Jordan Lecture Note-3: 梯度投影法
Jordan Lecture Note-3：梯度投影法
在这一节，我们介绍如何用梯度投影法来解如下的优化问题：\begin{align} \mathop{\min}&\quad f(x)\nonumber\\\mathop{s.t.}&\qu
在上篇博客中，我们已经实现了水平投影和垂直投影图的绘制。接下来，我们可以根据获得的投影数据进行图像的分割，该法用于文本分割较多，所以此处依然以上次的图为例。 先把上次的两幅图搬过来，方便讲解。  
pytorch学习笔记（七）——loss及其梯度目录典型lossMSEsoftmax激活函数 目录典型loss 典型的loss有两种，第一种是均方差简称MSE。 第二种是用于分类的误差交叉熵，既可以用于二分类问题，也可以用于多分类问题。一般最后的输出要通过softmax函数，第二种loss我们放在之后的博客中讲解。MSE（1）MSE定义 为方便，我们下面讲解MSE不再除以数据个数 （2）MSE求
Jordan Lecture Note-3：梯度投影法 在这一节，我们介绍如何用梯度投影法来解如下的优化问题：\begin{align} \mathop{\min}&\quad f(x)\nonumber\\\mathop{s.t.}&\quad \mathbf{A}_1 x\leq b_1\nonumber\\&\quad \mathbf{A}_
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2023-08-14 20:41:57
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【最优化】梯度投影法梯度投影法理论投影矩阵梯度投影法例子几何意义不足之处参考资料 梯度投影法理论投影矩阵我觉得这篇文章写的还行梯度投影法例子 显然当时有最小值，且这里我们假设初始点，积极约束矩阵几何意义该例的等高面如图所示 其中，绿点是最小值点，红点是初始点，两条黑线箭头分别是负梯度方向和负梯度的投影方向。这里P是投影矩阵，且 而 因此 实际上，就是约束矩阵的零空间的基。换言之，如果，则当前点在
墨卡托投影简单介绍 非洲没有想象的那么小，欧亚大陆也没有看上去那么大，一切都依赖于墨卡托投影。今天就跟小编一起来了解一下墨卡托投影吧。1 什么是墨卡托投影？墨卡托(Mercator)投影，又名”等角正轴圆柱投影”，荷兰地图学家墨卡托在1569年拟定，假设地球被围在一个中空的圆柱里，其赤道与圆柱相接触，然后再假想地球中心有一盏灯，把球面上的图形投影到圆柱体上，再把圆柱体展开，这就是一幅标准纬线为零度
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2023-09-07 13:50:25
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用投影表示物体的方法就称为 投影法 。（中心投影法 平行投影法）平行投影法是由相互 平行 的投影线获得物体投影的方法。（正投影法 斜投影法） 斜投影法 是当投影方向 倾斜 于 投影面 。 正投影法 是当投影方向 垂直 于 投影面 。正投影法得到物体的投影不因物体与投影面 距离不同 而变化，容易表达物体 真实形状 和 大小 ，且 度量性 好。 积聚性 是指当物体上的线段
图像梯度在模糊的图像中，物体的轮廓不明显，轮廓边缘灰度变化不明显，导致层次感不强；而清晰的图像中，物体的轮廓很清晰，轮廓边缘灰度变换明显，层次感强；这种变化明显与否可以用 导数或梯度 来衡量，实际上可以用 灰度变化率 来计算； 如下图如果相邻像素相同，灰度变化率为0，没有梯度；如果相邻像素不同，灰度变化率不为0，存在梯度；计算完梯度后，把梯度和原图上对应的像素值相加，那么在存在梯度的位置
一、图像的梯度处理 1、Sobel算子 梯度可以按照x方向或者y方向求梯度，其实就是在看像素点的差异变化情况，比如黑白物体的交界，其像素值变化差异是非常大的。 求梯度计算使用的函数就叫做Sobel算子，可以分为水平梯度与竖直梯度。 简单点说，Sobel算子是一种特殊的卷积核，可以用于图像的边缘检测。自定义一个水平及竖直方向的sobel算子：# 水平sobel算子
Sobel_x = np.arra
## Python投影法分割
在图像处理中，投影法分割是一种常用的技术，用于分割图像中的目标物体。投影法分割利用图像中的像素投影信息，对目标物体进行分割，是一种简单而有效的分割方法。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现投影法分割，并给出代码示例。
### 什么是投影法分割
投影法分割是一种基于像素投影信息的图像分割方法。它利用图像中的像素投影信息，对目标物体进行分割。在投影法分割中，
Python实现VIIRS气溶胶产品重投影-类GLT实现前言代码说明用到的外部python包代码实现注意事项后记 前言最近用IDL写了个VIIRS气溶胶产品重投影的代码，之后心想着用python实现可能会简单些吧，于是进行了尝试。然而GDAL这个东西对我来说一直不是那么友好，我尝试着像MODIS数据那样创建VRT文件进行Warp，但不行，于是放弃，因为我懒得去研究GDAL的那一堆API了（虽然也
