在分类中，首先对于Logistic回归:从上图可以看出，很明显，其输出f(x;wb)主要是一些连续的实数，可以用于线性回归，但是对于分类问题无法进行直接进行分类预测，这里需要引入非线性的决策函数g(.)---这里我认为就是激活函数，使其输出从连续的实数转换到一些离散的标签。对于激活函数，可分为一下：其中tanh、relu、以及leaky relu激活函数相比sigmoid和softmax不适用与分
@TOC<hr style=" border:solid; width:100px; height:1px;" color=#000000 size=1">前言<hr style=" border:solid; width:100px; height:1px;" color=#000000 size=1">一、anaconda3的安装与配置1.下载anaconda3首先下载
@TOC<hr style=" border:solid; width:100px; height:1px;" color=#000000 size=1">循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、文字识别等方向。本文主要介绍经典的RNN结构，以及RNN的变种（包括Seq2Seq结构和Attention机制）。希望这篇文章能够帮助初学者更好地入门。1.经典的R
@TOC1、实验内容实验题目：Implement Panorama Stitching with Harris corner detector, RANSAC and HOG descriptor. 实验步骤：1.使用Harris焦点检测器寻找关键点。2.构建描述算子来描述图中的每个关键点，比较两幅图像的两组描述子，并进行匹配。3.根据一组匹配关键点，使用最小二乘法进行仿射变换矩阵的计算。4.使用
@TOC<hr style=" border:solid; width:100px; height:1px;" color=#0a00000 size=1">一：范数对比L0范数: 指向量中非0的元素的个数。(L0范数很难优化求解)L1范数: 指向量中各个元素绝对值之和L2范数: 指向量各元素的平方和然后求平方根注: L0范数,指向量中非零元素的个数。无穷范数,指向量中所有元素的最大绝
@TOC<hr style=" border:solid; width:100px; height:1px;" color=#000000 size=1">1.数据结构分析（欧几里德和非欧几里德数据）欧几里德数据 如上图所示，每个节点之间都是排列整齐的，所以很容易的可以定义出距离来，如下图所示： 非欧几里德数据 排列不整齐，比较的随意。具体体现在：对于数据中的某个点，难以定义出其邻
pcd的文件头格式： 1）ascii编码格式：# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file formata VERSION 0.7 FIELDS x y z SIZE 4 4 4 TYPE F F F COUNT 1 1 1 WIDTH 460400 HEIGHT 1 VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0 POINTS 460400 DATA as
可变形卷积 Deformable Convolution：分析步骤：1）如下图，先经过一个普通的卷积学习到每个每个特征点的位置偏移量dx和dy，所以大小变为（bhw*2c）2)然后就是用原图的特征和偏移量相加，得到偏移后的位置---大多数情况为小数。所以取值就不能直接取（当然偏移后位置不能越界）。3）因为偏移后可能为小数，所以需要双线性插值法来计算在此位置的值，插值法见后面，就是偏移后的位置和每个
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