我们把集合$\sum$到自身的一个一一对应$\sum$叫做$S$上的一个置换,以$S(\sum)$表示$\sum$上的全体置换构成的集合,我们定义两个置换$\sigma,\tau$的乘法运算为二者关于映射的复合运算$$\sigma\cdot\tau=\sigma\circ\tau\Leftright ...
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2017-11-17 00:03:39
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神经网络模型 每个node包含两种操作：线性变换（仿射变换）和激发函数（activation function）。 其中仿射变换是通用的，而激发函数可以很多种，如下图。 MLLib中实现ANN 使用两层(Layer)来对应模型中的一层： AffineLayer 仿射变换: output = W · ...
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2017-11-16 14:14:27
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详细剖析PCA主成分分析原理 转自：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用 ...
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2017-11-01 21:44:52
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最近自己也在阅读一些论文，发现大部分文章都没有那么好懂，阅读起来总是需要很多思考和推理的时间。所以想把自己读过的文章都讲一讲，记录一下自己思考和推导的过程。希望有一天也能讲到自己写的文章- -
这次的文章是 A Tutorial on Principal Component Analysis（ht... ...
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2017-10-03 18:34:45
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最基本的图像分析工具 灰度直方图。使用直方图辅助，可以实现4大灰度变换，包括线性灰度变换（灰度拉伸）、灰度对数变换、灰度伽马变换、灰度分段线性变换；使用直方图修正技术，可以实现2大变换，包括直方图均衡化和直方图规定化。 一、灰度直方图 灰度直方图分为一般灰度直方图和归一化灰度直方图，灰度直方图统计图 ...
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2017-09-27 17:42:38
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1.人工神经网络 神经网络由大量的节点（或称“神经元”、“单元”）和相互连接而成。每个神经元接受输入的线性组合，进行非线性变换（亦称激活函数activation function）后输出。每两个节点之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。不同的权重和激活函数，则会导致神经网络不同的输出。 ...
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2017-09-22 22:39:35
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霍夫变换（一）线性霍夫变换 概述：霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫线变换和霍夫圆变换两种。 霍夫线变换： <1>标准霍夫变换（StandardHough Tr ...
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2017-09-16 19:02:59
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透视变换(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane)，也称作投影映射(Projective Mapping)。通用的变换公式为： u,v是原始图片左边，对应得到变换后的图片坐标x,y,其中。变换矩阵可以拆成4部分，表示线性变换，比 ...
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2017-09-06 19:48:07
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1affine仿射变换概念在几何上定义为两个向量空间之间的一个仿射变换或者仿射映射(来自拉丁语，affinis，"和。..相关")由一个线性变换接上一个平移组成。2agg::trans_affine成员函数说明2.1缩放inlineconsttrans_affine&trans_affine::scale(doublex,doubley)参数一对x横坐..
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2017-09-01 15:43:54
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http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article/details/11595869 PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量 ...
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2017-08-23 10:19:38
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