摘要：
1. 一维信号构造离散时间向量；Fs = 1000; % sampling frequency，采样频率T = 1/Fs; % sampling period，采样周期L = 1000; ... 阅读全文
posted @ 2016-11-13 21:42
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1. 一维信号构造离散时间向量；Fs = 1000; % sampling frequency，采样频率T = 1/Fs; % sampling period，采样周期L = 1000; ... 阅读全文
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1. CTRCTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是互联网广告常用的术语，指网络广告（图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等）的点击到达率，即该广告的实际点击次数（严格的来说，可以是到达目标页面的数量）除以广告的展现量（Show c... 阅读全文
posted @ 2016-11-13 20:46
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1. CTRCTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是互联网广告常用的术语，指网络广告（图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等）的点击到达率，即该广告的实际点击次数（严格的来说，可以是到达目标页面的数量）除以广告的展现量（Show c... 阅读全文
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一维信号的傅里叶变换：fft(t)二维图像的傅里叶变换：fft2(t)fft2(x) ⇒ fft(fft(x)’)’0. 基础f(t)=∑k=−∞∞αkeikt1. frequency spectrum（频谱）分析图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度（导数）的指标，... 阅读全文
posted @ 2016-11-13 19:07
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一维信号的傅里叶变换：fft(t)二维图像的傅里叶变换：fft2(t)fft2(x) ⇒ fft(fft(x)’)’0. 基础f(t)=∑k=−∞∞αkeikt1. frequency spectrum（频谱）分析图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度（导数）的指标，... 阅读全文
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0. 引入现观察得到两个样本 θ1,θ2，来推测它们可能来自的分布：假设来自于连续型概率密度函数， θ1,θ2∼H(θ) 则 θ1,θ2 相等的概率为 0，p(θ1=θ2)=0概率为 0，不代表不可能发生，仍有发生的可能，只不过概率的测度为 0；（详见测度论相关知识）... 阅读全文
posted @ 2016-11-13 18:32
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0. 引入现观察得到两个样本 θ1,θ2，来推测它们可能来自的分布：假设来自于连续型概率密度函数， θ1,θ2∼H(θ) 则 θ1,θ2 相等的概率为 0，p(θ1=θ2)=0概率为 0，不代表不可能发生，仍有发生的可能，只不过概率的测度为 0；（详见测度论相关知识）... 阅读全文
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我们利用 TensorFlow 构造 CNN 做表情识别，我们用的是FER-2013 这个数据库， 这个数据库一共有 35887 张人脸图像，这里只是做一个简单到仿真实验，为了计算方便，我们用其中到 30000张图像做训练，5000张图像做测试集，我们建立一个3个co... 阅读全文
posted @ 2016-11-13 14:09
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1. 求导∂∑if(xi)∂xk=f′(xk) （微分的结果只有一项） ∂(f(a1)+f(a2))∂a2=0+f′(a2)∂(f(a1)+f(a2))∂f(a2)=0+1=1 阅读全文
posted @ 2016-11-13 12:48
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1. 求导∂∑if(xi)∂xk=f′(xk) （微分的结果只有一项） ∂(f(a1)+f(a2))∂a2=0+f′(a2)∂(f(a1)+f(a2))∂f(a2)=0+1=1 阅读全文
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