共轭梯度（CG）方法简单介绍共轭梯度方法也是一种迭代方法，不同于Jacobi，Gauss-Seidel和SOR方法，理论上只要n步就能找到真解，实际计算中，考虑到舍入误差，一般迭代3n到5n步，每步的运算量相当与矩阵乘向量的运算量，对稀疏矩阵特别有效。 共轭梯度方法对于求解大型稀疏矩阵是很棒的方法，但是这个方法看起来总不是太靠谱。这个方法也不是越迭代精度越高，有时候可能迭代多了，反而出错，对迭代终
1. 熵权法是什么?熵权法是一种基于信息熵的权重确定方法。2. 熵权法的基本思想是什么?熵权法的基本思想是:信息熵越大,表示属性的不确定性越大,属性对问题的重要性越小,权重越小。3. 熵权法度量信息的不确定性吗?是的,熵权法使用信息熵来度量属性值的不确定性。4. 熵权法用来确定权重的原理是什么?熵权法用属性的信息熵来反映属性值的随机性和不确定性,并以此为基础确定属性的权重。信息熵越大,权重越小;信
主要运用的包：arcpy1 import os
2 import sys
3 import re
4 sys.path.append(r"D:\arcgis\Desktop10.2\arcpy")
5 import arcpy
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7 arcpy.env.workspace = 'F:\\paper_graduate\\ERA5_4326\\'
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9 def GetRaste
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2023-06-21 10:47:44
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## 实现“随机梯度法python”教程
### 一、整体流程
下面是实现“随机梯度法python”的整体流程：
```mermaid
journey
title 教学流程
section 了解问题
section 数据准备
section 梯度下降
section 随机梯度下降
section 实现
```
### 二、每一步具体操作
本文章包含以下内容1、FR 共轭梯度法的算法流程图；2、MATLAB 编写 FR 共轭梯度法求解无约束优化问题的函数，要求采用 黄金分割法精确一维搜索，用数值微分法计算梯度（函数式 M 文件，精度设 为 epson 可调）；3、MATLAB 编写 n 步重新开始的 FR 共轭梯度法求解无约束优化问题的 函数，要求采用黄金分割法精确一维搜索，用数值微分法计算梯度（函数式 M 文件，精度设为 epso
目录梯度锐化法Roberts算子Prewitt算子Sobel算子Laplacian增强算子效果图matlab代码梯度锐化法图像锐化最常用的是梯度法。对于图像f(x,y),在(x,y)处梯度定义为梯度是一个向量，其大小和方向分别为梯度变换方向是f(x,y)在该点灰度变换率最大的方向。离散图像处理常用到梯度的大小，因此把梯度的大小简称为"梯度"。并且一阶偏导数采用一阶差分近似表示，即为简化梯度计算，常
因为要做图像处理方面的工作，所以最近在学习OpenCv的使用，学习了OpenCv中Mat对象的相关使用之后，实现了使用Mat对象来进行图像的水平投影和垂直投影，并且在投影之后，对字符进行相对应的切分。现在将相关代码贴出，一来可以供大家参考并指正错误，而来也为的是防止忘记了相关知识。以下就是程序的代码，欢迎大家指正错误。#include <stdafx.h>
#include "open
一、定义：投影变换也叫透射变换、投影映射。透射变换是将图像投影到一个新的视平面，是一种二维坐标到三维坐标的变换。 透射变换是仿射变换的延续，也可以说仿射变换是透射变换的一种特殊形式。其特殊性在于变换后图像的形状仍然维持原状。投影变换包括的情况很多，有可能变换前后图像的形状发生了很大的改变，如对边不再平行，或者发生了透视畸变，这时可以使用投影变换使其恢复原状。其步骤与仿射变换类似，首先计算投影变换矩
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2023-08-15 11:17:28
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前言调用库 sympy，符号计算库，可以用来求偏导、带值计算、求解方程等。import sympy as sp
import numpy as np针对规划问题 取初始点x0=(3, -1, 0, 1) 设置精度范围 e = 0.05 这里精度小了会发现迭代次数非常多，我设置了10^(-3) 能迭代两百多次，这里设置为0.05迭代大概四十八次结束，但是会发现两次计算结果不一样，我估计是因为精度要求
