Camera噪声问题 Camera RGB 域的噪声 以上部分属于sensor processing，接下来的部分属于color、luminance processing。 gamma gamma是在RGB域设置一个gamma table去对应给每一个像素值增加一个适当的增益提高暗区的亮度水平。gamma的由来是由古老的显示屏来的，gamma校正基本上是为了
SPWM叠加三次谐波后可以提高直流母线电压的利用率，其实如标题所示，SVPWM等价于SPWM叠加三次谐波。 开始推导 三相对称正弦相电压表达式如下： {
0.1Bearbeiten {\displaystyle \int _{0}^{1}\log \Gamma (x)\,dx=\log {\sqrt {2\pi }}} 1. Beweis {\displaystyle 2\int _{0}^{1}\log \Gamma (x)\,dx=\int _{0}^{1}\log \Gamma (x)\,dx+\int _{0}^{1}\log \Gamma (1-x)\,dx=\int _{0}^{1}\log
3.1Bearbeiten {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }(\alpha -ix)^{n}\,\Gamma (\beta +ix)\,dx={\frac {2\pi }{e}}\sum _{k=0}^{n}{n \choose k}\,(\alpha +\beta )^{k}\,\phi _{n-k}(-1)} ohne Beweis 4.1Bearbeiten {\displaystyle {
K-means算法： # -*- coding: utf-8 -*- # from sklearn.cluster import KMeans # km = KMeans(n_clusters, init, n_init, max_iter, tol, precompute_distances, verbose, random_state, copy_x, n_jobs, algorithm) # 本代码采用了 Caliski Harabasz 指标衡量聚类情况 # s(
图像亮度与对比度的调整，是放在skimage包的exposure模块里面 1、gamma调整 原理：I=Ig 对原图像的像素，进行幂运算，得到新的像素值。公式中的g就是gamma值。 如果gamma>1, 新图像比原图像暗 如果gamma<1,新图像比原图像亮 函数格式为：skimage.exposure.adjust_gamma(image, gamma=1) g
Datawhale开源项目：机器学习集成学习与模型融合(基于python): [链接] 一. 前向分步算法 Adaboost每次学习单一分类器以及单一分类器的参数(权重)。接下来，我们抽象出Adaboost算法的整体框架逻辑，构建集成学习的一个非常重要的框架----前向分步算法，有了这个框架，我们不仅可以解决
import cv2import numpydef gamma_t(image,gamma):gamma_ta=[numpy.power(x/255,gamma)*255 for x in range(256)]gamma_ta=np.round(np.array(gamma_ta)).astype(np.uint8)return cv2.LUT(image,gamma_ta)def main_g():vc = cv2.VideoCapture('sample.mp4')c = 1co
9.4 稳定性 众所周知的是，增加反馈回路可能会导致原本稳定的系统变得不稳定。尽管原变换器传递函数(式(9.1))以及环路增益\(T(s)\)不包含右半平面极点，但式(9.4)的闭环传递函数仍然可能存在右半平面极点。那么之后，反馈回路将无法调节到所需的静态工作点，并且可能会观察到振荡出现。避
Normal-Inverse Gamma Mixture简介 假设 X ∣ γ ∼ N ( μ
T3 题意:有矩阵\(A\)与置换\(P\),给出\(A_1\).\(A_i\)=\(P(A_{i-1})\),求\(\det(A)\) 不难发现，当置换\(P\)的循环拆分个数大于\(1\)时，答案为\(0\) 不妨设拆分成了\(2\)个循环，为\(x\)与\(y\),其中\(|x|\leq |y|\) 则会发现后\(|y|\)行消去前\(|x|\)行后线性相关 大于\(2\)时归纳
本篇参考B站视频 “技术美术百人计划”·霜狼_may ； 《Shader入门精要》·冯乐乐女神著； 《数字图像处理》-徐录平编著 科学出版社.2007 本篇主要用于自我复习，如有疑问或发现有什么错误，请多指教~ 一.色彩发送 1.色彩认知 光源是出生点，光源发射出光线，光线通过直射反射折射等
Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n −
