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近期，国务院宣布春节假期延长，多个地区到2月10日才开工。而考虑到员工对健康的担忧，能否全员按时返回工作地也成为了一个问题。...这份清单适用于大多数企业客户，不论其之前是否用过腾讯的产品，都可以很快地将腾讯的远程办公工具包用起来。虽然没有讲到很重要的设备管理和安全性，但是对于中小企业来说还是非常实用的。...服务号还可以使用模版消息、客服消息等消息互动能力，为关注者提供更完善的服务。...当员工对某个问题产生疑惑时，他可以去乐问瞧一瞧，或直接提出问题，他将快速获得答案。同时，员工还可以在乐享平台学习、分享知识，多终端随时随地的学习模式，让乐享成为员工培训的好帮手。...对于管理者来说，要做到这点，需要将任务拆解得足够细，在前期沟通需要反复确认是否和远程工作的同学达成一致，这个环节需要非常的重视。
当将这些特征向量输入到类似支持向量机（SVM）这样的图像分类算法中时，会得到较好的结果。...右图是 8×8 的Cell中表示梯度的原始数值，注意角度的范围介于0到180度之间，而不是0到360度， 这被称为“无符号”梯度，因为两个完全相反的方向被认为是相同的。和是相同的。...红圈包围的像素，角度为10度，介于0度和20度之间，其幅值为4，那么这个梯度值就被按比例分给0度和20度对应的bin，也就是各加上2。 ?...如左下图绿色圆圈中的角度为165度，幅值为85，则按照同样的加权方式将85分别加到0度和160度对应的bin中。 ? 对整个Cell进行投票统计，最终得到9-bin直方图： ?...知道了如何归一化，现在来对block的梯度直方图进行归一化（注意不是Cell），一个block有4个直方图，将这4个直方图拼接成长度为36的向量，然后对这个向量进行归一化。
: string ): Euler 根据 order 指定的方向，使用归一化四元数设置这个欧拉变换的角度。...将欧拉角的x分量设置为 array1。将欧拉角的x分量设置为 array2。将array3设置给欧拉角的 order 。可选。 10. toArray( array?...假设我们默认为右手法则的旋转，则旋转方向为逆时针，旋转轴向量为v = (vx, vy, vz), 角度为旋转角度，那么该旋转就应该类似如下图所示： image.png 其对应的四元数就是： image.png...3. copy( q: Quaternion ): this 将q的值复制到这个四元数。..._y: 0, _z: 0.5176380902050415, _w: 0.9659258262890683} 可见axis是否归一化对四元数的x、y和z值的影响是线性的。
两张人脸图像，分别提取特征，通过计算特征向量间的距离（相似度）来判断它们是否来自同一个人。选择与问题背景相契合的度量方式很重要，人脸识别中一般有两种，欧氏距离和余弦距离（角度距离）。...（负相关），但两者分布的“密度”不同，观察余弦函数曲线可知，在角度从0向 \pi 匀速（线性）前进时，余弦值在0和 \pi 附近缓慢变化，在 \frac{\pi}{2} 附近近似线性变化 当向量模长归一化后...Center Loss的出发点在于，不仅希望类间可分，还希望类内紧凑，前者通过Softmax loss实现，后者通过Center Loss实现，如下所示，为每个类别分配一个可学习的类中心，计算每个样本到各自类中心的距离...A-Softmax的最大差异在于对每个类中心向量进行归一化，即令 ||W_j|| = 1 ，同时令bias为0，在分类时只考虑 x_i 和 W_j 的夹角，并引入和L-Softmax相同的margin，...AM-Softmax Loss将margin作用在余弦距离上，与之不同的是，ArcFace将margin作用在角度上，其损失函数如下， image.png ?
