神经网络。它使用FFT预处理的语音信号作为输入,它的隐藏层由两个一维卷积核组成，用于提取频域中不变的平移特征[6]。在TDNN出现之前，人工智能领域在BP神经网络（back-propagation）的研究方面取得了突破性进展[7]，因此TDNN能够使用BP框架进行学习。在最初作者的对比实验中，在相同条件下，TDNN的性能优于隐马尔可夫模型（HMM），后者是80年代语音识别的主流算法[6]。
由于现代工业生产中大部分的工件是彩色物件，而对于计算机来说彩色图片包含的信息太多，以至于对于计算机来说任务过于繁重。处理图像的时候，要分别对RGB三种分量进行处理，实际上RGB并不能反映图像的形态特征，只是从光学的原理上进行颜色的调配。因此选择一种合适的并且使用的灰度化算法作为预处理的方式对于工业生产和信息处理具有非常重大的意义。
图像处理算法是应用于数字图像的一系列技术和方法，旨在改善图像的质量、提取图像中的信息或实现特定的图像处理任务。图像处理算法在计算机视觉、图像识别、医学影像、计算摄影等领域具有广泛的应用。
1、ping：是Windows、Unix和Linux系统下的一个命令。ping也属于一个通信协议，是TCP/IP协议的一部分。通过ICMP协议发送报文到对方主机上任意一个60000以上的端口，然后获取对方主机的回复 2、tcping：是一种面向连百接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。使用tcp协议尝试与某一个端口建立连接，然后获取与对方主机建立一次连接的回复
【新智元导读】Kaggle 海洋鱼类识别和分类竞赛冠军团队技术分享：如何设计鲁棒的优化算法？如何分析数据并做数据增强？技术细节包括使用不同船只的图像进行验证，以及如何处理夜视图像。 今年，Kaggle 社区举办了大自然渔业监测大赛（Nature Conservancy Fisheries Monitoring competition），征召参赛者开发能够自动对渔船捕捞的海洋生物种类进行检测和分类的算法。 非法捕鱼等行为对海洋生态系统构成了威胁。这些算法将有助于增强大自然保护协会分析摄像机监控系统数据的能力。
程序员的的代码大部分都不是如同写书法那般一挥而就，而需要反复地抠bug，抠到怀疑人生。
深层神经网络参数调优（三）——mini-batch梯度下降与指数加权平均 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、mini-batch梯度下降 1、概述 之前提到的梯度下降，每优化一次的w和b，都要用到全部的样本集，把其称为批量梯度下降(batch)，这里提出一个与其相对应的概念，叫做mini梯度下降。 mini-batch的目的，也是为了获取最优化代价函数的情况下的w和b，其主要改进的问题在于：当样本集数量太大，如果每次遍历整个样本集才完成一次的更新w和b，那运行时间太长。 2、主要做
大数据文摘出品 作者：骆利群 编译：王一丁、Shan Liu、小鱼 AI源于人类大脑的结构，并尝试达到与大脑相当的能力。那么二者的差异究竟在哪里？斯坦福大学神经生物学教授骆利群（Liqun Luo）认为，大脑性能高于AI是因为大脑可以大规模并行处理任务。 一起来看李飞飞教授推荐的这篇文章，深入了解大脑与计算机相似性和差异性。 人类大脑的构造十分复杂，它由大约1千亿个神经元组成，并由约100万亿个神经突触连接。人们经常将人脑与计算机——这一有超强计算能力的复杂系统相比较。 大脑和计算机都由大量的基本单元组成。
深度学习是一种人工神经网络的应用，其应用范围包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等等。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种应用广泛的图像识别模型，其用于解决计算机视觉领域中的图像分类、目标检测、图像分割等问题。本文将详细介绍卷积神经网络的原理、结构和应用。
去年 10 月，谷歌宣布首次实现「量子优越性」，用一台 54 量子比特的量子计算机实现了传统架构计算机无法完成的任务。谷歌称，在世界第一超算需要计算 1 万年的实验中，量子计算机只用了 3 分 20 秒。这被视为量子计算领域的里程碑事件，并登上了《自然》杂志 150 周年版的封面。
分析是许多流集成案例的最终目标。人们希望他们的数据始终是最新的。因此，在分析数据时，应始终拥有最新数据。
S：表示颜色的饱和度，表示颜色的纯度和该颜色的最大纯纯度之间的比率。。范围 0-1
人类可以在几毫秒内在我们的视线中挑选出物体。事实上，你现在就环顾四周，你将观察到周围环境并快速检测到存在的物体，并且把目光回到我们这篇文章来。大概需要多长时间？
近日，Google 与滑铁卢大学、大众汽车等联合发布 TensorFlow Quantum（TFQ），一个可快速建立量子机器学习模型原型的开源库。TFQ提供了必要的工具，将量子计算和机器学习技术结合起来，以控制并建模自然或人工的量子计算系统。
翻译自【OpenCV Fast Fourier Transform (FFT) for blur detection in images and video streams】，原文链接：
近日，腾讯优图实验室在CVPR 2023（IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）中斩获了视觉异常检测（Visual Anomaly and Novelty Detection，VAND）挑战赛的冠军，这一荣誉标志着腾讯优图在工业人工智能领域的技术实力和创新能力得到了权威机构的认可。
AdvancedEAST是一种用于场景图像文本检测的算法，主要基于 EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector，并且还进行了重大改进，使长文本预测更加准确。
金属探测LDC1314是根据电磁感应原理制成的，将一金属置于变化的磁场当中时，根据电磁感应原理就会在金属内部产生涡流，涡流产生的磁场反过来又影响原磁场，这种变化可以转换为电压幅值的变化，供相关电路进行检测。通过改变金属和线圈之间的距离得到不同的值，对前端探测到的数据进行再处理和分析，当其中一个线圈探测到铁丝则让小车向相反方向前进，若发现附近有硬币存在该探测器发出声音警报。
人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支学科，主要研究用计算机模拟人的思考方式和行为方式，从而在某些领域代替人进行工作.
