1、字符串变量不能赋值给字符变量。 2、Math函数输出尽量取舍，一般用ToString("f4")，否则显示误差。 3、针对短时间内大量random产生重复问题（http://www.cnblogs.com/rupeng/p/3723018.html） 可以使用c#.net中的RNGCryptoS ...
消元法解方程，将矩阵化成上三角或者下三角矩阵： 有100个等式的方程的消法需要3分之百万步（乘法和减法），接近百万步的时候，舍入误差将会很大。 行列式法（当矩阵变大时运算量急剧增大）： 消元法是当前普遍采用的方法。 从行看，方程角度 从列看，向量角度 【从行向量的角度看线性组合Ax=b】 面方程 a ...
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2016-07-05 14:19:30
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上一篇提到，无论在单目、双目还是RGBD中，追踪得到的位姿都是有误差的。随着路径的不断增长，前面帧的误差会一直传递到后面去，导致最后一帧的位姿在世界坐标系里的误差有可能非常大。除了利用优化方法在局部和全局调整位姿，也利用回环检测（loop closure）来优化位姿。 这件事情就好比一个人走在陌生的 ...
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2016-07-03 15:52:02
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2016-07-02 java简单实现聚类算法（以前的作业，想记录下的时候，貌似语法都忘记了，，，呜呜呜） 但是有一个小问题，，，，我其实每次迭代之后（就是达不到我的收敛标准之前【好纠结呀这句话，还打不到，还之前，OMG】，就是聚类中心的误差达不到指定小的时候），，，我虽然重新算了聚类中心，但是其实 ...
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2016-07-02 21:30:03
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原题是写一个BP神经网络来拟合西瓜数据集，西瓜数据集我已经数值化了如下： 而后调用pybrain的库建立具有50个单元的单隐层神经网络，如下 下面分别是训练10000次和1000次的效果对比： 可以看到10000次的训练误差明显要低的多，但是有可能有过拟合问题。 参考文章：http://www.ze ...
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2016-07-02 01:50:34
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原创文章
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上一节我们介绍了卷积神经网络的前向传播过程，这一节我们重点介绍反向传播过程，反向传播过程反映神经网络的学习训练过程。
误差反向传播方法是神经网络学习的基础，网络上已经有许多相关的内容了，不过关于卷积网络的误差反向传递的公式推导却比较少，而且也不是很清晰，本文将会详细推导这个过程，虽...
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2016-06-30 12:55:02
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进行两个体数据间的配准，并且显示配准后的误差：
这里采用的图片是matlab子带的两张MR膝盖图，“knee1.dcm” 作为参考图像，"knee2.dcm"为浮动图像！
Plain Text code
?
1
2
fixed = dicomread('knee1.dcm'); % 读参考图像fixed...
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2016-06-30 12:51:37
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1.训练误差：学习器在训练集上的误差，也称“经验误差” 2.泛化误差：学习器在新样本上的误差 显然，我们的目标是得到在新样本上表现更好的学习器，即泛化误差要小 3.过拟合：学习器把训练样本学的太好了，导致泛化性能下降（学过头了。。。让我联想到有些人死读书，读死书，僵化，不懂得变通和举一反三） 原因： ...
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2016-06-30 12:32:55
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设a为主动物体，b为跟随物体。 如果a,b都在同一个Update里更新坐标，那么两者自然是同步的。 如果a在a.Update里更新位置，而b在b.Update里将自己的位置更新为与a相同，那就会有误差。 而且即使a的运动非常缓慢平滑，b也会出现到处乱闪的情况（总之不是我们臆想得那样，b至多比a延迟一 ...
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2016-06-26 15:24:15
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1、NSThread： 优点：NSThread 延时时间更精确；方法可控，可以取消执行。 缺点：代码量较大； 2、GCD： 优点：代码紧凑；缺点：时间有误差，不可控； ...
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2016-06-26 12:49:45
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