chennankuan的专栏

本文将针对混合编译过程中遇到的问题进行小结，包括混合编译的处理流程、中间可能出现的问题以及这些问题的原因

caffe 深度学习 caffe模型调用 caffe数据转换 caffe模型训练 caffe模型opencv调用 问题解析

这是模式分类中的课程代码， 其中包含所有的模式分类算法的实现实验， 程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值， 其中经典的算法有：均值聚类算法等 本实验的目的是学习和掌握k-均值聚类算法，通过对表格6 中的三维数据进行测试，进一 步加深了解。 (d) 编写程序实现k-均值聚类算法（本章中算法1）。 (e) 测试的类别数目和初始值为：c = 2， 1m (0) = (1,1,1)t ， 2 m (0) = (−1,1,−1)t ，进行实验。 (f) 测试的类别数目和初始值为：c = 2， 1m (0) = (0,0,0)t ， 2 m (0) = (1,1,−1)t ，进行实验。 将得到的结果与（b）中的结果进行比较，并解释差别，包含迭代次数的差别。 (g) 测试的类别数目和初始值为：c = 3， 1m (0) = (0,0,0)t ， 2 m (0) = (1,1,1)t ， 3m (0) = (−1,0,2)t ，进行实验。 (h) 测试的类别数目和初始值为：c = 3， 1m (0) = (−0.1,0.0,0.1)t ， 2 m (0) = (0,−0.1,0.1)t， 3 m (0) = (−0.1,−0.1,0.1)t，进行实验。将得到的结果与（d）中的结果进行比较，并解释 差别，包含迭代次数的差别。 表 6 样本 x1 x2 x3 样本 x1 x2 x3 1 -7.82 -4.58 -3.97 11 6.18 2.81 5.82 2 -6.68 3.16 2.71 12 6.72 -0.93 -4.04 3 4.36 -2.19 2.09 13 -6.25 -0.26 0.56 4 6.72 0.88 2.80 14 -6.94 -1.22 1.13 5 -8.64 3.06 3.50 15 8.09 0.20 2.25 6 -6.87 0.57 -5.45 16 6.81 0.17 -4.15 7 4.47 -2.62 5.76 17 -5.19 4.24 4.04 8 6.73 -2.01 4.18 18 -6.38 -1.74 1.43 9 -7.71 2.34 -6.33 19 4.08 1.30 5.33 10 -6.91 -0.49 -5.68 20 6.27 0.93 -2.78

这是模式分类中的课程代码， 其中包含所有的模式分类算法的实现实验， 程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值， 其中经典的算法有： 遗传算法

这是模式分类中的课程代码， 其中包含所有的模式分类算法的实现实验， 程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值， 其中经典的算法有： 退火算法 本实验的目的是学习和掌握随机模拟退火算法。实验中，使用的是6-单元网络，能量函数 选用课本第7 章公式(1)的形式. 已知权值矩阵如下： 0 5 3 4 4 1 5 0 1 2 3 1 3 1 0 2 2 0 4 2 2 0 3 3 4 3 2 3 0 5 1 1 0 3 5 0 w ⎛ − ⎞ ⎜ − − ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ − − ⎟ =⎜ ⎟ ⎜ − ⎟ ⎜ − ⎟ ⎜⎜ ⎟⎟ ⎝ − ⎠ 通过随机模拟退火算法寻找出6-单元网络能量最小化的模型。 (a) 编写程序，实现随机模拟退火算法。并令T(1) =10，T(m+1) = cT(m)，c = 0.9，进行 实验。再令T(1) = 5，T(m+1) = cT(m)，c = 0.5，进行实验。 (b) 分析实验结果。

这是模式分类中的课程代码， 其中包含所有的模式分类算法的实现实验， 程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值， 其中经典的算法有：神经网络 本实验的目的是为了初步了解神经网络，实现一个简单的2-2-1 型的神经网络，其隐单元 和输出单元的激活函数为一S 型函数： tanh( ) j j y = a bnet ，且a =1.716,b = 2 / 3。 (a) 设 描 述 输入层到隐含层权值( , 1,2, 0,1,2) ji w j = i = 及隐含层到输出层权值 ( , 1, 0,1,2) kj w k = j = 的矩阵分别为： 0.5 0.5 0.3 0.4 0.1 1.0 ⎛ − ⎞ ⎜ − ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ − ⎟ ⎝ ⎠ 及 1.0 2.0 0.5 ⎛ ⎞ ⎜ − ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎝ ⎠ 该网络被用来根据输出信号的符号，将模式分类为两种类别中的一种。根据网络所给处的种 类将二维1 2 x x 输入空间（ 1 2 −5 ≤ x , x ≤ +5）用黑色或者白色绘出。 (b) 利用下面的权值矩阵重复（a）： 1.0 1.0 0.5 1.5 1.5 0.5 ⎛ − ⎞ ⎜ − ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ − ⎟ ⎝ ⎠ 及 0.5 1.0 1.0 ⎛ ⎞ ⎜ − ⎟ ⎜ ⎟(c) 分析实验结果。