比如公式 ′=−min 是典型的平移操作，将数据范围对齐到以0为起点的位置。 数学本质 仿射变换的特例：平移是仿射变换（线性变换 + 平移）的简化形式，仅包含平移项，无线性变换部分。...(2) 数据范围标准化 归一化前处理：在Min-Max归一化（ ）中，平移操作是第一步，将数据映射到 [0,1] 的基础步骤。...解决方案：需结合业务意义判断是否适用平移，或改用其他标准化方法（如Z-score标准化）。...平移操作： ′=−50，新范围 [0,150]。 意义：便于后续对比度增强或归一化到 [0,1]。...场景2：温度数据校正 原始数据：传感器因误差记录为 [−5°,25°]（实际应为 [0°,30°]）。 平移操作： ′=+5，校正后 [0°,30°]。
hog.png 归一化 归一化目的是去除光线的影响，gamma校正的公式如下所示： y(x,y) = I(x,y)^{gamma} 原论文尝试了多种输入方法，包括灰度图像和彩色图像与是否gamma校正的组合...对于一个cell中的所有像素统计一种直方图，该直方图的横轴为梯度方向，纵轴为梯度模，如下图所示： ? hog_binning.png 角度落在相同区间的梯度的模累加，作为该区间的结果。...上图为0~180度分为4个区域的划分，最终产生四个数据，分别是角度落在四个角度区域的梯度的模之和。...，e为为了防止除0的很小的常数。...SVM（支持向量机） 使用支持向量机判断候选框中是否有物品，支持向量机的输入为组合成向量的HoG特征，输出为是否是待检测物品。
你的那一端桌子会显得较大，因为你是从一个角度向下看桌子的，而不是俯视桌子，我们在上一篇文章中所写的程序就是俯视视角下的，在这片文章中，我们将走进三维，让绘制的桌子更符合实际的视角。...可以运行程序看看效果，是否和我们所预想的那样。 四.使用透视投影 我们加入w分量后，桌子看上去更像三维了。然而，如果我们希望这些物体更加动态，比如改变桌子的角度，放大或缩小，该怎么办呢？...,0,temp.size)//将temp复制到projectionMatrix 现在，我们运行这个应用程序，可以看到桌子了，但是是以俯视的视角看的，我们需要旋转一下桌子，从而以正常的视角看向桌子，并且因为旋转之后...设置为单位矩阵 Matrix.translateM(modelMatrix,0,0f,0f,-3.5f)//将z值偏移-3.5 Matrix.rotateM(modelMatrix...)//将temp复制到projectionMatrix 现在，运行程序，就可以看到三维场景下的空气曲棍球桌子了。
，不存在极端的最大最小值，用归一化 Ⅱ 0均值标准化 适用： 如果数据存在异常值和较多噪音，用标准化，可以间接通过中心化避免异常值和极端值的影响 归一化与标准化的区别 1）归一化的缩放是统一到区间...3）归一化：输出范围在0-1之间 标准化：输出范围是负无穷到正无穷 归一化和标准化本质上都是一种线性变换 就发现事实上就是对向量 x按照比例压缩a再进行平移 c。...所以 感性角度： 减少参数个数（让参数=0），就可以降低模型复杂度 *数学角度：*相当于拉格朗日 【待完成】再补充几个视频 为什么l1正则化具有稀疏性（w=0）？.../为什么l1正则能够进行特征选择（使w=0） 解空间的形状的角度： 交点才满足最小化目标和约束条件，方形更容易在坐标轴上有交点，所以w=0可以实现，圆形l2可以使参数很小，但基本不会取0 L1正则化是...（彩色为等值线图：同一圈上经验风险/损失是相同的； 方形、圆形：分别为l1/l2的可行域） 贝叶斯概率角度： 贝叶斯最大后验概率估计 https://zhuanlan.zhihu.com
辅助函数 3.1 归一化函数 归一化函数是一种将数据缩放到特定范围内的函数，常常用于数据预处理和特征缩放中。...通常，归一化函数将原始数据映射到0到1之间的范围内，使得数据具有相同的尺度和范围，以便更好地进行比较和分析。...其中，最小-最大缩放法是将原始数据中的最小值缩放到0，最大值缩放到1，其他值按比例缩放到0和1之间。Z-score归一化法是将原始数据的均值缩放到0，标准差缩放到1，使得数据分布近似于标准正态分布。...由于叉积的模长等于以 \vec{a} 和 \vec{b} 所在平面为底面的平行四边形的面积，因此可以利用叉积来计算平行四边形的面积。 定义旋转轴和角度。...投影：使用点积函数可以将一个向量投影到另一个向量上，从而得到一个在另一个向量上的向量分量。 碰撞检测：通过计算两个物体的朝向向量和相对位置向量之间的点积，可以确定它们是否相互接触或相交。
