从基础开始讲起，没有这些东西看支持向量机真的很难！
1.拉格朗日乘子（Lagrangemultiplier）
假设需要求极值的目标函数(objectivefunction)为f(x,y)，限制条件为φ(x,y)=M 设 定义一个新函数 偏导数方法列出方程：&
// 数据类型说明：
// WORD：16位无符号短整形，占2个字节
// DWORD：32位无符号短整形，占4个字节
// LONG：有符号32位整形，占4个字节
// RGBQUAD：用于定义调色板数组元素的类型
// LPBITMAPINFOHEADER：位图信息头(BITMAPINFOHEADER)的指针
// LOGPALETTE：定义了一个逻辑调色板
// LPRGBQUAD：指向RG
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2024-10-16 16:36:15
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运行前先下载yolov3的配置文件等，包括：coco.names，yolov3.cfg，yolov3.weights三个文件，可通过wget下载wget https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names?raw=true -O ./coco.names
wget https://github.com/pjreddie/d
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2023-08-11 12:09:07
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前段时间在部署yolov5的模型时遇到的各种问题，最后成功的部署，写个博客记录下。目录一、opencv直接读取通过U神的yolov5/model/export.py导出onnx模型失败原因。二、yolov5的onnx模型的输出格式含义。三、yolov5网络三个输出口作用，以及三个输出下的获取检测结果的过程。四、三个输出合并成为一个输出，并且获取检测结果。五、c++下使用opencv部署。一、ope
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2024-04-27 18:41:33
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文章目录1.安装依赖2.导出 ONNX 格式的 PyTorch 模型3.安装 Windows 平台 OpenCV4.C++ 下 OpenCV 接口调用 ONNX 模型 1.安装依赖要使用 ONNX 模型进行预测，就需要使用 onnx runtime 首先到 ONNX 官网查询所需的版本 这里使用的 Windows，同时装了 CUDA 下面的链接可以进入到安装网址https://www.nuget
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2024-04-23 10:12:27
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LSTM网络结构 long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。 LSTM也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单元。LSTM的循环模块主要有4个单元，以比较复杂
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2023-09-23 13:11:12
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# OpenCV调用PyTorch模型
## 引言
在计算机视觉领域，OpenCV是一个被广泛使用的开源计算机视觉库，而PyTorch则是一个流行的深度学习框架。本文将介绍如何使用OpenCV调用PyTorch模型，实现图像分类的功能。
## 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装了以下软件包：
- OpenCV
- PyTorch
### 安装OpenCV
OpenCV可以使用以下
原创
2023-09-26 15:19:39
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tensorflow基础入门思考一个问题:如何刚好学习TensorFlow类比为一门开发语言，学会语法，api的调用， 原理性掌握。语言的要素:基础数据类型 运算符 流程 字典 数组import tensorflow as tf
# 常量，指定数据类型
data1 = tf.constant(2,dtype=tf.int32)
# 变量，指定变量名
data2 = tf.Variable(10
OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。亮点：core：增加了对并行后端的支持。特殊的 OpenCV 构建允许选择并行后端和/或通过插件动态加载它；imgproc：增加了 IntelligentScissors 的实现。该功能已集成到 CVAT 注释工具中，您可以在https://cvat.org 上在线试用；videoio: 改进的硬件加速
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2024-04-09 07:51:22
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文章目录前言1.Yolo简介2.onnxruntime简介3.Yolov5模型训练及转换4.利用cmake向C++部署该onnx模型总结前言接到一个项目，需要用c++和单片机通信，还要使用yolo模型来做到目标检测的任务，但目前网上的各种博客并没有完整的流程教程，让我在部署过程费了不少劲，也踩了不少坑（甚至一度把ubuntu干黑屏）。于是想把训练及部署过程记录下来，并留给后来者方便使用。（博主使用
上面这篇长博文，作者真心花了很多心血来创作，写的详细，易懂，对于学习lstm有很大的帮助。 读完后我觉得要理解几个门的作用，文中作者提到的三个例子恰到好处。个人认为这三个例子是弄明白lstm的关键。忘记门： 作用对象：细胞状态 作用：将细胞状态中的信息选择性的遗忘 让我们回到语言模型的例子中来基于已经看到的预测下一个词。在这个问题中，细胞状态可能包含当前主语的类别，因此正确的代词可以被选择出来。当
