上图中注意，“a=3;"，这行命令后面加入了一个分号";"，然后Octave下面就不再打印结果出来了。 还可以定义字符串变量，还可以定义一个bool型变量，分别如下图的b、c。 ?...还有类似于Python语言中print函数的存在，disp（）函数，disp的使用也是相当的灵活。 ? 上图最后一行的disp中sprintf函数的语法和c语言的语法是不是很像？...还有一种比较有意思的向量的定义方法，下图中的办法可以定义一个从1开始到2结束间隔（步长）为0.1的向量。 ? ? 或者省略步长： ? 还可以定义全为1的矩阵： ?...上图得到一个1行10000列的随机数向量，使用hist（w）函数画一下直方图看看： ? 还可以让直方图的竖条来的更多一点。 ? 定义单位阵的函数是eye(). ?...帮助 Octave的帮助也是很方便的，直接使用help函数即可。 ? 以上就是Octave基础的快速介绍，从下次视频开始将会讲解如何使用Octave来处理数据。
上图中，使用梯度下降法的时候每一步我们都需要编码做两件事（1）求偏导数；（2）求代价函数的值。 为了实现上面的两个小目标，除了梯度下降法，还有几种更加高级、复杂的算法可选。如下图： ?...以Octave为例，即： ? 上图中的costFunction有两个返回，一个jVal即代价函数、一个gradient数组即theta向量每个分量上的偏导数。...最后，使用fminunc函数寻找局部最小值。Octave中，这个函数的具体使用方法，可以在Octave中使用命令“help fminunc”。...所以，在Octave中对这个例子进行代价函数最优化求解的过程就是。...上图中，exitFlag=1说明本例是收敛了的。关于exitFlag其它可能的取值即对应的意义，同样可以在Octave中通过help fminunc命令来查看。
“Octave Tutorial——Vectorization”，是第二周内容的最后一次视频。...当进行机器学习编码的时候，尽管好好的调用它们就好了。而直接调用这些线性代数的方法实现一些矩阵或向量运算会使一些特定的数学运算变得更高效。 向量运算的妙处 先看一个简单的例子，这样的一个函数， ?...我们知道上图中的函数，是我们进行线性回归分析的一种假设的模型函数。 那，这个函数如果使用向量形式表示，就变成了： ? 上图左边是非向量化的实现代码，而右边是向量化的实现代码。...很显然右边的代码更简单，而且Octave内置的一些向量运算实现方法可能比我们自己写的for循环更高效。 再看一个稍微复杂一点的例子，梯度下降法。 梯度下降法的更新算法如下图： ?...我们不停地更新这些\theta，找到更合适的那组\theta，使得Cost最小。 那有没有办法用向量来实现这个算法呢？ 上图中那三个式子，实际上可以用一个向量式子来表示（图中红色矩形框内）： ?
其功能包括： 数值计算功能：Octave提供了强大的数值计算功能，包括矩阵操作、线性代数、数值积分、微分方程求解等。它支持复杂的数学运算和函数，可以进行高精度的数值计算。...这种兼容性使得Octave成为一个理想的替代选择，同时也减少了重新学习和迁移的成本。 可扩展性：Octave支持创建自定义函数和脚本，用户可以根据自己的需求编写、调试和执行代码。...此外，Octave还提供了丰富的函数库和工具箱，涵盖了许多领域，如信号处理、优化、控制系统等，使用户能够进行更广泛的科学计算任务。...它具有与Matlab相似的语法，支持自定义函数和脚本编写，拥有丰富的函数库和工具箱，并提供强大的绘图功能。...令人意外的是，它对数据的处理毫不逊色，而且语法和 Matlab 极其相似，当然，小巧的体积使得它在运行效率上比 Matlab 快了许多 Python + NumPy/SciPy Python是一种通用的编程语言
下图中，左图是以原始数据绘制的代价函数轮廓图，右图为采用特征缩放（都除以最大值）后图像。左图中呈现的图像较扁，相对于使用特征缩放方法的右图，梯度下降算法需要更多次的迭代。...下图中，左图是以原始数据绘制的代价函数轮廓图，右图为采用特征缩放（都除以最大值）后图像。左图中呈现的图像较扁，相对于使用特征缩放方法的右图，梯度下降算法需要更多次的迭代。...对于学习速率 α，一般上图展现的为适中情况，下图中，左图可能表明 α 过大，代价函数无法收敛，右图可能表明 α 过小，代价函数收敛的太慢。当然，α 足够小时，代价函数在每轮迭代后一定会减少。...X−1: 矩阵 X 的逆，在 Octave 中，inv 函数用于计算矩阵的逆，类似的还有 pinv 函数。...这种情况下，如果还想使用正规方程法，在Octave中，可以选用 pinv 函数，pinv 区别于 inv，pinv 函数被称为伪逆函数，在矩阵不可逆的时候，使用这个函数仍可正确地计算出 θ 的值。
