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2022年6月28日
CS131.Image-and-transformation
摘要: 2.1 types of images 将图片数字化表示的三种方式: binary: 每个像素是黑或者白 grayscale: 每个像素有一定的 grayscale(灰度) color: 分为 RGB 三个channel,每个channel中每个像素有各自的rgb值 2.2 sampling and
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posted @ 2022-06-28 21:38 今天AC了吗
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2022年6月26日
CS131.Course-Introduction
摘要: 1.1 definition of computer vision 计算机视觉的定义:从图像中抽取信息,或者理解语义,用于更进一步的应用。 计算机视觉是一个交叉领域的学科 计算机视觉任务面对的困难: 计算机看待图像的角度是一个 RGB 值的集合,学习一个从这个集合到图像语义的映射是困难的。 1.2
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posted @ 2022-06-26 16:05 今天AC了吗
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2022年5月23日
线性 DP - 数字三角形模型
摘要: 原题 : 数字三角形 https://www.acwing.com/problem/content/900/ 题意 给定一个如下图所示的数字三角形,从顶部出发,在每一结点可以选择移动至其左下方的结点或移动至其右下方的结点,一直走到底层,要求找出一条路径,使路径上的数字的和最大。 分析 对于每一个位置
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posted @ 2022-05-23 20:48 今天AC了吗
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2022年4月5日
Intro to JSP
摘要: What is JSP 简单地说 jsp 就是 html + java, 其本质是一个 Servlet. <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %> <html> <head> <title>Title</tit
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posted @ 2022-04-05 00:08 今天AC了吗
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2022年3月23日
Intro to Mybatis
摘要: motivation for using mybatis 前几天刚学完 JDBC, JDBC 允许我们使用 Java 代码来对数据库进行操作, 然而使用的时候数据库连接信息和 SQL 语句都是硬编码在 Java 代码中的,比较死板,同时要手动设置参数,用 ResultSet 接受返回结果后再自己处理
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posted @ 2022-03-23 15:56 今天AC了吗
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2022年3月22日
lecture 7 : More about SVM
摘要: 在上一节我们得到了转换后的优化问题: \[ \min_{w,b} \frac{1}{2}||w||^2\\ s.t. \hat\gamma^{(i)}\ge \hat\gamma = 1 \] To be more general, 它具有这样的形式: \[ min_{w} \quad f(w)\\
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posted @ 2022-03-22 23:36 今天AC了吗
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2022年3月21日
Intro to Maven
摘要: 简介 maven 是一款 Java 项目管理工具,它的主要功能是: 提供了一套标准化的项目结构 提供了一套标准化的项目构建流程 提供了一套依赖管理机制。 Maven 生命周期 主要分为三个大阶段: clean:清理工作 default:核心流程,compile, test, package, ins
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posted @ 2022-03-21 22:16 今天AC了吗
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2022年3月20日
lecture 6 : SVM Intro
摘要: 在构建线性分类器的时候,我们希望找一个决策边界将 positive examples 和 negative examples 较好地分开。对于一个 example, 我们希望分类的时候尽可能 correct (归到正确的一边) and confident (离决策边界尽可能远)。这就是 baby S
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posted @ 2022-03-20 13:17 今天AC了吗
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2022年3月19日
lecture 5 : Gaussian Discriminant Analysis and Naive Bayes
摘要: 前面我们学习的都是 discriminant learning algorthm, 直接对 \(p(y|x)\) 进行建模,或直接学习 \(X \to Y\) 的映射。GDA 和 naive bayes 是 generative learning algorithm, 对 \(p(x |y)\) 建
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posted @ 2022-03-19 21:51 今天AC了吗
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lecture4 : Generalized Linear Model and SoftMax regression
摘要: 前面的逻辑回归和线性回归其实都可以归结为一类更加广泛的模型 : Generalized Linear Model. 首先要了解指数族分布,它们满足如下的形式: \[ p(y;\eta) = b(y)exp(\eta ^TT(y) - a(\eta)) \] 在 GLM 中,\(T(y) = y\)
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posted @ 2022-03-19 21:50 今天AC了吗
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