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2024-08-08 23:34:26
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title: LSTM原理及实现 date: 2018-02-10 10:49:21 tags: categories: 深度学习 文章目录title: LSTM原理及实现 date: 2018-02-10 10:49:21 tags: categories: 深度学习LSTM网络LSTM核心思想逐步理解LSTM遗忘门输入门输出门LSTM变体多层LSTMLSTM实现手写数字设置LSTM参数初始
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2023-11-03 13:42:08
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目录1 使用 OpenCV读写图像2 OpenCV像素处理参考资料最近看到一位博主，写了很多关于 Python图像处理 的系列博客，发现这位博主写的很有意思，于是就跟着它的博客去做了实验，还挺好玩的。然后根据他的博客，整理了一下我做的一些实验，方便后期查阅。 1 使用 OpenCV读写图像我是在Python3.6和OpenCV进行操作，首先安装An
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2023-07-25 14:55:21
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Andrew Ng 在斯坦福大学的机器学习公开课上这样评价支持向量机：support vector machines is the supervised learning algorithm that many people consider the most effective off-the-shelf supervised learning algorithm.That point of v
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2024-02-23 16:21:15
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摘自：http://www.voidcn.com/article/p-ntafyhkn-zc.html（二）LSTM模型1.长短期记忆模型（long-short term memory）是一种特殊的RNN模型，是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的；在传统的RNN中，训练算法使用的是BPTT，当时间比较长时，需要回传的残差会指数下降，导致网络权重更新缓慢，无法体现出RNN的长期记忆的效果，因此
原创
2023-06-01 14:08:32
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LSTM模型LSTM（Long Short-Term Memory）也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象LSTM核心结构遗忘门输入门细胞状态输出门LSTM的内部结构图结构解释图:遗忘门遗忘门部分结构图与计算公式遗忘门结构分析与传统RNN的内部结构计算非常相似, 首先将当前时间步输入x(t)与上一个时间步隐含状态h(
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2023-11-15 14:06:50
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LSTM（long short-Term Memory，长短时记忆模型）
一、LSTM简述 LSTM是基于RNN进行修改，属于RNN的一种变形，为了避免RNN中出现的梯度消失问题。对比RNN，LSTM中多了一条贯穿所有状态的记忆状态，所有的遗忘门、记忆们、输出门也都结合记忆状态进行操作。二、LSTM的具体结构 &
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2024-04-02 06:17:48
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LSTM(Long Short Term Memory Network)长短时记忆网络，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决 RNN 无法处理长距离的依赖的问题，在时间序列预测问题上面也有广泛的应用。lstm的目标就是为了学习八组参数，分别是遗忘门、输出门、输入门以及计算单元状态的权重和偏置项。这里有对应不同输入输出lstm模型的构造：https://www.jianshu.com/p/8809
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2023-07-27 22:28:12
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1. 模型定义循环神经网络（RNN）模型存在长期依赖问题，不能有效学习较长时间序列中的特征。长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）1是最早被承认能有效缓解长期依赖问题的改进方案。2. 模型结构LSTM的隐藏状态计算模块，在RNN基础上引入一个新的内部状态：记忆细胞（memory cell），和三个控制信息传递的逻辑门：输入门（input gate）、遗忘门（for
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2023-11-25 13:57:38
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谁是鸿蒙内核最重要的结构体?答案一定是:LOS_DL_LIST(双向链表),它长这样.typedef struct LOS_DL_LIST {//双向链表，内核最重要结构体
struct LOS_DL_LIST *pstPrev; /**< Current node's pointer to the previous node *///前驱节点(左手)
struct LOS_DL_LIST
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2024-03-21 10:38:27
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