表示空间R由实际实现的实体的值（rep 值）构成，抽象空间 A 由设计的 ADT 支持的值组成。表示空间是 ADT 开发者看到和使用的值空间，抽象空间是客户端看到和使用的值空间。 两个空间之间的映射关系的函数即抽象函数 AF（Abstraction Function） ，它描述如何将 R 中的一个值
1.下采样是缩小图像，英文是subsampled或者downsampled；上采样是放大图像，英文是upsampling 2.池化层是当前卷积神经网络中常用组件之一，它最早见于LeNet一文，称之为Subsample。自AlexNet之后采用Pooling命名。池化层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，用更高层次的特征表示图像。 实施池
文章目录 前言第1-3页第4页第5-6页第7-9页 LeNet5原版论文已经放到了GitHub上: 点我下载 前言 大致看了一下文章，一共45页，属实是有点长啊。 我们只看基础概念和文本识别的介绍，以及LeNet5网络的部分就行了。 1-5 介绍背景和文本识别的概念以及机器学习的各种概念5-9 介绍
常用的池化操作主要针对非重叠区域，包括均值池化、最大池化等。其中均值池化通过对邻域内特征数值求平均来实现，能够抑制由于邻域大小受限造成估计值方差增大的现象，特点是对背景的保留效果更好。最大池化则通过取邻域内特征的最大值来实现，能够抑制网络参数误差造成估计均值偏移
图为使用提出的神经网络对点云进行分割的结果。底部为神经网络架构示意图。顶部为在网络的不同层上生成的特征空间的结构，红点到其他所有点的空间距离可视化（从左到右是输入和第1-3层的结果）；最右边的图显示了分割的结果。尽管他们在原始输入空间上由很长的距离，我们可以观察到深层的
这里介绍的卷积神经网络是一类强大的、为处理图像数据而设计的神经网络。 基于卷积神经网络结构的模型在计算机视觉领域中已经占主导地位，当今几乎所有的图像识别、对象检测或语义分割相关的问题都是以这种方法为基础。 卷积神经网络需要的参数少于全连接结构的网络，而且卷积也
邓公数据结构与算法 第十四章排序 快速排序算法分而治之轴点构造轴点不变性与单调性快排性能分析最好情况与最坏情况 平均情况 快速排序：快速划分（ LGU 版）不变性单调性实现选取：众数选取思想：减而治之算法实现 快速排序算法 分而治之 轴点 构造轴点 定义两个端点，不断向
归纳偏置（inductive bias）：由于归纳学习需要某种形式的预先设定。 CNN的inductive bias应该是locality和spatial invariance，即空间相近的grid elements有联系而远的没有，和空间不变性（kernel权重共享） RNN的inductive bias是sequentiality和time invariance，即序列顺序上的timesteps有联
文章目录 1 算法提出的背景2 算法思想3 SIFT算法实现物体识别主要有三大工序 1 算法提出的背景 成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出
最后阶段还是对可变性这里不是很理解，在这总结一下： Immutability 不变性，是key design principle 不变数据类型：一旦被创建，其值就不能被改变 String是典型的不变类型，每次改变的时候实际上都是new了一个新的String。 对比之下，StringBuilder是字符串的可变类，修改的时候不会创建新的变量
Chapter 6: Abstract Data Type (ADT) 本章重点： 6.1 Abstraction and User-Defined Types 数据抽象（Abstraction）：由一组操作所刻画的数据类型。 抽象类型强调“作用于数据上的操作”，程序员和用户无需关心数据如何具体存储的，只需设计/使用操作即可。ADT是由操作定义的，与其内部
一 抽象 抽象数据类型举例 int：不可变数据类型，没有mutator函数List：可变数据类型，接口，有mutator函数String：不可变数据类型，没有mutator函数认识Java中的ADT概念 设计抽象类 抽象类型的表示是独立与其表示（真是的数据结构和成员）只有当我们通过前置条件和后置条件充分明确了ADT的操作，使
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.03247.pdf 1、动机 传统卷积具备平移不变性，这使得其在应对分类等任务时可以更好的学习本质特征。不过，当需要感知位置信息时，传统卷积就有点力不从心了。为了使得卷积能够感知空间信息，作者在输入feature map后面增加了两个coordinate通道，分
字符串的不变性 在 JavaScript 中，字符串（String）的值是不可变的（immutable），这意味着一旦字符串被创建就不能被改变。 例如，下面的代码： var myStr = "Bob"; myStr[0] = "J"; 是不会把变量 myStr 的值改变成 Job 的，因为变量 myStr 是不可变的。 注意，这并不意味着 myStr 永远不能被改变，
以下文章摘录自： 《机器学习观止——核心原理与实践》 京东： https://item.jd.com/13166960.html 当当：http://product.dangdang.com/29218274.html (由于博客系统问题，部分公式、图片和格式有可能存在显示问题，请参阅原书了解详情) 1.1 CNN的典型特性 除了前面小
特征匹配（Feature Match) 是计算机视觉中很多应用的基础，比如说图像配准，摄像机跟踪，三维重建，物体识别，人脸识别。 首先通过几张图片来指出什么是特征匹配，以及特征匹配的过程。 图像一：彩色圆圈为图像的特征点 图像二： 图像一与图像二的匹配： 概念理解： 什么是特征，什么是特征描述，什
我们曾经说过，“多个线程同时读写同一共享变量存在并发问题”，这里的必要条件之一是读写，如果只有读，而没有写，是没有并发问题的。 解决并发问题，其实最简单的办法就是让共享变量只有读操作，而没有写操作。这个办法如此重要，以至于被上升到了一种解决并发问题的设计模式：不变性（Immutabili
首先强化一下: 1. d(dx) = d2x = 0 2. dx2=(dx)2 3. d(x2)=2xdx 上面3者各不相同，不可混淆。 ======================================== dy = d(f。g(x)) = f(1)(u)g(1)(x)dx ,其中u=g(x). 由于du=g(1)(x)dx 故： dy=f(1)(u)du 这个性质称为"
绝对不变性原理：欲想克服外扰影响，就要测量外扰；控制器必须同时含有反馈稳定的通道和抑制外扰的通道，即“双通道原理”。 内模原理：欲想克服外扰影响，就要知道外扰模型；控制器必须含有外扰模型。 自抗扰技术：作用于被控对象的所有不确定因素都是“未知扰动”，被控对象的不确定性称为
@大神爱吃茶 泛型的实际应用情况和通配符的使用，关于大范围和小范围互相赋值的时候JVM编译报错的问题： 问题描述：继承关系 class A {} class B extends A {} class C extends A {} class D extends B {} 下面给出了几种说法： The type List<A>is assignable to List. The t
Java中String对象被设计成是不可变的，这主要体现在下面方面： 1、class String被声明为final。 2、class String的char[]不可被访问。存在以char[]为参数的构造函数或者substring方法都是通过拷贝副本的方式实现的。 我们来研究一下这两个设计的目的，首先为什么class String被
原文链接：http://www.cnblogs.com/youth0826/archive/2012/10/11/2719930.html 局部图像特征描述概述 by 樊彬 樊彬中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 (CASIA NLPR) 局部图像特征描述是计算机视觉的一个基本研究问题，在
安全组件组合模式，是一个类更容易成为线程安全的，并且在维护过程中不会无意中破坏类的安全性保证。 1设计线程安全的类 设计线程安全类 包含的三要素 找出构成对象状态的所有变量 找出约束状态变量的不变性条件 建立对象状态的并发访问管理策略
