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
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
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
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
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）
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
1.算法描述在无线通信系统中，由于多径效应及码间干扰的存在，信号误码率会升高。均衡技术是一种对抗码间干扰的重要技术。本文将介绍LMS均衡和RLS均衡两种均衡算法。在线性和非线性均衡中的应用。将MSK信号经过三径多径信道。 由于最陡下降法每次迭代都需要知道性能曲面上某点的梯度值，而实际上梯度值只能根据观察数据进行估计。而L M S LMSLMS实质上是用平方误差代替均方误差，即： 
概述在蓝牙LE Spec中，有一个很重要的概念就是加密，加密分为SMP和链路层加密（Link Layer Security），其实就是为了安全考虑的各种加密和秘钥生成方法。为了解决中间人攻击，监听，安全的问题，Spec定义的一堆加密函数及其使用方法。其中SMP主要实现链路层link key和其他key的生成和分发功能，而链路层加密确保对空口数据的进行加密，防止被交互数据被监听。在芯片具体实现中，经
梯度下降法梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了算
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2023-05-26 11:06:34
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LM算法，全称为Levenberg-Marquard，它可用于解决非线性最小二乘问题，多用于曲线拟合等场合。LM算法的实现并不算难，它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量p在其领域内做线性近似，忽略掉二阶以上的导数项，从而转化为线性最小二乘问题，它具有收敛速度快等优点。LM算法属于一种“信赖域法”——所谓的信赖域法，此处稍微解释一下：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
lm()拟合回归模型
在R中，拟合线性模型最基本的函数就是lm()
myfit <- lm(formula,data) myfit <- lm(formula,data)
formula：指要拟合模型的形式
# BP神经网络LM算法
BP神经网络LM算法是一种在神经网络训练中常用的优化算法。它结合了BP算法和Levenberg-Marquardt算法，用于解决神经网络训练中的非线性最小二乘问题。本文将介绍BP神经网络LM算法的原理和实现，同时提供代码示例。
## 神经网络简介
神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的数学模型。它可以通过学习和训练来实现对复杂问题的解决。神经网络由输入层、隐藏层和输
原创
2023-07-16 14:18:05
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1.项目背景萤火虫算法（Fire-fly algorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化支持向量机分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下： 数据详情如下(部分展示)：3.数据预处理3.1
简单迭代运算迭代（辗转法)是一种不断用变量的旧值递推新值的过程分类精确迭代：杨辉三角、内在移动算法等近似迭代：二分法和牛顿迭代法等设计方法确定迭代模型 根据问题描述，抽象出当前值和下一个值的迭代关系。这一迭代关系应该最终收敛于所期望的目标。迭代模型时解决迭代问题的关键。控制迭代过程 迭代模型会包含期望的目标，根据这一目标控制迭代的次数，并最终结束算法。迭代过程的控制通常分为两种情况：一种是已知或可
学习笔记，TensorFlow实现源码地址：https://github.com/lsq960124/DeepLearning/blob/master/TensorFlow%20notes/TensorFlow%20basis03.ipynb1.在二分类问题中，对于每个观察样本： &nbs
## 基于LM算法的神经网络实现流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(数据预处理)
C(构建神经网络)
D(定义损失函数)
E(训练网络)
F(测试网络)
G(优化网络)
H(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
原创
2023-08-26 07:04:17
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相信每位刚接触神经网络的时候都会先碰到BP算法的问题，如何形象快速地理解BP神经网络就是我们学习的高级乐趣了（画外音：乐趣？你在跟我谈乐趣？）本篇博文就是要简单粗暴地帮助各位童鞋快速入门采取BP算法的神经网络。BP神经网络是怎样的一种定义？看这句话：一种按“误差逆传播算法训练”的多层前馈网络。 &nbs
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2023-07-19 14:30:32
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所以在很多问题里，常常先进行RANSAC来去除外点，然后再来进行BA。或者在ORB-SLAM里，图优化每迭代一次，作者就会调用g2o中的每条边的computeError和chi函数来获得这条边的误差，及时把误差大的outliers排除出去。
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2022-12-27 17:02:05
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# BP神经网络及其算法
## 引言
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，具有较强的非线性映射能力和适应性。它是基于生物神经网络的思想，通过不断反向传播误差来调整网络参数，达到训练模型的目的。本文将介绍BP神经网络的原理，以及如何使用LM算法来优化BP神经网络。
## BP神经网络原理
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层
原创
2023-08-19 06:15:50
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