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关...其中 G(x,y,σ) 是尺度可变高斯函数 ? （x，y）是空间坐标，是尺度坐标。σ大小决定图像的平滑程度，大尺度对应图像的概貌特征，小尺度对应图像的细节特征。...为原图大小，后面每个octave为上一个octave降采样的结果，即原图的1/4（长宽分别减半），构成下一个子八度（高一层金字塔）。...通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度（达到亚像素精度），同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点(因为DoG算子会产生较强的边缘响应)，以增强匹配稳定性、提高抗噪声能力，在这里使用近似Harris...①空间尺度函数泰勒展开式如下： ----
QCPAxisTicker坐标轴类(一) QCustomPlot 曲线各种属性详细介绍 QCustomPlot 2.0.1类、函数思维导图 15.QCustomPlot数据结构 要在屏幕上显示对绘图的任何更改...请注意，replot 函数在当调整widget的大小并触发内置用户交互时，将自动发生重新绘制。比如：用户交互例、用鼠标拖动轴范围、用鼠标滚轮缩放。...可惜这里不是指针，函数内实现方式是用我们提供的 mData 给内部 mData 赋值，也就是，还是要进行一次拷贝。当然，你也可以去改它的代码把这个指针给放出来。...(dateTick); 动态时间轴的关键步骤： //秒中间插入数据的关键是有小数，不能直接 /1000,而是/1000.0 double t = (double)(QDateTime::currentMSecsSinceEpoch...可以删除之前的数据，但v2.x时，这个函数被取缔了，但它经常会在绘制动态图中用到，可修改QCustomPlot源码进行添加，在QCPGraph类中增加公有成员函数。
相对于冷冰冰的数字，生动的图形可以更好的反映一些信息，也更利于我们在数据探索、预处理等阶段感性认识数据的内在规律或信息。本视频就讲解Octave图形化数据的一些工具和对应的方法。...先画一个正弦函数 首先，当然是定义一个数组，作为x；然后，就就求数组的sin值，作为y。假设公式为： ?...当然，如果你想保存到其它路径下的话，可以先用cd命令改变一下Octave的工作路径。 保存完之后，就可以使用“Close”命令把Figue给关闭。...imagesc的用处 可以用clf命令把Figure中已经绘制的图形给擦除掉。 我们经常会使用不同的颜色啊、形状啊什么的来表示不同的数值。在Octave中，可以使用imagesc函数将数据给图形化。...12 19 21 3 11 18 25 2 9 >>imagesc(A) 就可以得到下面这样一个图，就是在颜色和数值大小之间建立一个映射关系，然后在一个图中把
42.png 那么之前的假设函数就会不再之前的函数表达式，取而代之的是： 43.png 下面是重新该写后的假设函数的形式： 44.png 为了简化方便，涉及初始的x_0=1， 45.png 以上就是多元线性回归...例如 当α很小的时候，我们可以看到曲线达到一定的迭代次数之后就收敛，或者说找到一个合适的阈值ε也是很困难的，为了检查梯度下降算法是否收敛，可以从图中直接看得出收敛。而不是依靠自动收敛测试。...然而二次函数最终会下降，为了能够拟合数据集的变化，会继续使用三次方的函数，这样子就不会下降。...其中的X称为设计矩阵（designed Matrix） 59.png 为了能够明白下列式子，作了具体的说明： 60.PNG在Octave或者是MATLAB中，具体的实现方式如下： 在Octave或者是...可以根据以下优缺点来判断： 假设我们有m个训练样本，n个特征变量 61.png 使用octave绘制正余弦曲线图： 62.png使用octave的示例代码如下： t=[0:0.01:0.98]; y1
首先定义保存图片的函数： def savearray(img_array, img_name): scipy.misc.toimage(img_array).save(img_name)..., iter_n=20) 最后定义渲染函数 def render_naive(t_obj, img0, iter_n=20, step=1.0): ''' 渲染函数 :param...倍 # 再使用放大后的图像作为初始值进行计算 for octave in range(octave_n): if octave > 0: # 每次将图片放大...从图中可以看出，mixed4d_3x3_bottleneck_pre_relu 卷积层的第139个通道实际上就是学到了某种花朵的特征。...，现在编写生成图像的代码： # 将一个Tensor函数转换成numpy.ndarray 函数 def tffunc(*argtypes): placeholders = list(map(tf.placeholder
