神经网络-tensorFlow入门
一、前言 说实话，没什么内容可写的，网络上面资料太多了，下面是整理：
tensorFlow社区：http://www.tensorfly.cn/ ，这个直接上神经网络有点看不懂。知乎大佬：https://www.zhihu.com/question/49909565Tenso
...
神经网络-bp代码详解
一、说明代码下载：https://github.com/MichalDanielDobrzanski/DeepLearningPython35环境： python 3.*文件：network.py原理：参考上一篇文章
二、代码中文注释123456789101112131415161718192021
...
神经网络-bp反向传播
一、代价函数的形式二次代价函数如下：
C = \frac{1}{2n} \sum_x (y(x)-a^L(x))^2其中$x$为输入数据对应的正确输出，$a^L(x)$为输出节点对应的输出。将其简化为对单个$x$输出的误差公式如下：
C_x = \frac{(y(x)-a^L(x))^2}{2}
...
Python3的奇葩语法
发表于
|
分类于
工具
环境说明系统：win10平台：python3
注：python3很多和python2不同。大部分返回list的函数不在返回list，而是返回一个支持遍历的对象，比如map、fiter之类的
一、数组按固定间隔划分成元包123arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0]
...
什么是边缘计算？（非原创）
本文转载自：作者：逃离地球的小小呆来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/gui951753/article/details/80952907版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
一、摘要 物联网技术的快速发展和云服务的推动使得云计算模
...
数字图像处理入门（10）-小波变换
一、前言 数字图像处理第七章的小波和多分辨率处理学不走了，把小波变换基础学习一下。如果有人不小心查看到这篇文章，建议跳过这里，直接阅读：
https://blog.csdn.net/hellozex/article/details/78330923https://blog.c
...
数字图像处理入门（9）-逆滤波和维纳滤波
一、基本原理介绍 我们看到的图像$g(x,y)$可由如下公式进行描述，其中$h(x,y)$为系统函数，$f(x,y)$为没有接收任何干扰的原图像，$\eta (x,y)$为噪声。比如$h(x,y)$可以为大气断流、运动函数等；$\eta (x,y)$可以为高斯噪声、椒盐噪声等。
...
数字图像处理入门（8）-估计退化函数
估计退化函数
要想图像复原我们就得知道系统的冲击响应$H_s(u,v)$ ，但是这个函数我们是不知道的，所以我们就要对其进行估计，估计的方法主要由三种。
一、图像观察估计法
概念：首先为了消除噪声的影响，我们选取图形中噪声影响较小的区域，比如高对比区域。然后对该区域进行人工处理以便得到清晰的图像
...
数字图像处理入门（7）-噪声滤波器
一、均值滤波器1.1 算数均值滤波器
定义：略。
特点：降低噪声，但是会模糊。
公式：如下，其中$S_{xy}$ 表示大小为$m \times n$的矩形子图像。
\bar f(x,y)=\frac{1}{mn} \sum_{(s,t) \in S_{xy}}g(s,t)
1.2 几何均值滤波器
...