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作为网络管理员或网络工程师，时刻关注网络的交付速度至关重要。不仅需要确保自己有良好的响应时间，还需要确保网络的速度足以满足用户通信所需的每一条路径。而手动测试每个路径将占用你所有的时间。所以需要获得一个测试工具，以确保延迟不会影响网络的性能。
当我们在使用 PyTorch 中的浮点数时，我们都知道它们并不能占满整个实数集 R。这主要是由于两个原因：精度和表示范围。对于计算机处理浮点数而言，精度不够的情况一般会选择截断，而超出表示范围的情况则通常会返回无穷大。然而，一旦 PyTorch 中的浮点数变成无穷大，将会出现非常奇怪的报错。因此，我们需要思考一下如何解决 PyTorch 中浮点数超出表示范围的问题。
外观变化大的目标类别检测是计算机视觉领域的一个基本问题。由于类内部的可变性、视角和照明，目标类别的外观可能会发生变化。对于外观变化较大的目标类别，需要使用基于子类别的方法。本文提出了一种基于外观变化自动将一个目标类别划分成适当数量的子类别的子类别优化方法。我们没有使用基于领域知识或验证数据集的预定义的类内子分类，而是使用基于鉴别图像特征的非监督聚类来划分样本空间。然后利用子类别判别分析验证了聚类性能。基于无监督方法的聚类性能和子类别判别分析结果，确定了每个目标类别的最优子类别数。大量的实验结果显示使用两个标准和作者自己的数据库。比较结果表明，我们的方法优于最先进的方法。
机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。
有N堆纸牌，编号分别为1,2,…,N。每堆上有若干张，但纸牌总数必为N的倍数。可以在任一堆上取若干张纸牌，然后移动。
第1章 监控简介 一个开源的监控系统，它从应用程序中实时获取时间序列数据，然后通过功能强大的规则引擎，帮助你识别监控环境所需的信息 ---- 1.1 什么是监控 监控将系统和应用程序生成的指标转换为对应的业务价值。你的监控系统会将这些指标转换为衡量用户体验的依据，该依据为业务提供反馈，以确保为客户提供了所需的产品。同时该依据还提供了对技术的反馈，指出哪些组件不起作用或者导致服务质量下降 监控系统有以下两个“客户” 技术 业务 1.1.1 技术作为客户 通过监控来了解技术环境状况，还可以帮助检测、诊断和解决技
项目或者设备得供应商投标价格得方法有很多。一种常见得方法是：首先估计项目或设备得成本基值，然后确定投标价格再成本基值得基础上得提高比例，即提价比例，最后形成投标报价价格。在项目投标市场竞争比较激烈，而且项目或者设备的供应商与子供应商数量有限、信息基本对称的情况下，项目成本估计基值在不同的投标方之间差别可能不大。这时，提价比例会成为投标方报价价格的主要影响因素。
降维，异常检测，推荐系统，大规模机器学习 数据压缩 降维问题 假设我们未知两个的特征： ?1 :长度, 用厘米表示； ?2：是用英寸表示同一物体的长度。 这给了我们高度冗余表示，也许不是两个分开的特征
这周五没漂亮妹妹带我出去玩了呜呜，无聊在家扣手机，发现大家都在合成大西瓜 。作为一个未来年轻无为的计算机科学家（或许是人民艺术家），我是不屑于玩这种浪费时间又无聊的游戏的（因为玩了四小时才合成了第一个大西瓜），但为了投身到人民群众中去，我决定尝试写一个程序挂机跑一下。
本文介绍了机器学习中的10个最重要的算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K-means、PCA、异常检测和推荐系统。这些算法在各种应用场景中都有广泛应用，比如图像分类、文本分类和推荐系统等。文章还介绍了如何通过随机梯度下降法解决大规模机器学习问题，以及如何使用在线学习和分布计算来提高机器学习算法的性能。
一些研究表明，作业抄袭现象很普遍，在哥本哈根大学计算机科学系，通过人工智能写作分析来检测作业作弊的努力已经进行了几年。现在，根据对13万份丹麦语书面作业的分析，能够以近90％的准确度检测出学生是否独立完成作业。
确定项目或者设备的供应商投标价格的方法有很多，一种常见的方法是：首先估计项目或设备的成本基值，然后确定投标价格在成本基值的基础上提高比例，即提价比例，最后形成投标报价价格。在项目投标市场竞争比较激烈，而且项目或者设备的供应商与子供应商数量有限、信息基本对称的情况下，项目成本估计基值在不同的投标方之间差别可能不大。这时，提价比例会成为投标方报价价格的主要影响因素。
边缘检测算子中的数字用于进行边缘检测 计算机视觉不一定要去使用那些研究者们所选择的这九个数字，而是将这 9 个数字当成学习参数
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