注：Octave 与 MATLAB 语法相近，由于 MATLAB 为商业软件，课程中使用开源且免费的 Octave。...由于3-D图形不便于标注，所以将3-D图形转换为轮廓图(contour plot)，下面用轮廓图（下图中的右图）来作直观理解，其中相同颜色的一个圈代表着同一高度（同一 Jθ 值）。...θ0=360,θ1=0 时： 大概在 θ0=0.12,θ1=250 时： 上图中最中心的点（红点），近乎为图像中的最低点，也即代价函数的最小值，此时对应 hθx 对数据的拟合情况如左图所示，嗯，一看就拟合的很不错...注意，在计算时要批量更新 θ 值，即如上图中的左图所示，否则结果上会有所出入，原因不做细究。...不熟悉斜率的话，就当斜率的值等于图中三角形的高度除以水平长度好啦，精确地求斜率的方法是求导。 对于学习速率 α，需要选取一个合适的值才能使得梯度下降算法运行良好。
为原图大小，后面每个octave为上一个octave降采样的结果，即原图的1/4（长宽分别减半），构成下一个子八度（高一层金字塔）。...下图中s=3 ?...space中，1st-octave两项分别是σ,kσ; 2nd-octave两项分别是2σ,2kσ;由于无法比较极值，我们必须在高斯空间继续添加高斯模糊项，使得形成σ,kσ,k2σ,k3σ,k4σ这样就可以选择...Lowe论文中还提到要使用高斯函数对直方图进行平滑，减少突变的影响。直方图的峰值则代表了该关键点处邻域梯度的主方向，即作为该关键点的方向。 ?...计算keypoint周围的16*16的window中每一个像素的梯度，而且使用高斯下降函数降低远离中心的权重。 ?
在用代码进行代价函数的优化的时候，我们会声明下图中“costFunction”这样的函数。 ?...那我们建立的模型中的这些矩阵形式的参数是怎样作为一维向量形式的输入参数传递给我们定义的做代价函数优化的costFunction的呢？ 一个例子 我们通过一个例子来更好的理解一下这个事。...换句话说，第一层到第二层的线路上的参数就是一个10×11的矩阵。 在Octave中的实现 那么在Octave中如何把这些矩阵形式的参数展开成向量输入给costFunction呢？...可以像下图这样，直接把矩阵中的所有元素取出来，然后用中括号把它们括在一起组成一个长长的向量： ? 上图中的第二行代码是对D矩阵的。...神经网络代价函数优化算法实现的伪代码 其实本小节讲的事挺简单的，因为矩阵形式的量没法在函数中好好的传输，所以我们在进行算法实现的时候，我们需要： （1）先把所有矩阵转成一个长长的向量。
前言 Octave Convolution来自于这篇论文《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks...with Octave Convolution》这篇论文，该论文也被ICCV2019接收。...Octave表示的是音阶的八度，而本篇核心思想是通过对数据低频信息减半从而达到加速卷积运算的目的，而两个Octave之间也是声音频率减半【2】。...Octave Convolution（后面将以OctConv命名）主要有以下三个贡献： 将卷积特征图分成了两组，一组低频，一组高频，低频特征图的大小会减半，从而可以有效减少存储以及计算量，另外，由于特征图大小减小...作者认为低频分量在一些特征图中是富集的，可以被压缩的，所以对低频分量进行了压缩，压缩的方式没有采用stride conv，而是使用了average pooling，因为stride conv会导致不对齐的行为
其中 G(x,y,σ) 是尺度可变高斯函数 ? （x，y）是空间坐标，是尺度坐标。σ大小决定图像的平滑程度，大尺度对应图像的概貌特征，小尺度对应图像的细节特征。...Lowe论文中还提到要使用高斯函数对直方图进行平滑，减少突变的影响。直方图的峰值则代表了该关键点处邻域梯度的主方向，即作为该关键点的方向。 ?...以关键点为中心取8×8的窗口。 ? Figure.16*16的图中其中1/4的特征点梯度方向及scale，右图为其加权到8个主方向后的效果。...图中蓝色的圈代表高斯加权的范围（越靠近关键点的像素梯度方向信息贡献越大）。然后在每4×4的小块上计算8个方向的梯度方向直方图，绘制每个梯度方向的累加值，即可形成一个种子点，如图右部分示。...计算keypoint周围的16*16的window中每一个像素的梯度，而且使用高斯下降函数降低远离中心的权重。 ?