36.回归模型中存在多重共线性, 你如何解决这个问题？1. 去除这两个共线性变量2. 我们可以先去除一个共线性变量3. 计算VIF(方差膨胀因子), 采取相应措施4. 为了避免损失信息, 我们可以使用一些正则化方法, 比如, 岭回归和lasso回归.以下哪些是对的:A. 1B. 2C. 2和3D. 2, 3和4答案: D
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使训练集上正负样本间隔最大。SVM既可以用来解决线性可分的训练数据，也可以利用核函数解决线性不可分的训练数据。下面利用两张图片直观的表示数据是否线性可分：图1 线性可分图2 线性不可分针对图
数学模型：马尔可夫决策过程\((MDP)\) 强化学习方法形式化为\(MDP\)，\(MDP\)是序列决策算法的一般数学框架 通常将\(MDP\)表示为四元组\((S,A,P,R)\)： \(S\)表示状态空间，是描述环境的状态，表示为\(S=\{s_1,s_2,s_3,...\}\) \(A\)表示行动空间，是智能体可执行的行动，表示为\(A=\{a_1,a_2
数域\(K\)上的\(s \times n\)矩阵\(A\) \[\begin{pmatrix} a_{11} & \cdots & a_{1n} \\ \vdots & & \vdots \\ a_{s1} & \cdots & a_{sn} \end{pmatrix} \]设\(\gamma_1,\gamma_2, \dots ,\gamma_s\)为行向量组，\(\alpha_1,\
Turing Machine Alan Turning, 1936, Turing Machine. A Turing machine can do everything that a real computer can be. Nonetheless, even a Turing machine cannot solve certain problems. In a very real sense, these problems are beyond the theoretical limits of
Context-Free Language Most compilers and interpreters contain a component called a parser that extracts the meaning of a program prior to generating the compiled code or performing the interpreted execution. Context-Free Grammer Following is an example of
第三课：Model-free prediction和Model-free control 什么是MDP已知？： 马尔可夫决策过程中它的奖励 \(R\) 以及状态转移概率矩阵 \(P\) 都是暴露给agent的，就是环境是提前提供给你的，你是已知的。 所以我们能够用策略迭代的方法policy iteration和值迭代的方法value iteration来寻找
文章目录 1. 优化1.1 机器学习中优化函数1.2 优化分类 Optimization Categories1.3 凸集 Convex Set凸集分离定理 1.4 凸函数 Convex Function1.5 优化-运输问题1.6 股票/投资 组合优化 portfolio optimizationSet Cover Problem 1. 优化 AI 问题 = 模型 + 优化 模
目录 1. TD预测1.1. TD(0)算法三级目录 1. TD预测 TD是另一种对最优策略的学习方法，本节讲述TD预测，即使用TD求解策略 π \pi π的值函数
逆模型中存在二阶微分，会放大反馈噪声，若直接加入控制系统不利于系统的稳定性，因此我们要抑制噪声，最常用方法是设计低通滤波器。在基于名义逆模型的扰动观测器的使用当中，设计合理的低通滤波器是最关键的部分，我们要在性能和稳定性之间综合考虑，理想情况下希望低频时
主题模型（topic model）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构（latent semantic structure）进行聚类（clustering）的统计模型。 主题模型主要被用于自然语言处理（Natural language processing）中的语义分析（semantic analysis）和文本挖掘（text mining）问题，例如按主题对文本进行收集
强化学习系列学习笔记，结合《UCL强化学习公开课》、《白话强化学习与PyTorch》、网络内容，如有错误请指正，一起学习！ 强化学习基本介绍 强化学习的中心思想是让智能体在环境中自我学习和迭代优化。 强化学习流程 强化学习的过程是一个反馈控制系统，其大概的一个流程图如下所示： 结
