公良将-CSDN博客

原创 sift 特征提取中的两个公式

sift 特征的详细过程请参考:** https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/79675137**该文章中有两处描述不是很清楚:1. 4.1 节关键点的精确定位这个过程实际上是高斯牛顿法求极值的一个应用, 思路是如果当前的关键点是极值点, 高斯迭代过程中的下一步移动应该很小. 因此反过来通过判断下一步移动的大小来判断当前点是不是极值点.4.2 节消除边缘响应类似Harr 交点检测, 判断Hession 矩阵的两个特征值, 两个特

2020-08-05 11:56:52 178

原创如何从仿射矩阵得到旋转和平移

配准的点对得到仿射矩阵: M = cv2.estimateAffinePartial2D(point1s, point2s,maxIters=200,ransacReprojThreshold= 30)// estimateAffinePartial2D 使用ransca 从多对匹配点得到最优的仿射阵 R = M[0][0:2,0:2] // M 是2行3列的矩阵 , 其中前两列是旋转矩阵R, 第3列是平移量t det_r = det(R) R 是一个正交矩阵 , 行列式的值表.

2020-06-10 10:50:45 3304 2

原创 Kmeans python 实现

k 均值的python 实现。

2016-07-29 13:57:22 304

维特比算法-MichaelCollins 公开课笔记

要解决的问题：词性标注；用监督学习的方法来解决词性标注问题；如句子“The dog laugh”我们知道其对应的词性序列为“P N V ”其中P为介词， N为名词， V为动词；那我们如何用机器学习的方法来解决这个问题呢? 我们可以用监督学习的方法来解决这个问题，本文大概描述描述这个过程。对于输入的句子“ The dog laugh”中每个词都有可能是{P ，N ，V ，S} 四种

2016-04-02 21:43:57 77

原创线性回归和最小二乘

**1. 线性回归的问题：** 仍然使用andrew NG 机器学习课程中的第一个例子，房价预测。这里每个房屋有使用面积和卧室数两个属性，在训练集中我们当然也有每个房间的价格。我们学习的目标是找到向量Θ，使得对每一个Xi有：Θ * X = Yi，对于所有的训练样本，构成矩阵A；A中第一列为全 1 ，使得：就是要找到 A*Θ = y 的解

2016-04-01 14:47:21 264

原创线性回归和最小二乘

1. 线性回归的问题：仍然使用andrew NG 机器学习课程中的第一个例子，房价预测。这里每个房屋有使用面积和卧室数两个属性，在训练集中我们当然也有每个房间的价格。我们学习的目标是找到向量Θ，使得对每一个Xi有：Θ * X = Yi，对于所有的训练样本，构成矩阵A；A中第一列为全 1 ，使得：就是要找到 A*Θ = y 的解；如果所有的

2016-04-01 14:39:34 71

原创逻辑回归笔记

cost函数：hypothesis ：怎样画决策边界，为什么决策边界逻辑回归的代价函数，其实跟线性回归有很大的不同。首先不仅仅是hypothesis函数的定义跟线性回归很不一样，理解逻辑回归的最重要的一点就是先理解hypothesis函数。 hypothesis的解释是“在参数Θ下，输入向量x对应Y=1的概率” 这里， Y = 1 和Y = 0 就是我们分类的依据。如y = 1 表示肿瘤为

2015-08-07 17:43:34 336

原创批梯度下降的 python 实现

其实用matlab 写更容易，我用python 重写是为了熟悉numpy

2015-08-02 11:43:48 311

原创 sql 系列功能复习（mysql 运行通过）

王珊版数据库系统教程上的实例，复习用到了。粘贴上来免得大家再手敲。

2015-02-27 15:11:16 371

翻译决策树原理

引用：http://www.saedsayad.com/decision_tree.htm Decision Tree - ClassificationDecision tree builds classification or regression models in the form of a tree structure. It breaks do

2015-02-08 22:21:46 811

原创 C 语言指针和数组的几点笔记：

1. 数组跟指针的差别呢？对于一个数组，我们只能做两件事情，就是确定数组长度和获得指向该数组第一个元素的指针。其他的行为，都是通过指针方式来进行的。如： int arr【4】； Int * ip； arr是指向数组首地址的指针，所有可以有 ip = arr。并且arr 是一个指针常量。所以你不能给arr赋值。 *（a +1）是

2013-01-02 15:16:23 327

软件工程复习笔记

这里是我总结的软件工程的笔记，欢迎同学们下载奥.

2016-01-03

信息安全技术在云计算中研究现状

课堂上的作业，报告的是信息安全在云计算，分布式系统中的研究现状。

2015-12-09

设计模式-模板方法模式ppt

适合20分钟左右讲解的模板方法模式。自己上课用的。

2015-12-09

支持向量机简介ppt

支持向量机演讲的ppt ，其中牵扯数学问题比较多。适合于一节课的svm讲解。

2015-12-09

PMBOK 时间管理

PMBOK 项目管理时间管理章节，自己做的ppt，课堂讲解用。

2015-11-05

可汗学院 normal distribution.xls 正态分布 excel 练习

网易公开课，可汗学院统计学第28课正态分布excel的练习。

2015-06-12

数据仓库和olap

Data warehousing and on-line analytical processing (OLAP) are essential elements of decision support, which has increasingly become a focus of the database industry. Many commercial products and services are now available, and all of the principal database management system vendors now have offerings in these areas. Decision support places some rather different requirements on database technology compared to traditional on-line transaction processing applications. This paper provides an overview of data warehousing and OLAP technologies, with an emphasis on their new requirements. We describe back end tools for extracting, cleaning and loading data into a data warehouse; multidimensional data models typical of OLAP; front end client tools for querying and data analysis; server extensions for efficient query processing; and tools for metadata management and for managing the warehouse. In addition to surveying the state of the art, this paper also identifies some promising research issues, some of which are related to problems that the database research community has worked on for years, but others are only just beginning to be addressed. This overview is based on a tutorial that the authors presented at the VLDB Conference, 1996.

2015-02-25

决策树经典算法：ID3与c4.5

写的挺好的，中文。包括决策树 ID3的算法思想和对ID3 的改进。

2015-02-09

Socket服务器端与客户端程序.txt

2013-04-16

空空如也

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