下载所需要的X264版本 写自动化脚本 #!/bin/sh CONFIGURE_FLAGS="--enable-static --enable-pic --disable-cli" ARCHS="arm64 x86_64 i386 armv7 armv7s" # directories SOURCE="" FAT=`pwd`/"fat-x264" SCRATCH="" # must be a
交叉编译工具链 配置 主机操作系统 ----Win10企业版 虚拟机软件 ----Vmware@workstation 10.0.4 build 2249910 虚拟机操作系统 ---- Win7 32bit 旗舰版 ---- Ubuntu 14.04 LTS（GNU/Linux 3.13.0-24-generic i686） 控制台软件
我们在建立数据模型后通常希望在外部数据验证模型的检验能力。然而当没有外部数据可以验证的时候，交叉验证也不失为一种方法。交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建
文章目录 一、理论基础 二、案例背景 1、问题描述 2、算法流程 3、算法实现 三、MATLAB程序实现 四、延伸阅读 五、参考文献 六、完整程序 一、理论基础 标准粒子群算法通过追随个体极值和群体极值完成极值寻优，虽然操作简单，且能够快速收敛，但是随着迭代次数的不断增加，在种群收
一、信息熵 若一个离散随机变量 \(X\) 的可能取值为 \(X = \{ x_{1}, x_{2},...,x_{n}\}\)，且对应的概率为： \[p(x_{i}) = p(X=x_{i}) \]那么随机变量 \(X\) 的熵定义为： \[H(X) = -\sum_{i=1}^{n}p(x_{i})logp(x_{i}) \]规定当 \(p(x_{i})=0\) 时，\(H(X)=0\)。 通过公式可以看出，若随
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统
编译脚本 ./configure -prefix /opt/qt-5.12.2 \ -qmldir /opt/qt-5.12.2/qml2 \ -plugindir /opt/qt-5.12.2/plugins \ -xplatform linux-arm-gnueabi-g++ \ -opensource \ -release \ -shared \ -no-xcb \ -no-rpath \ -confirm-license \
在Linux系统下搞嵌入式开发，交叉编译器那肯定是必备工具。用的场合多了，就会见到各种各样的编译工具。 交叉编译工具链概念 本地编译 在当前PC编译出来的可执行程序，可在当前PC环境中执行。即在当前PC环境下编译出了相同CPU体系结构的可执行程序。如x86 PC编译的可执行程序可运行在x
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复
接下来的部分列出了一些用于生成索引标号，用于在不同的交叉验证策略中生成数据划分的工具。 1. 交叉验证迭代器–循环遍历数据 假设一些数据是独立的和相同分布的 (i.i.d) 假定所有的样本来源于相同的生成过程，并假设生成过程没有记忆过去生成的样本。 在这种情况下可以使用下面的交
文章转载于：https://geektutu.com/post/tensorflow-mnist-simplest.html 神经网络的重要概念 输入（x）输出（y）、标签（label） 输入是指传入给网络处理的向量，相当于数学函数中的变量。输出是指网络处理后返回的结果，相当于数据函数中的函数值。标签是指我们期望网络返回的结果。 损失
经典概念总是值得反复学习 from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61944055 1. 引言 我们都知道损失函数有很多种：均方误差（MSE）、SVM的合页损失（hinge loss）、交叉熵（cross entropy）。这几天看论文的时候产生了疑问：为啥损失函数很多用的都是交叉熵（cross entropy）？其背后深层的含义是什么？如果换
文章目录 一、理论基础二、案例背景 1、问题描述2、算法流程3、算法实现三、MATLAB程序实现四、延伸阅读五、参考文献六、完整程序 一、理论基础 标准粒子群算法通过追随个体极值和群体极值完成极值寻优，虽然操作简单，且能够快速收敛，但是随着迭代次数的不断增加，在种群收敛集中
这篇文章不教怎么设置交叉引用，这篇文章说的是设好了交叉引用，在某一条文献后面添加了一个文献后，选中全文，右键更新域，编号项仍然没有改变！！ 这是因为刚刚在插入文献时是在上一条文献的编号项和内容之间回车的，所以插入文献时不要在编号项和内容之间按回车！要在上一条文献的末尾按回车！！！
弹性盒模型 2009年，W3C提出了一个新的盒模型，弹性盒模型（flex），用于解决网页布局中的一些问题。 flex的优势 flex布局的子元素不会脱标。属性非常丰富，可以灵活使用，更加便捷的为页面布局。IE低版本不支持，IE10-11支持度不高。标准浏览器完全支持。移动端支持性也比较高。 弹性盒子
文章目录 1 留一交叉验证： 2 测试代码 3 代码1输出结果 1 留一交叉验证： 就是将样本集中的样本每次抽取一个不同的样本作为测试集，剩余的样本作为训练集。需要进行原样本个数次抽取，以进行后续的操作。假设一个.mat文件有310个样本，那么每次抽取一个不同的样本做测试，剩余的299个样
1和5分别代表两种典型：1是把一份数据分别原样放到两及以上个盘，坏了1个另一个照样完整。安全、高速，但费盘；5是把数据交叉分到N+1个盘，最高能存N个盘的数据，多余的那个1是分散到各盘的交叉校验数据，坏了任意一个盘，通过交叉校验可恢复原有数据。较安全、较高速，但不怎么费盘。其它各类
交叉验证（Cross Validation）常见的交叉验证方法如下： 1、简单交叉验证 将原始数据随机分为两组，一组做为训练集，一组做为验证集，利用训练集训练分类器，然后利用验证集验证模型，记录最后的分类准确率为此分类器的性能指标。 好处： 处理简单，只需随机把原始数据分为两组即可 坏处： 但没有达
如题， RelativeLayout 我们可以设置对齐以及负间距，达到交叉的效果，但是ConstraintLayout内不能直接设置负间距，那怎么处理，达到交叉的效果呢 其实很简单，用一个 Space 控件来占位，宽高都设置为0dp即可，然后要交叉的View再对其到Space即可，如下图
一、One—Hot编码 计算机在表示多结果的分类时，使用One-Hot编码是比较常见的处理方式。即每个对象都有对应的列。 二、最大似然率 下面是两幅图像，比较两幅图像，试通过概率的方法来讨论一下为什么右边的模型会更好。 假设第一幅图像的每个点是对应颜色的概率为下图： 如果假设点的
交叉编译器的安装和使用 环境Ubuntu 20.04 LTS 前面教程提到了交叉编译器，忘了写具体的安装和配置方式，在这里补充一下 gcc编译器编译的程序只能在x86环境下运行，而不能在arm上运行 gcc运行方式 直接写一个程序hello.c然后输入命令 sudo gcc hello.c #编译器会自动生成a.out可执行文
一、遗传算法的应用* 函数优化（遗传算法的经典应用领域）； 组合优化（实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP完全问题，如0-1背包问题，TSP等，非常有效）； 自动控制； 机器人智能控制； 组合图像处理和模式识别； 人工生命； 遗传程序设计； 二、遗传学基本概念与术语 基因型(genotype)：性状染色体的内部
今天给大家介绍SQLServer中交叉联接的用法，希望对大家能有所帮助！ 1、交叉联接(cross join)的概念 交叉联接是联接查询的第一个阶段，它对两个数据表进行笛卡尔积。即第一张数据表每一行与第二张表的所有行进行联接，生成结果集的大小等于T1*T2。 select * from t1 cross join t2 2
