阅读本篇大概需要 5 分钟。 前言 各位小伙伴如果是通过 Coursera 上吴恩达的机器学习视频来学习的话，一定听到过 Octave 的大名了，吴恩达强烈推荐大家使用 Octave 来学习机器学习，并且用了完整的一个章节「Octave and Matlab Tutorial」来讲述 Octave 的基本操作。非常实用，也很简单，推荐想使用 Octave 的同学去学习一下。 我在使用 Octave 的过程中，最舒服的地方就是它对矩阵操作的支持非常全面，使用起来也很简单，一些看似很复杂的逻辑，用 Octav
正如上图所见，今天给大家介绍一款高度兼容matlab程序的免费编程软件——GNU Octave，在该软件中能够执行很多基础的matlab命令，运行m脚本文件。该软件能够支持GNU/Linux，macOS，BSD，Windows等操作系统。下面以windows平台为例演示软件的安装过程：
什么是GNU Octave？ Octave是一个科学应用程序，它使用Matlab类似的解释高级语言进行数值计算和模拟。 它提供解决线性和非线性问题的功能，可以将结果绘制为图形，并提供数据操作和可视化功能。 GNU Octave提供交互式命令行界面和GUI界面，但也可用于非交互式脚本进行数据处理。
开销：Matlab是商业软件，需要付费购买许可证。对于个人用户或者预算有限的项目来说，这可能增加了不必要的成本负担。而开源科学计算软件是免费提供的，可以节省开支。
今天给大家聊聊如何在Octave中安装工具包(类似matlab中的工具箱)，Octave中有专门的工具包分享站点：
“Linear Regression with multiple variables——Working on and submitting programming exercises”
俗话说，“工欲善其事必先利其器”。想要高效地使用Octave，做好前期工作是相当有必要的。之前给大家介绍了如何下载、安装、加载以及卸载Octave工具包(详见：告别MATLAB，该如何用Octave呢？【Octave工具包】)。但有个问题，有的工具包安装后并不能被Octave自动使用，需要先加载才能使用。那么问题来了，要怎样才能让Octave自动识别加载相应的工具包呢？
经过小编上网查询，有三种方式来安装Symbolic包，前两种都是需要先安装Python环境，然后在Python中安装SymPy包，同时还需要对相应的环境变量进行设置，最后在Octave中安装Symbolic包，这两种方式都比较容易失败，尤其是对电脑小白来说。
https://sourceforge.net/projects/aquaterm/
谈谈感受，很熟悉的感觉。就好像是matlab的使用，不过是得其形了。吐槽的是没有Python的接口，emmmm。日后再说
imagemagick是强大且免费的命令行图片批量处理工具（尤其是pdf图片互相转换），常用的是它的经典convert命令（imagemagick.org->download
GitHub 地址：https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
本章是关于互操作性的。 我们必须不断提醒自己，NumPy 在科学（Python）软件生态系统中并不孤单。 与 SciPy 和 matplotlib 一起工作非常容易。 还存在用于与其他 Python 包互操作性的协议。 在 Python 生态系统之外，Java，R，C 和 Fortran 等语言非常流行。 我们将详细介绍与这些环境交换数据的细节。
https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
上一节配置的v-rep在ros kinetic中是可以看图像，并订阅主题的，但是无法发送消息让机器人动起来，
人工智能（AI）是近几年来最热的话题之一，不管是医疗界、互联网界、服务界，还是制造业、工业等等，不和AI挂个边都不好意思出来和人打招呼（比如咱们运维界也有AIOps）。
近日，有哈工大学生表示收到了正版软件取消激活的通知，而在与 MATLAB 开发公司 MathWorks 交涉之后，被告知由于美国政府实体名单的原因，相关授权已被中止。目前，哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学的老师和学生们都无法使用 MATLAB。
问题 在mac os 10.10.5上的Octave使用Plot时，出现如下错误: plot错误 解决方案 修改环境 每次在使用plot前输入： setenv("GNUTERM","qt") 修改配
作为 C++ 中与 Eigen 并驾齐驱的一大科学计算库， Armadillo 因其简单易用的特性深受广大程序员和科学家的喜爱，也获得了 Facebook、NASA、Boeing、Siemens、Deutsche Bank、MIT、 CMU、Stanford 等公司和高校的广泛使用。此外， Armadillo 的主作者和 Rcpp 的主作者联合开发了 RcppArmadillo，作为 R 语言中的主要科学计算库，在 Github 每月下载量高达 97.2 万次。除此以外，Armadillo 还在著名开源机器学习库 mlpack 中被用作主要的依赖库之一， 获得了极高的知名度。
我们生活在一个几乎所有东西都能产生数据的世界。数据，借助于创建显示变量之间关系的图形的工具，可以对其进行分析和可视化。
一、关于Opencv OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.
