不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为：bool trainEM(
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2024-03-31 13:22:05
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OpenCV学习笔记（二十六）——小试SVM算法ml 总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。 这次就先介绍
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2024-05-24 22:03:57
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上一篇讲到跟踪状态，其中跟踪当前帧用了三种匹配方式，分别是根据motion的匹配，根据BOW的匹配，暴力匹配，下面是对每一种匹配关系的梳理，调用函数如下：bool tracking_module::track_current_frame() {
bool succeeded = false;
if (tracking_state_ == tracker_state_t::Track
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2024-04-05 13:13:30
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关于基本情况的介绍，想必我也并不比各位行内人更清楚多少，只是想将最近时间内的一些心得拿出来与大家分享一下，当然就需要有一些基本的介绍。详细的情况在OpenCV的说明文档中有更详细的介绍，在HUNNISHOpenCV专栏中则有中文翻译，这里只做简单引用。 一、介绍 OpenCV 是英特尔® 开源
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2024-05-11 19:05:17
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1. Maximally Stable Extremal Regions其中描述了一个新的图像元素类型－最大极值稳定区域 (the Maximally Stable Extremal Regions)。相关概念可以通俗的介绍如下。想象使用所有阈值对灰度图像 $I$ 进行二值化。假定低于阈值的为黑色，高于阈值的为白色。我们想象将这所有的二值图像组成一个电影 $I_t$ ，其中 $t$ 是阈值为 $t
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2024-08-29 17:06:36
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总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Support
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2024-04-25 10:45:52
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STL迭代器简介 标准模板库(The Standard Template Library, STL)定义了五种迭代器。下面的图表画出了这几种： input output
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2024-09-19 10:50:51
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Linux是一种开源操作系统，广泛应用于服务器、个人电脑和移动设备等领域。而在Linux中，有一款备受推崇的工具——红帽（Red Hat）。红帽是一家总部位于美国的跨国软件公司，专注于为企业提供开源软件解决方案和服务支持。
作为Linux领域的领军企业，红帽在业界享有盛誉。其旗下的操作系统Red Hat Enterprise Linux（简称RHEL）是一款经过商业支持的Linux发行版，被广泛
原创
2024-02-23 09:33:33
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# Python中的语言模型
在自然语言处理领域，语言模型（Language Model，LM）是一个重要的概念。它用于评估一段文本的概率或者生成新的文本，是许多自然语言处理任务的基础。在Python中，我们可以利用不同的库来构建和使用语言模型，比如使用NLTK、spaCy等库来训练和使用语言模型。
## 什么是语言模型？
语言模型是一个用于计算一段文本序列的概率的模型。它可以用来评估一个句
原创
2024-06-29 06:43:07
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由于工作内容接触到点云标定，需要用到最小二乘法，所以特意花了点时间研究LM算法，但是由于大学的高等数学忘得差不多了，所以本文从最基本的一些数学概念开始；信赖域法 在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都要求目标函数值是下降的，而信赖域法，顾名思义，就是从初始点开始，先假设一个可以信赖的最大位移，然后在以当前点为中心，以为半径的区域内，通过寻找目标函数的一个近似函数（二次的）
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2023-12-18 21:49:18
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Linux下使用makefile编译程序时，经常会遇到一个选项“-lm”的使用情况。这个选项代表的是链接数学库，主要包括了数学函数库(math library)。
在Linux系统中，数学函数库通常被存放在libm.so或libm.a里，它包含了许多常用的数学函数，比如三角函数、指数函数、对数函数、幂函数等。当我们在编写程序时需要使用这些函数时，就需要在编译的时候链接数学库，以确保程序能够正确调
原创
2024-05-15 09:51:15
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今天才编译代码时碰到了一个很有意思的问题：
#gcc test.c
/tmp/ccF38Vgg.o: In function `main':03.c:(.text+0x49): undefined reference to `sqrt'03.c:(.text+0x7d): undefined reference to `sqrt'
之后我在编译的命令后面加
原创
2011-04-09 21:17:31
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# 如何在Python中实现LM检验
在统计学中，LM（Lagrange Multiplier）检验是一种用于检验模型中是否存在遗漏变量或模型规格不当的方法。在Python中，我们可以使用`statsmodels`库来完成LM检验。本文将从流程步骤到代码实现，详细讲述如何进行LM检验。
## 实现LM检验的流程
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -
2019-10-24 20:13:07 一、自回归语言模型 Autoregressive LM 在ELMO／BERT出来之前，大家通常讲的语言模型其实是根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模
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2019-10-24 20:13:00
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目录神经元与感知器神经网络神经网络的训练神经元与感知器两者本质上是一致的，但感知器的激活函数是阶跃函数，神经元的激活函数往往选择Sigmoid函数或tanh函数。如下图所示：Sigmoid函数的定义为：其导数为：sigmoid函数的导数可以用sigmoid函数自身来表示。这样，计算出sigmoid函数的值，计算它的导数的值就非常方便。神经网络神经网络其实就是按照一定规则连接起来的多个神经元。上图是
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2024-07-25 11:28:10
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LM393输入大于6V时，输出为高电平；负电压时全是输出高电平。
原创
2022-05-19 21:56:42
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# 如何实现 Python LM 函数
在数据分析或机器学习领域，LM（最小二乘法）函数通常用于数据拟合。学习如何实现 Python 中的 LM 函数，分为几个简单的步骤。以下是整个过程的概述。
### 流程概述
| 步骤 | 操作内容 |
|------|---------------------|
| 1 | 导入需要的库 |
| 2
文章目录前言LM 算法Matlab代码 前言 写到这里，已经发现了前面两篇文章的重大bug。那就是牛顿法也好，LM法也好，都是针对无约束的问题，而四参数拟合问题是一个有约束的问题，参数一般设置为0到正无穷。这也解释了为何之前的计算结果，总是和L4P的结果不同。根本原因在于完全没搞懂四参数拟合的参数意义。所以这篇重点介绍LM算法，四参数拟合结果仍然有问题 事到如今，将错就错， 把Levenber
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2024-04-19 19:04:32
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透过 pacman 安装 LXDE大多数的最新 LXDE 套件已经出现在 ArchLinux 的社群套件库（community）中并由受信任的使用者管理，而剩下的您可以从 AUR 中找到。（因为 AUR 套件的打包者使用的是 ArchLinux，因此我们能保证 LXDE 与 ArchLinux 的相容性。）请修改 /etc/pacman.conf 并将社群套件库（community）的注解去除。如
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2024-07-23 09:34:17
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prefix LM 和 causal LM 区别是什么？
答案：
Prefix LM（前缀语⾔模型）和Causal LM（因果语⾔模型）是两种不同类型的语⾔模型，它们的区别在于⽣成⽂本的⽅式和训练⽬标。
1.Prefix LM：前缀语⾔模型是⼀种⽣成模型，它在⽣成每个词时都可以考虑之前的上下⽂信息。在⽣成时，前缀语⾔模型会根据给定的前缀（即部分⽂本序列）预测下⼀个可能的词。这种模型可以⽤于⽂本⽣成
