在这里,您将学习图像去噪等与计算摄影学相关的 OpenCV 功能。 @subpage tutorial_py_non_local_means_cn 学习一个很好的技术来去除图像中的噪声,这个技术称为非本地平均去噪。 @subpage tutorial_py_inpainting_cn 你有一张老旧的照片,上面有很多黑点和划痕吗? 拿上它。 让我们尝试用一种叫做图像修复(image inpainti
目标 我们将学习不同的形态学操作,如腐蚀,膨胀,开启,闭合等。 我们将看到不同的功能,如:cv2.erode(),cv2.dilate(),cv2.morphologyEx() 等。 理论基础 形态转换是基于图像形状的一些简单操作。它通常在二值图像上执行。它需要两个输入,一个是我们的原始图像,另一个是决定操作性质的结构元素或内核。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。它们的变体形式,如打开,关闭,梯度
不熟悉几何学的人就不要来这里了 --柏拉图学院入口的签名 在第二章里面,我们介绍了图层背后的图片,和一些控制图层坐标和旋转的属性。在这一章中,我们将要看一看图层内部是如何根据父图层和兄弟图层来控制位置和尺寸的。另外我们也会涉及如何管理图层的几何结构,以及它是如何被自动调整和自动布局影响的。
1. 浏览器选择 所有章节中的例子都基于 Chrome 浏览器环境。 推荐读者也使用 Chrome 进行调试学习,保证所有案例效果统一。 同时 Chrome 也是所有主流浏览器中支持 JavaScript 特性较多的、速度相对较快的浏览器。 获取Chrome浏览器 Chrome 浏览器 2. 开发工具 开发工具一般会分为两种,一种为 IDE (Integrated Development Envi
TensorBoard 涉及到的运算,通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。 为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化,我们发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。 当 TensorBoard 设置完成后,它应该是这样子的: 数据序列
Temporal-difference (TD) learning可以说是增强学习的中心,它集成了蒙特卡洛思想和动态编程(dynamic programming, DP)思想,像蒙特卡洛方法一样,TD 方法不需要环境的动态模型,直接从经验经历中学习,像 DP 方法一样,TD 方法不需要等到最终的 outcome 才更新模型,它可以基于其他估计值来更新估计值。 1、TD Prediction TD
强化学习(RL)如今是机器学习的一大令人激动的领域,也是最老的领域之一。自从 1950 年被发明出来后,它被用于一些有趣的应用,尤其是在游戏(例如 TD-Gammon,一个西洋双陆棋程序)和机器控制领域,但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展:来自英国的研究者发起了 Deepmind 项目,这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏,在多数游戏中,比人类玩的还好,它仅
强化学习(RL)如今是机器学习的一大令人激动的领域,当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后,它在这些年产生了一些有趣的应用,尤其是在游戏(例如 TD-Gammon,一个西洋双陆棋程序)和及其控制领域,但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展:来自英国的研究者发起了一项 Deepmind 项目,这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏,甚至多数比人类玩的还要好,它
我们在查看vue-js的文档的时候,会发现它跟我们真正使用的项目的代码完全不一样。 例如,vuejs的官方文档的讲解,都是这样: (完全是把所有代码都写在了js中) var Child = { template: ' A custom component! ' } new Vue({ // ... components: { // 将只在父模板可用 'my-compo
本节的内容有些趣味性,涉及到很多人为什么会选择Python,为什么会喜欢这门语言。我带大家膜拜下Python作者的Python之禅,然后再来了解下Python的编程规范。 2.1.1 Zend Of Python 在Kali中启动终端,输入Python,进入交互模式。 图2 输入命令 import this “一首诗”呈现在我们眼前。 图3 内容如下: Beautiful is better th
11.5 计算经济学 计算经济学(computational economics)是计算机科学与经济和管理科学相结合而形成 的交叉学科,其主要研究领域包括经济系统的计算模型、计算计量经济学、计算金融学等, 目的是利用计算技术和数值方法来解决传统方法无法解决的问题。这里,我们特别考虑建模 问题,简单介绍基于代理的计算经济学。 基于代理的(agent-based)模型是用于模拟自治个体的行为和相互作用
11.3 计算物理学 计算物理学(computational physics)研究利用计算机来解决物理问题,是计算机科学、 计算数学和物理学相结合而形成的交叉学科。如今,计算物理已经与理论物理、实验物理一 起构成了物理学的三大支柱。 物理学旨在发现、解释和预测宇宙运行规律,而为了更准确地做到这一点,今天的物理 学越来越依赖于计算。首先,很多物理问题涉及海量的实验数据,依靠手工处理根本无力解决。例如
11.2 生物信息学 计算生物学(computational biology)研究如何用计算机来解决生物学问题,主要研究内 容包括对生物系统的数学建模、对生物数据的分析、模拟等。本节介绍计算生物学的一个分 支——生物信息学①。 生物信息学(bioinformatics)主要研究生物信息的存储、获取和分析,这里所说的生物 信息主要是指基因组信息。近年来,通过庞大的项目合作,生物学家对人类基因组和其他
问题列表 《深度学习》 8.4 参数初始化策略 一般总是使用服从(截断)高斯或均匀分布的随机值,具体是高斯还是均匀分布影响不大,但是也没有详细的研究。 但是,初始值的大小会对优化结果和网络的泛化能力产生较大的影响。 一些启发式初始化策略通常是根据输入与输出的单元数来决定初始权重的大小,比如 Glorot and Bengio (2010) 中建议建议使用的标准初始化,其中 m 为输入数,n 为输出
加速训练的方法 内部方法 网络结构 比如 CNN 与 RNN,前者更适合并行架构 优化算法的改进:动量、自适应学习率 ./专题-优化算法 减少参数规模 比如使用 GRU 代替 LSTM 参数初始化 Batch Normalization 外部方法 深度学习训练加速方法 - CSDN博客 GPU 加速 数据并行 模型并行 混合数据并行与模型并行 CPU 集群 GPU 集群