以下使用极小值点阈值选取方法，编写MATLAB程序实现图像切割的功能。 极小值点阈值选取法即从原图像的直方图的包络线中选取出极小值点， 并以极小值点为阈值将图像转为二值图像 clear all; close all ; G=imread('rabbit.png'); figure(); subplo ...
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2017-04-18 21:59:32
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一、梯度下降法 1.什么是梯度下降法 顺着梯度下滑，找到最陡的方向，迈一小步，然后再找当前位，置最陡的下山方向，再迈一小步… 通过比较以上两个图，可以会发现，由于初始值的不同，会得到两个不同的极小值，所以权重初始值的设定也是十分重要的，通常的把W全部设置为0很容易掉到局部最优解，一般可以按照高斯分布 ...
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2017-04-16 16:08:11
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题目链接：http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1276 题意：中文题诶～ 思路：xjb 通过画图可以发现对于当前水没过的点，若其为极小值点，则岛屿数目-1，若为极大值点则岛屿数目+1； 可以给海面高度排序，海面高 ...
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2017-04-10 19:44:56
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堆简介 堆并不是STL的组件，但是经常充当着底层实现结构。比如优先级队列（Priority Queue）等等。 堆是一种完全二叉树，因此我们可以用数组来存储所有节点。在这里的实现中，采用了一个技巧：将数组中索引为0的元素保留，设置为极大值或者为极小值（依据大顶堆或者小顶堆而定）。那么当某个节点的索引 ...
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2017-04-09 18:02:30
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在数学中，海塞矩阵是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵，一元函数就是二阶导，多元函数就是二阶偏导组成的矩阵。求向量函数最小值时可以使用，矩阵正定是最小值存在的充分条件。经济学中常常遇到求最优的问题，目标函数是多元非线性函数的极值问题，尚无一般的求解方法，但判定局部极小值的方法就是用 ...
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2017-03-24 21:52:19
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梯度下降机器学习优化 什么是梯度下降法梯度下降（Gradient Descent）是最基础的优化算法。在微积分中，梯度表示函数增长速度最快的方向。在机器学习问题中，我们的目标常常是求极大值或者极小值。梯度下降法就是沿着梯度的不断走的方法，当求极小值时沿与梯度相反的方向用通俗的话说，梯度下降法就像下山... ...
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2017-02-26 13:43:01
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http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2669 (题目链接) 题意 给出一个$n*m$的整数矩阵，其中$[1,nm]$中的整数每个出现一次，有一些位置为局部最小值。问方案数。 Solution 好神的dp啊。 http://blog.csdn ...
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2017-02-17 09:45:23
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内容：走法产生 中国象棋基础搜索AI， 极大值，极小值剪枝搜索， 静态估值函数 理论基础： （一）人机博弈走法产生： 先遍历某一方的所有棋子，再遍历整个棋盘，得到每个棋子的所有走棋情况（效率不高，可以改进） 1 void SingleGame::getAllPossibleMove(QVector< ...
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2017-02-11 18:57:37
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分水岭算法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。 一般的分水岭算法会对微弱边缘，图像中的噪声，物体表面细微的灰度变化造成过度的分割。 以下 ...
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2016-11-02 10:02:16
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https://zh.wikipedia.org/wiki/二值化 二值化是图像分割的一种方法。在二值化图象的时候把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化。 根据阈值选取的不同，二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值。 比较常用的二值化方法则有 ...
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2016-10-26 09:37:34
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