本文由 伯乐在线 - Halal 翻译,toolate 校稿。未经许可,禁止转载!英文出处:machinelearningmastery.com。欢迎加入翻译组。 机器学习之用Python从零实现贝叶斯分类器 朴素贝叶斯算法简单高效,在处理分类问题上,是应该首先考虑的方法之一。 通过本教程,你将学到朴素贝叶斯算法的原理和Python版本的逐步实现。 更新:查看后续的关
今天,我们使用面部标记和 OpenCV 检测视频流中的眨眼次数。 为了构建我们的眨眼检测器,我们将计算一个称为眼睛纵横比 (EAR) 的指标,该指标由 Soukupová 和 Čech 在他们 2016 年的论文《使用面部标记的实时眨眼检测》中介绍。 与计算眨眼的传统图像处理方法不同,传统的图像处理方法通常涉及以下某些组合: 眼睛定位。 阈值以找到眼白。 确定眼睛的“白色
目录 一、EfficientNet V1 二、EfficientNet V2 Fused-MBConv模块 三、源码 一、EfficientNet V1 1)Google2019发表的文章2)论文中提出,EfficientNet-B7在Imagenet top-1上达到了当年最高准确率84.3%3)与之前准确率最高的G
文章目录 第一种方法 直接使用dlib。 第二种方法 使用深度学习方法查找人脸,dlib提取特征。 第三种使用insightface提取人脸特征 安装InsightFace 提取特征 第一种方法 直接使用dlib。 安装dlib方法: https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/art
周志华机器学习(6):支持向量机 6 支持向量机 6.1 间隔与支持向量 6.2 对偶问题(dual problem) 6.3 核函数 6.4 软间隔与正则化 基本是大段摘录西瓜书加上一些自己的解释补充,去除了冗余的话。 6 支持向量机 6.1 间隔与支持向量 给定训练样本集 D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,
这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是,书上写的老师ppt上写的都看不懂,然后绕了一大圈去自己查资料理解,回头看看发现,Ah-ha,原来本质的原理那么简单,自己一开始只不过被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来,供备忘,也供参考。 1. K-Nearest Neighbor K-NN可以说是一种最直接的用来分类未知数据的方法。基本通
文章目录 1.VIO 松耦合/紧耦合。 2. 相机和IMU的缺点及互补性 3. VIO融合算法流程及其模块分解: 4. VIO 算法核心: 5. 实验结果与总结: 6. 参考文献: 1.VIO 松耦合/紧耦合。 Visual-Inertial Odometry(VIO)即视觉惯性里程计,有时也叫视觉惯性系统(V
软件包分类 源码包(一般都是使用C语言写的) 脚本安装包 优点: ①开源,如果有足够的能力,可以修改源代码 ②可以自由选择所需的功能 ③软件是编译安装,所以更加适合自己的系统,更加稳定也效率更高 ④A卸载方便 缺点: ①安装过程步骤较多,尤其安装较大的软件集合时(如LAMP环境搭建),容易出现拼写错误 ②编译过程时间较长,
我几个月前最开始学习QT,就是从完成波形显示的功能开始的。之前工作的上位机需要有虚拟示波器功能,也就是波形显示。不曾玩过QT的小白,被安排学习完成一下。当时便选用QChart,根据领导需求也更新迭代过2次代码。第一次参考大佬 ctrl c+v 完成个简单的显示。https://www.cnblogs.com/lifexy/p/12150400.html 第二次参考大佬思路 ctrl c
目录 Mobilenet简介 一、MobilenetV1 二、MobilenetV2 三、MobilenetV3 四、程序 Mobilenet简介 传统神经网络,内存需求大,运算量大。无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。Mobilenet专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络(相比VGG16准确率下降0.9%,但模型参数只有
python实现两层神经网络 # coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 from common.functions import * from common.gradient import numerical_gradient class TwoLayerNet:
简介: 此模块共有3个,可用作外部中断,定时器,高速脉冲产生,PWM产生。CCP意思是:Capture(捕获),Compare(比较),PWM(脉宽调制)。PCA是Programmable Counter Array(可编程计数器阵列)。 一.所用寄存器 1.CMOD PCA工作模式寄存器 SFR name Address bit B7 B6 B5 B
transformer者,传思法模也。 ——木盏 如果非要找一个模型来作为近三年来AI算法进展的突出代表,我认为transformer定会高票当选。 本文作为算法解析文章,倡导思想为主,公式为辅,希望有助于大家理解transformer。行文逻辑为总-分-总结构。本文所有未标来源的图片均为本人所画,引用时请附上本文链接。 本文首发于本人知乎:https://zhuan
深度学习计算机视觉理论基础(PyTorch) 1 神经网络与cv 1.1 经典的人工神经元模型:M-P 模型 1.2 感知机(Perceptron)的诞生 1.3 计算机视觉 2 深度神经网络基础 2.1 监督学习和无监督学习 2.1.1 监督学习(Supervised Learning) 2.1.2 无监督学习(Unsuperv
我们在学习和使用PID的时候,可能会有很多电机的选择。然而不同的电机使用的PID参数是不太一样的。所以我们需要认识电机和驱动器。 1 电机有什么类型 1.1 电机的简介 电机是一种可以在电能和机械能的之间相互转换的设备,其中发电机是将机械能转换为电能,电动机是将电能转换为机械能。发电机的主要用于产生电能,用途单一,但是电动机主要用于产生机械能,用途极其广泛。
Vgg网络 网络亮点 通过堆叠多个3x3的卷积核来代替大尺寸卷积核(减少参数) 堆叠两个3x3的卷积核代替一个5x5的卷积核,堆叠三个3x3的卷积核代替7X7卷积核 import torch.nn as nn import torch # official pretrain weights model_urls = { 'vgg11': 'h
STC15单片机的A/D转换口在P1.0~P1.7,有8路10位A/D转换器。 一.所用寄存器 1.P1ASF P1口模拟功能控制寄存器(不可位寻址) SFR name Address bit B7 B6 B5 B4 B3 B2 B1 B0 P1ASF 9DH name P17ASF P16ASF P15ASF P
2021李宏毅机器学习(5):Domain Adaptation 1 Domain Shift 2 Domain Adaptation 2.1 Basic Idea——寻找 Feature Extractor 2.2 Domain Adversarial Training 2.2.1 Feature Extractor 2.2.2 Domain Cl
这里写目录标题 第一章 概述 △ 机器人控制器整体架构介绍 △ 机器人动力学的作用及重要性 △ 机器人动力学应用 ○ 动力学方程的四种形式 · 拉格朗日形式 · 牛顿-欧拉形式 · 参数分离形式 · 最小参数集 ○ 机器人动力学参数辨识 · 机器人动力学参数辨识流程 ○ 轨迹规划 · 最优调速规划 · 最优时间规划
这个是本人在大三期间做的项目 —— 基于MIT的Cheetah方案设计的十二自由度并联四足机器人,这个项目获得过两个国家级奖项和一个省级奖项。接下来我会将这个机器人的控制部分所有代码进行开源,并配有相关的教程博客,希望能够帮助到在学习相关领域知识或者进行项目开发的同学。 MIT-Cheetah开源代码:Cheetah-Software本项目开源代码:SCUT-Robotlab-Quadr
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