每个自然场景图片中的文本实例可以通过GNM归一化到一定的几何分布范围内。这样所有训练样本均被归一化为有限的分布，因此可以有效地训练一个共享的文本检测头。...通过Backbone提取的特征图会被输入到具有多个分支的几何规范化模块（GNM）中，每个分支由一个尺度归一化单元（SNU）Fs和方向归一化单元（ONU）Fo组成。...由上图可以简单明了的表示ONU具有将[0，π/4]，[-π/2，-π/4]，[-π/4，0]和[π/4，π/2]角度的文本转换为在[0，π/4]角度的文本。 ? Fig.3....在测试过程中，作者将GNM中所有分支输出文本框相应地反向投影到原始比例和方向。不在分支预先设定的几何区间内的文本框会被丢弃。其余的文本框通过NMS合并。 三、实验结果 Table 1....综上所述，文本检测是OCR任务的首要前提，但自然场景下文字的字体变化、悬殊的宽高比、任意角度给检测任务带来巨大的挑战，本文为我们提出了目前研究方向上忽略的点，并提供了一个新颖的解决方法，但是相较于常规物体检测
简单来说，这就是 批归一化（BN） 的作用，尽管严格意义上来说，真正归一化的不是 ，而是 ，这在很多深度学习文献中有一些争论——关于在激活函数之前是否应该将值 归一化，或是否应该在应用激活函数 后再归一化...在神经网络中，已知一些中间值，假设有一些隐藏单元值，从 到 ，这些都来源于隐藏层，所以这样写会更准确，即 为隐藏层， 从1到m。...但 BN 的做法是将 值进行归一化，此过程将由上面提到过的 和 两参数控制，这一操作会得到一个新的归一化 值（），然后将其输入激活函数中得到 ，即 。...prop，用 BN 代替 为 ； 接下来，确保在这个 mini-batch 中， 值有归一化的均值和方差，归一化均值和方差后是 ； 然后，你用反向 prop 计算 和 ，及所有 层所有的参数，和...BN 有效的一个原因是，归一化的输入特征值 ，均值为0，方差为1，现在有一些从0到1而不是从1到1000的特征值，通过归一化所有的输入特征值 ，可以获得类似范围的值，可以加速学习。
同样，这篇文章的观点认为BN work的真正原因，在与其将数据的分布都归一化到均值为0，方差为1的分布上去。...但是，本文作者就提出了两个疑问： 1、BN work的原因是否真的与ICS有关？ 2、BN层是否真的能够稳定输入分布？ 1.1 BN是否真的与ICS有关？...对比实验： 在训练阶段，使用一下三种训练方法进行训练 No BN 标准的BN noisy BN （在标准的BN层后，加上均值不为0，方差不为1的noisy，并且在每个训练step都改变noisy的分布，...结论： 从优化的角度来看，通过使用BN来控制layer的输入分布并不能减少ICS 二、Why does BN work？...2.2 是否BN是最好或者唯一的方法来对优化空间进行平滑 对比实验： 不使用BN 使用标准BN 使用L1 归一化方法 使用L2归一化方法 使用L 归一化方法 结论： 很多normalization
人脸验证做的是 1 比 1 的比对，即判断两张图片里的人是否为同一人。...最常见的应用场景便是人脸解锁，终端设备（如手机）只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。...为什么这个假设默认成立，设想一下，一个棕色头发的人，在不同光照，遮挡，角度条件下，发色看起来虽然有轻微的区别，但依然与真实颜色非常接近，反应在发色的特征值上，可能是 0 到 0.1 之间的浮动。...但在训练阶段，不知道读者有没有注意到，其实 Sphereface 的损失函数并不是在直接优化特征与类中心的角度，而是优化特征与类中心的角度在乘上一个特征的长度。...于是 Normface 的核心思想就出来了：为何在训练的时候不把特征也做归一化处理？相应的损失函数如下： ? 其中 W 是归一化的权重，f_i 是归一化的特征，两个点积就是角度余弦值。
特殊函数性质 多线性：对矩阵的每一行（或列）具有线性性 交替性：交换两行（列）会导致结果取反 归一化：单位矩阵的行列式值为1 这些性质共同构成行列式的唯一性定理。...当 det(A)0det(A)0时，说明变换包含了镜像翻转操作。 三、历史发展脉络：从解方程到几何分析 起源阶段（17-18世纪） 数学家关孝和、莱布尼茨为解决线性方程组发明了行列式雏形。...Cramer在1750年提出Cramer法则时，发现方程组的解可表示为系数行列式的比值。 公理化阶段（19世纪） 柯西将行列式与几何变换关联，建立现代行列式理论体系。...五、实际应用中的函数特性案例 方程解存在性判断 通过计算系数矩阵行列式是否为零，直接判定方程组是否有唯一解（非零时有解）。...特征值求解 特征方程 det(A−λI)=0det(A−λI)=0将矩阵特征值问题转化为行列式求根问题。