近日，哈工大又上了一波热搜，原因是哈工大学生收到「工科神器」MATLAB正版软件被取消激活的通知，显示相关授权已被中止。同样被禁用的还有哈工程学生。
OpenCV 是一个基于 BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows、 Android 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时 提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 目前主要用 C++语言开发，它的主要接口也是 C++语言封装，但是依然保留了大量的 C 语言接口。该库也有大量的 Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本 2.5）的接口。这些语言的 API 接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于 C#、Ch、Ruby,GO 的支持
大部分现代控制理论习题都可以通过计算机辅助解决，如Matlab或Octave Online。
密苏里大学计算机智能信号处理： Computational Intelligence Signal Processing, University of Missouri
导读：近日，在知乎等社交网络上，有哈工大学生表示收到了正版软件取消激活的通知，而在与 MATLAB 开发公司 MathWorks 交涉之后，被告知由于美国政府实体名单的原因，相关授权已被中止。
前面学了很多的机器学习的理论知识了，但是纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
上一个视频学习了如何将数据装入矩阵中，本次视频讲解Octave对数据的基本运算方法。
文章目录 Octave 简介 变量 functions conditions Octave 简介 Octave是一种采用高级编程语言的主要用于数值分析的软件。Octave有助于以数值方式解决线性和非线性问题，并使用与MATLAB兼容的语言进行其他数值实验。它也可以作为面向批处理的语言使用。 Octave是以C++的标准模板库编程而成。 Octave有自己Octave语言解释器。 Octave可以动态插件扩展。 Octave的解释器可用gnuplot及Grace产生图表及打印。 变量 x = 10
文章目录 Octave 简介 变量 functions conditions plots Octave 简介 Octave是一种采用高级编程语言的主要用于数值分析的软件。Octave有助于以数值方式解决线性和非线性问题，并使用与MATLAB兼容的语言进行其他数值实验。它也可以作为面向批处理的语言使用。 Octave是以C++的标准模板库编程而成。 Octave有自己Octave语言解释器。 Octave可以动态插件扩展。 Octave的解释器可用gnuplot及Grace产生图表及打印。 变量
GNU Octave是一种高级解释语言，主要用于数值计算。它提供了线性和非线性问题的数值解，以及执行其他数值实验的能力。它还为数据可视化和操作提供了广泛的图形功能。该计划以主要作者的前教授Octave Levenspiel命名。GNU Octave 通常通过其交互式界面（CLI和GUI）使用，但它也可用于编写非交互式程序。该项目是在 1988 年左右构思的，起初它的目的是作为化学反应器设计课程的伴侣。GNU Octave 语言在很大程度上与Matlab兼容因此大多数程序都易于移植。此外，还支持 C 标准库和 UNIX 系统调用和函数中已知的函数。可以通过创建Oct-Files或使用 Matlab 兼容的 Mex-Files从 Octave 调用 C/C++ 和 Fortran 代码。
Octave与MATLAB完全兼容，免安装使用方便。注册和非注册功能会有不同，如下：
可以说，吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人，被认为是入门机器学习的最好课程。截至目前，有超过80000人在Coursera上完成了这门课的学习。
有很多原因可以说明为什么Linux应该优先于Windows和Mac等专有软件平台。但在这里，我们列出了十大“诱惑”，让你看得更清楚。
机器学习最离不开的就是数据。我们使用Octave写机器学习代码的时候，如何将硬盘上的数据导入Octave中？如何将这些数据放入矩阵？如何将计算的结果数据保存下来？这些问题都需要解决。
“Octave Tutorial——For, while, if statements, and functions”
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况，大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解，我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节，我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作，希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码，加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中，我们用一个中括号来表示一个矩阵，用分号来分隔每一行，即使在输入的时候不在同一行就像下面这样： >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
近日，Facebook AI、新加坡国立大学、360 人工智能研究院的研究人员提出一种新的卷积操作 ——Octave Convolution (OctConv)。
由此，认为卷积神经网络中的feature map也可以进行分频，可按channel分为高频部分和低频部分，如图所示：
OctaveNet网络paper是《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution》，是CVPR2019中的一篇论文。 OctaveNet是一个用于ImageNet Classfication任务的backbone结构。这篇论文提出了一种新型的卷积结构，或者叫做卷积模块，叫做 Octave Convolution。 Octave Convolution号称是一种可以无缝嵌入到任何已有backbone中的模块，简单好用，能有效降低已有模型的计算量并带来小幅的性能提升，听起来还是让人非常兴奋的。
本文介绍了基于DeepStream的CNN可视化理解，通过使用TensorFlow和DeepStream对CNN模型进行可视化，可以用于理解深度学习模型的内部特征。作者主要介绍了如何利用DeepStream和TensorFlow对CNN模型进行可视化，并提供了相关代码和示例。同时，作者还提出了一些新的可视化方法，如基于图像的深度学习模型可视化，以及基于文本的深度学习模型可视化，并展示了这些方法的效果。
Deep Dream是谷歌推出的一个有意思的技术。在训练好的CNN上，设定几个参数就可以生成一张图象。具体目标是：
CNN卷积神经网络问世以来，在计算机视觉领域备受青睐，与传统的神经网络相比，其参数共享性和平移不变性，使得对于图像的处理十分友好，然而，近日由Facebook AI、新家坡国立大学、360人工智能研究院的研究人员提出的一种新的卷积操作OctConv使得在图像处理性能方面得到了重大突破与提升，OctConv和CNN中的卷积有什么不同呢？
1.欢迎参加《机器学习》 当我们使用谷歌或者必应搜索网页的时候，当我们搜索相册中老友的照片的时候，当我们的电子邮箱收到许多邮件，而垃圾邮件被自动的过滤的时候，都有机器学习在起作用。 但最值得我们兴奋的是，我们可以梦想有一天，我们可以通过机器学习制造出像我们一样智能的AI，虽然这个目标距离我们还很远，但是已经有许多人，在通过机器学习，采用学习算法尝试模拟人类大脑的学习方式。 本套课程就是里介绍这些算法。通过本套课程，你将学习到最先进的机器学习算法。但仅知道算法及其数学含义，却不知道如何用来解决用它
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下： 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。整个算法分为以下几个部分： 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作，尺度空间理论目的是模
近期，来自 Facebook AI、新加坡国立大学、奇虎 360 的研究人员联合提出了一种新的卷积操作 (OctConv)，用于替代现有的通用卷积。这款新卷积不仅占用更少的内存和计算，还有助于提高性能。
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