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2019年7月10日
[转] 如何理解无偏估计量?
摘要: 现实中常常有这样的问题,比如,想知道全体女性的身高均值μ ,但是没有办法把每个女性都进行测量,只有抽样一些女性来估计全体女性的身高: 那么根据抽样数据怎么进行推断?什么样的推断方法可以称为“好”? 1 无偏性 比如说我们采样到的女性身高分别为: 那么: 是对 μ不错的一个估计,为什么?因为它是无偏估
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posted @ 2019-07-10 09:41 风间悠香
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2019年7月9日
计算机视觉基础-3——人脸识别
摘要: 一、为什么生物特征中人脸识别发展最快 如上表所示,人脸在普遍性、可采集性和接受程度三个方面定位为High,这三个方面都对应着“方便”。因为人脸随处可见,摄像头能看到的地方就能采集,而且无需接触任何采集设备。这是指纹、虹膜等无法比拟的,指纹和虹膜虽然有很高的防欺骗性、稳定性等,但是他们需要直接接触特有
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posted @ 2019-07-09 20:31 风间悠香
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计算机视觉基础-2——图像分类与卷积网络介绍
摘要: 一、图像分类定义 可以用一个简单的公式来描述图像分类的过程: 训练:通过训练集{(x1,y1),...,{xn,yn}}来获得一个预测函数f,满足在训练集上的最小误差。 测试:向预测函数f输入一个从来没有见过的x,得到预测值y。 二、泛化能力 我们在训练的过程中,要注意所训练出来的模型的泛化能力。所
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posted @ 2019-07-09 14:56 风间悠香
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计算机视觉基础-1——直观简介
摘要: 一、计算机视觉三大任务 三大任务之目标识别(目标分类) 基础目标识别: 从视频或图片中识别出主体的类别,或其中包含有哪些物体。 精细目标识别:例如车牌识别,人脸识别等 三大任务之目标检测 Object detection = 目标分类(Classfication) + 定位(localization
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posted @ 2019-07-09 11:42 风间悠香
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2019年7月7日
[转] 数值优化(Numerical Optimization)学习系列-目录
摘要: from:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48951191 概述数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路,通过迭代逐渐接近最优解,分别对无约束最优化问题和带约束最优化问题进行求解。 该系列教程可以参考的资料有 1. 《N
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posted @ 2019-07-07 19:09 风间悠香
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[Python之路] numpy、matplotlib学习笔记
摘要: 一、Numpy 中文参考文档: https://www.numpy.org.cn/user/ https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html 英文参考文档: https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html
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posted @ 2019-07-07 12:51 风间悠香
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2019年7月6日
机器学习深度学习框架使用问题汇总
摘要: 1.使用keras做mnist分类时,运行时GPU报错 错误信息如下: 2019-07-06 10:26:32.949617: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU
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posted @ 2019-07-06 10:26 风间悠香
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keras学习笔记-bili莫烦
摘要: 一、keras的backend设置 有两种方式: 1.修改JSON配置文件 修改~/.keras/keras.json文件内容为: { "iamge_dim_ordering":"tf", "epsilon":1e-07, "floatx":"float32", "backend":"tensorf
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posted @ 2019-07-06 08:08 风间悠香
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2019年7月4日
CentOS7安装codeblocks
摘要: 1、yum -y install epel-release 2、yum clean all && yum makecache 3、yum -y install gtk2-devel cscope binutils-devel wxGTK xterm squirrel-libs tinyxml cpp
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posted @ 2019-07-04 22:21 风间悠香
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[转] Linux多线程编程之pthread
摘要: 转载出处:https://blog.csdn.net/skyroben/article/details/72793409 一、背景知识 Linux没有真正意义上的线程,它的实现是由进程来模拟,所以属于用户级线程,位于libpthread共享库(所以线程的ID只在库中有效),遵循POSIX标准。 Wi
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posted @ 2019-07-04 21:40 风间悠香
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