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2019年4月7日
拷贝图片
摘要: 地址是固定的,代码的功能是能实现复制一张图片到一个文件夹里面,也能将一个文件夹里面的所有的图片,按照图片的名字生成相对应的文件夹,并且在文件夹里面放置拷贝的图片主要用到的函数是:import shutil 这个是引入的模板shutil.copy(要复制的图片的地址,目的地址)具体的代码如下: imp
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posted @ 2019-04-07 14:12 Myuniverse
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2018年12月26日
利用MFC创建窗口、消息映射、window中的字节
摘要: 利用MFC创建窗口: 1、mfc的头文件:afxwin.h 2、自定义类,继承于CWinApp,应用程序类(app应用程序对象,有且仅有一个) 3、程序入口:Initinstance 4、在程序入口中创建窗口 5、窗口类继承于CFrameWind 6、窗口中构造Create(NULL,标题名称) 7
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posted @ 2018-12-26 15:32 Myuniverse
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MFC基础知识
摘要: 1、句柄:具有内存后,系统返回的标识符 2、消息:相当于事件,例如鼠标点击就是一个消息 3、消息队列:就是将事件按照时间的先后顺序在一个队列中 4、消息处理机制:首先操作系统拿到消息,然后将消息放到消息队列中,当要执行这个消息时,就会提取这个消息到应用程序,应用程序进入操作系统中,执行这个消息 5、
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posted @ 2018-12-26 14:19 Myuniverse
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2018年12月25日
卷积的定性了解
摘要: 1、一维卷积是将一个卷积核倒序之后和另一个信号中一段同样大小的部分做了点积 2、有效的卷积(valid)方式:卷积核全部在信号进行卷积运算 3、same的卷积方式:在原来的信号边缘添加0元素,然后再进行卷积从而得到于原来信号相同的大小 4、full的卷积方式:在原来的信号边缘添加0元素,使得卷积核可
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posted @ 2018-12-25 21:30 Myuniverse
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2018年12月23日
PCA一些性质的定性理解
摘要: 1、通过本征向量和本征值求主成分 关系:本征值是本征向量的缩放倍数,本征值大的对应的本征向量上的样本的数目就越多;相反本征值越小的,就本征向量上的样本数量就会少。因此可以求出PCA的主成分 主成分分析:主成分大小和本征值的区别在于数据分布所在的“椭圆”的轴的长度是正比于本征值开根号(标准差),不是本
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posted @ 2018-12-23 22:32 Myuniverse
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2018年12月21日
高维空间中的体积(包含递归思想的初步理解)
摘要: n维超球体的体积的变化的特点:当n<=7的时候,体积是增大的;当n>7的时候,体积是缩小的,可以小到0 因此可以从中推出,如果以固定的半径进行取样,这取到的样本的数量是先增大,然后再缩小的。 递归思想的通俗理解:你打开面前这扇门,看到屋里面还有一扇门。你走过去,发现手中的钥匙还可以打开它,你推开门,
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posted @ 2018-12-21 00:29 Myuniverse
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2018年12月20日
线性可分性、线性不可分性的定性理解
摘要: 线性可分是指能使用线性组合组成的超平面将两类集合分开,线性不可分则没有能将两类集合分开的超平面 线性可分的特点:低维转高维,还能保持原来的线性可分性的特点;但是高维转低维就不能保持原来的线性可分性 线性不可分的特点:只要是线性变化到高维或者是低维,都不能是线性可分;但是经过一次非线性变化+仿射变换后
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posted @ 2018-12-20 00:47 Myuniverse
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2018年12月19日
本征向量、本征值、正定矩阵的定性理解
摘要: 下面所有的黑色字体的字母都是矩阵 本征向量和本征值的定义: 对于一个非零向量x和一个矩阵A,如果标量a使得: Ax=ax 则可以称a为A的本征值,x为本征向量。 本征值和本征向量的求法: Ax-ax=0 (1) (A-aI)x=0 (2) 则只要A-aI的行列式为零,就可以求出a的值;然后将a的值代
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posted @ 2018-12-19 23:11 Myuniverse
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2018年12月17日
矩阵乘法的几何意义
摘要: 从投影的角度理解矩阵乘法: 向量x在以ai作为每个坐标轴单位向量的新坐标系的坐标 通俗讲:在矩阵中,以矩阵中的行矩阵作为一个具体的点和原点的连线作为坐标轴,所有的行也是这样从而组成一个坐标系,求原来向量在新的坐标系中的坐标点。 特点:根据矩阵中的行组成的坐标系 从坐标映射角度理解矩阵乘法:变换前的区
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posted @ 2018-12-17 18:07 Myuniverse
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2018年12月15日
点积和投影
摘要: 点积的几何意义:一个向量u在另一个向量v上的分量的长度,和v的长度相乘的得到的乘积(黑体字母表示向量) 理解:一个向量u在另一个向量v上的分量,也就是说u在v上的投影 例如:u=(3,4),v=(2,0),则:uv=3x2=6 因此可以推广出两个向量的点积公式:uv=|u||v|cosθ,其中θ为两
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posted @ 2018-12-15 23:52 Myuniverse
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