开始使用Octave Octave是一个开源的科学计算以及数值分析的工具，在一定程度上，它与MATLAB语法兼容。 那位要问了：为什么不直接用MATLAB呢？因为MATLAB贵啊！...length()函数会返回向量的长度，或者矩阵的最大维度： >> v v = 1 2 3 >> length (v) % 返回向量的元素数量 ans = 3 >> B B =...函数 新建一个名为addOne.m的文件，写入： function y = addOne (x) y = x + 1 这表示一个函数，这个函数的参数为x，返回值为y，函数的内容是y = x + 1。...可以使用hold on命令在一幅图中绘制多条曲线： >> x = 0:0.1:2*pi; >> y_sin = sin (x); >> y_cos = cos (x); >> plot (x, y_sin...); >> hold on; % 接下来还在此图中绘制 >> plot (x, y_cos, 'r'); % 红色线条绘制y_cos
将每个节点绘制填充到图层位图中 （Paint–重绘） 5. 图层作为纹理上传至GPU 6....拥有CSS加速属性的元素(will-change) 重绘(Repaint) 重绘是一个元素外观的改变所触发的浏览器行为，例如改变outline、背景色等属性。...—-请求动画帧 1.window.requestAnimationFrame() 说明：该方法会告诉浏览器在下一次重绘回流之前调用你所指定的函数 1.参数：该方法使用一个回调函数作为参数，这个回调函数会在浏览器下一次重绘之前调用...回调函数会被自动传入一个参数，DOMHighResTimeStamp，标识requestAnimationFrame()开始触发回调函数的当前时间 2.返回值： 一个 long 整数，请求 ID ，是回调列表中唯一的标识...备注：若你想在浏览器下次重绘之前继续更新下一帧动画，那么回调函数自身必须再次调用window.requestAnimationFrame() 2.window.cancelAnimationFrame(
有意思的是，SCILAB 提供的语言转换函数可以自动将用 MATLAB 语言编写的程序翻译为 SCILAB 语言。...（欢迎用过的朋友补充说明) Xcos截图： ? ? 2. 与MATLAB语法兼容Octave 如果已经对MATLAB语言非常熟悉，暂时不想学习一门新的语言，那么可以尝试一下Octave。...Octave 的使用也是基于字符终端模式的，当需要绘图时，将会调用 gnuplot 进行数据绘图，并显示出来。 Octave 是用 C++ 编写的，它内容丰富的库也可以供用户在编写软件时调用。...Octave 同时还支持 Fortran 等的调用，GSL 绑定等。可以由用户定制自己的函数、子程序等。 3....目的在于提高软件模块化能力和复用能力，并实现不同任务间的数据/信号量的有效共享，方便多种机器人平台之间创建复杂和鲁棒的机器人行为，同时它也是一种工具库的约定与集合。 ? 6.
假如此时有一个恶性肿瘤样本，其尺寸为200，我们再来看一下线性回归分析的结果： image.png 图中紫色的线为回归分析后良性恶性分界线，可见有恶性肿瘤被分到了良性肿瘤中，这个结果显然是不好的。...因此我们定义： image.png 对于y=1，其函数图像如下： image.png 从图中可以看出，当y=1、 h_\theta(x)=1时，损失函数的值为0，表示此时肿瘤是恶性的概率为1，当y=1...同样地，我们画出y=0时的图像： image.png 从图中可以看出，当y=0、 h_\theta(x)=0时，损失函数的值为0，表示此时肿瘤是良性的概率为1，当y=0、h_\theta(x) \to...在使用科学计算工具的时候，会有一些函数能够帮助我们求解一个多变量函数的最小值，例如在Octave中使用fminunc函数。...对于前面所举的例子，使用Octave编程计算出来的参数如下： %costFunction函数 function [jVal] = costFunction(theta) x=[1 3;1 4;1 6;
往深了说，禁用MATLAB的行为，展示了美国决定保护技术知识产权的决心。其实更应该解决的是软件的依赖问题。正是因为这种根本性软件的依赖，才有了诸多卡脖子的境遇。...NumPy可以被称作MATLAB数组运算的替代品，它的种种操作都高度「模仿」了MATLAB的操作。NumPy支持持高阶大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。 绘图方面，matplotlib帮了大忙。...吴恩达推荐的Octave：MATLAB强有力的竞品 吴恩达在自己的机器学习课程中也推荐过可以替代MATLAB的Octave。...Octave界面，和MATLAB很像，因此对于换软件的开发者来说，极易上手，几乎是保留了原本的工作台生态。 在费用上，Octave占了很大的优势。
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