这是模式分类中的课程代码， 其中包含所有的模式分类算法的实现实验， 程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值， 其中经典的算法有：感知器的实现 本实验的目的是学习和掌握批处理感知器算法（本章的算法三）。 (a) 从a = 0开始，将拟的程序应用在表格4中1 w 和2 w 的训练数据上。记下收敛时的步骤。 (b) 将程序应用在2 w 和3 w 的训练数据上，同样记下收敛时的步骤。 (c) 分析实验结果，解释一下它们收敛步数的差别。 表格 4 1 w 2 w 3 w 4 样 w 本 1 x 2 x 1 x 2 x 1 x 2 x 1 x 2 x 1 0.1 1.1 7.1 4.2 -3.0 -2.9 -2.0 -8.4 2 6.8 7.1 -1.4 -4.3 0.54 8.7 -8.9 0.2 3 -3.5 -4.1 4.5 0.0 2.9 2.1 -4.2 -7.7 4 2.0 2.7 6.3 1.6 -0.1 5.2 -8.5 -3.2 5 4.1 2.8 4.2 1.9 -4.0 2.2 -6.7 -4.0 6 3.1 5.0 1.4 -3.2 -1.3 3.7 -0.5 -9.2 7 -0.8 -1.3 2.4 -4.0 -3.4 6.2 -5.3 -6.7 8 0.9 1.2 2.5 -6.1 -4.1 3.4 -8.7 -6.4 9 5.0 6.4 8.4 3.7 -5.1 1.6 -7.1 -9.7 10 3.9 4.0 4.1 -2.2 1.9 5.1 -8.0 -6.3

这是模式分类中的课程代码， 其中包含所有的模式分类算法的实现实验， 程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值， 其中经典的算法有：Parzen 窗估计 本实验的目的是学习和掌握非参数估计——Parzen 窗估计。对表格3 中的数据，进行 Parzen 窗估计和设计分类器，本实验的窗函数为一个球形的高斯函数，如下： (( ) / ) exp[ ( )t ( ) /(2 2 )] i i i ϕ x − x h ∝ − x − x x − x h (a) 编写程序，使用Parzen 窗估计方法对一个任意的测试样本点x 进行分类。对分类器的训练 则使用表格3中的三维数据。同时，令h =1，分类样本点为(0.5,1.0, 0.0)t， (0.31,1.51, −0.50)t，(−0.3, 0.44, −0.1)t 进行实验。 (b) 令h = 0.1，重复（a）。 (c) 分析实验结果。

这是模式分类中的课程代码， 其中包含所有的模式分类算法的实现实验， 程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值， 其中经典的算法有：最大似然估计 对不同维数下的高斯概率密度模型，用最大似然估计方法对其参数进行估计，学习和掌握最 大似然估计方法。 (a) 编写程序，对表格2 中的类1 w 中的3 个特征i x ，分别求解最大似然估计μ

这是模式分类中的课程代码，其中包含所有的模式分类算法的实现实验，程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、机器学习的同学有很重要的参考价值，本程序实现的算法为：贝叶斯估计 编程实现一个可以对两类模式样本进行分类的贝叶斯分类器，假设两个模式类的分布均为高 斯分布。模式类1 的均值矢量m1 = (1, 3)t，协方差矩阵为S1 =(1.5, 0; 0, 1)，模式类2 的 均值矢量m2 = (3,1)t，协方差矩阵为S2 =(1, 0.5; 0.5, 2)，先验概率 P1 = P2 = 1/2。 (a) 利用proj01-01 中的函数为每个模式类各生成50 个随机样本，并在一幅图中画出这些样本 的二维散点图； (b) 仅用模式集合的第1 个特征分量作为分类特征，对(a)中的100 个样本进行分类，统计正确 分类的百分比，并在2 维图上用不同的颜色画出正确分类和错分的样本； (c) 仅用模式的第2 个特征分量作为分类特征，对(a)中的100 个样本进行分类，统计正确分类 的百分比，并在2 维图上用不同的颜色画出正确分类和错分的样本； (d) 同时用模式的2 个分量作为分类特征，对(a)中的100 个样本进行分类，统计正确分类的百 分比，并在2 维图上用不同的颜色画出正确分类和错分的样本； (e) 对上述实验结果进行分析说明。