17 形态学转换
形态学操作:
腐蚀 膨胀 开运算 闭运算
常用函数:
cv2.erode()
cv2.dilate()
cv2.morphologyEx()
1 腐蚀
def erode(src, #源图像
kernel, #腐蚀操作的内核
dst=None, #输出图像
anchor=None, #内核中心点
iterations=None, #腐蚀次数
borderT
## Python Derivative函数
### 1. 介绍
在数学中，导数是描述函数变化率的概念，它衡量了函数在某一点上的斜率或者切线的斜率。在Python中，我们可以使用Derivative函数来计算数学函数的导数。Derivative函数是SymPy库的一部分，它提供了一种简单的方法来计算导数。
### 2. SymPy库简介
SymPy是一个Python库，用于符号计算，它提供
原创
2023-12-17 06:30:02
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下面的介绍来自基于arcgis pro的python脚本一书的第四章，介绍的不是特别详细，而且我觉得很多内容也是废话，就做了很多删减。关于python，菜鸟教程等有很多介绍。目录4.1 介绍4.2 查找Python文档与资源4.3 数据类型与结构4.4 数字4.5 变量和命名4.6 statements 和 expressions4.7 字符串4.8 列表lists4.9 对象objects4.1
导数（Derivative），也叫导函数值。又名微商，是微积分中的重要基础概念。当函数y=f（x）的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时，函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在，a即为在x0处的导数，记作f'（x0）或df（x0）/dx。导数是函数的局部性质。一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。如果函数的自变量和取值都是实数的话，函数在某一
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2024-03-13 12:53:17
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什么是导数（derivative）？一个连续函数f(x) = y，其中x和y都是实数，当x值有个微小的变化时，y的值也会只有一个微小的变化，所以f(x+epsilon_x) = y+epsilon_y，这里epsilon_x和epsilon_y都是一个很小的值。当f(x)函数代表一条光滑的曲线时，我们可以用一条直线模拟f(x)在点p周围的微小变化，因此我们可以再把上面的公式写成：f(x+
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2023-10-19 16:55:44
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模块初识os：所有跟系统有关的操作基本都是用此模块os.system("df -h") 调用系统命令，结果输出打印在屏幕上，返回值为执行结果（0或1）os.mknod(file_name) 创建空文件os.mkdir(dir_name) 创建文件夹os.path.exists(path) 判断path是否存
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2024-10-31 15:57:55
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简单的分析 复合函数 隐藏函数 求导方法的 "为什么",大部分是利用了微分的一些概念. 明确了导数是一个数值 用来描述多个变量微小的改变引起另一个或多个变量所发生的改变情况.
原创
2023-06-03 11:21:05
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http://acm.zju.edu.cn/o
原创
2022-06-16 06:25:05
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在InfluxDB中，non_negative_derivative()函数用于计算指定字段的非负导数。它可以用来计算时间序列数据的速率或增长率。 该函数的语法如下：non_negative_derivative(column, time_interval) 其中：column是要计算导数的字段名。time_interval是时间间隔，表示计算导数的时间范围。 下面是一个示例说明： 假
原创
2023-10-23 15:24:30
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Welcome To My Blog 学习机器学习算法时总碰见矩阵求导,现学习一波,主要总结
原创
2023-01-18 10:23:48
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矩阵求导（Matrix Derivative）也称作矩阵微分（Matrix Differential），在机器学习、图像处理、最优化等领域的公式推导中经常用到。矩阵求导实际上是多元变量的微积分问题，只是应用在矩阵空间上而已，即为标量求导的一个推广，他的定义为将自变量中的每一个数与因变数中的每一个数求导。Notes：经济学中矩阵求导常用公式 (qq.com)
原创
2023-06-26 16:52:16
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Proof logx logarithm
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2023-12-10 08:46:20
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https://www.quantstart.com/articles/Quant-Reading-List-Derivative-Pricing/ This post is part of a series of Reading Lists for Beginner Quants. Other p
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2020-03-20 13:24:00
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什么是embedding？什么是word embedding？embedding就是一个映射，将一个空间映射到另一个空间。Embedding在数学上表示一个maping, f: X -> Y， 也就是一个function，其中该函数是injective（就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应，反之亦然）和structure-preserving (结构保存，比如在X所属的空间上X1
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2024-05-21 20:04:18
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$f$ is defined on $[a,b]$,$a,b\in\mathbf{R},a0\Rightarrow x_0 ~\mbox{is a local minimum} \end{equation}Proof:\begin{equation} \label{eq:29.12.52} f...
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2012-10-29 13:56:00
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导数计算器(Derivative Calculator) https://www.derivative-calculator.net/ a*e^x/(1+abs(x))
原创
2023-10-08 09:13:36
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交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预測值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数，以及其存在的不足。1. 二次代价函数的不足
一：算法介绍二：训练过程三：和Q-Learning训练的具体算法的不同Q-Learning的方式本算法的改动
原创
2022-12-14 16:24:01
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python函数函数数学定义 y = f(X),y是x的函数，x是自变量。y=f(x0,x1,…,xn) python函数 由若干语句组成的语句块、函数名称、参数列表构成，它是组织代码的最小单位 完成一定的功能 函数的作用 结构化编程对代码的最基本的封装，
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2023-09-18 19:13:07
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python提供了一个内联模块buildin，该模块定义了一些软件开发中经常用到的函数，利用这些函数可以实现数据类型的转换、数据的计算、序列的处理等。 模块的内置函数: 1、apply()：可以调用可变参数列表的函数，把参数存在一个元组或者序列中，apply元组参数必须和sum()的参数一致 #!/usr/bin/python # -*- coding:utf8 -*- def sum(x=1,y
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2023-08-07 15:59:41
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