人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置，人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对，得出相似度信息。...（二）图像预处理在采集实时图像的时候，受拍摄角度、位置等因素影响，导致检测到的人脸在整幅图像中的位置和大小不确定。...本系统用到的图像预处理方法主要是以下 4 种： （1）几何归一化：将图像中检测到的人脸部分裁剪出来，然后缩放到统一大小。 （2）灰度归一化：彩色图像转换为灰度图像。...：将待识别人脸投影到之前训练好的特征子空间； step6：计算待识别人脸与训练库中每张人脸的距离； step7：根据最小距离计算相似度并判断是否是样本库中的人，结束。..., 1, 0, CV_L1, 0); // 归一化数组元素。
本文从梯度学习算法的角度中看学习率对于学习算法性能的影响，以及介绍如何调整学习率的一般经验和技巧。...，来发现是否陷入局部最优。 ...解决此类问题的一个方法是将学习率λ 乘上1/N，N是训练集中数据量。...在一些应用中，由于使用距离或者特征方差，要求必须归一化输入向量，因为如果不归一化将导致结果会严重被具有大方差的特征和不同的尺度影响。...归一化输入能够帮助数值最优方法（例如，梯度下降法）更快，更准确地收敛。 尽管有一些不同的归一化变量的方法，[0,1]归一化（也叫做min-max）和z-score归一化是两种最为广泛应用的。
人脸识别是最常见的计算机视觉任务之一，通常包含两个子任务：人脸验证和人脸辨识；其中人脸验证是比较两张人脸以确定它们是否来自同一主体，而人脸辨识是根据人脸图库识别人的身份。...这两个任务都涉及到三个阶段：人脸检测、特征提取、分类。...具体而言，我们发明了一种巧妙的算法，称为增强边缘余弦损失函数 (LMCL)，其以归一化后的特征为输入，可通过最大化类间余弦边缘来学习高度判别性的特征。 ? 图 1：我们提出的 CosFace 框架。...我们提出的方法 在本章节中，我们将首先详细介绍我们提出的 LMCL。然后我们将给出 LMCL 与其它损失函数的比较，以表明其优越性。然后我们将描述 LMCL 中所使用的特征归一化技术，以阐明其有效性。...本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
加载数据 clc close all clear %% 加载数据 %% 数据集包含手写数字的合成图像，以及每幅图像旋转的对应角度(以角度为单位)。...%% 使用digitTrain4DArrayData和digitTest4DArrayData将训练和验证图像加载为4D数组。 %% 输出YTrain和YValidation是以角度为单位的旋转角度。...标准化数据的常用方法包括重新标定数据，使其范围变为[0,1]或使其均值为0，标准差为1。 标准化以下数据: 1、输入数据。在将预测器输入到网络之前对数据进行规范化。 2、层输出。...%% 绘制响应分布：在分类问题中，输出是类概率，类概率总是归一化的。...将阈值设置为 10 度。计算此阈值范围内的预测值的百分比。
我们也可以从下图的几何角度，直观地看两种损失的差别， 学习到的参数可以将两类样本的类间距离加大。通过对比可以看到 最后学到的特征之间的分离程度比原来的要明显得多。 ?...要想通过角度分类，比如二分类，我们就需要通过判断 来判断样本是否属于 类，所以我们需要考虑如何使得 尽可能大于 ，即使得类间距离足够大。 如何可以使得类内的距离足够小呢？...则 修改成了： 为了方便实现 ， 又可以展开成如下形式： 因此，以二分类任务为例，我们可以概括行的看下上面的决策面： 是 的改进，归一化了权值 ，使得训练可以集中在优化深度特征映射与特征向量角度上...我们通过对特征向量和权重向量进行 归一化以消除径向变化，将 表示为 。在此基础上，引入余弦间隔（ ），进一步最大化角空间中的间距（角间距）。...除了将 =0， ，作者进一步将 ，最终的 写为： 其中 为一个缩放因子，大佬设置为固定为 。 大佬也讨论了关于 的几何解释。
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