目标在这一章当中，我们将学习不同的形态学操作，例如侵蚀，膨胀，开运算，闭运算等。我们将看到不同的功能，例如：cv.erode(),cv.dilate(),cv.morphologyEx()等。理...

虽然一些基于概率的机器学习模型（如朴素贝叶斯）对特征独立性做出了大胆的假设，但逻辑回归采取了更为慎重的方法。可以将其视为绘制一条分隔两个结果的线（或平面），这使我们能够更灵活地预测概率。定义...

机器学习——代价/损失/COST函数代价函数（有的地方也叫损失函数，LossFunction）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数...

导读在深度学习中，我们经常会学习和使用到各种框架，如Facebook的pytorch、Google的TensorFlow、亚马逊的MXNet等。这些框架编程分格主要可以分为三大类，命令式编程、符号式编...

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王小新编译自Medium量子位出品|公众号QbitAIQ-Learning是强化学习中最常用的算法之一。Medium上有篇文章，讨论了这种算法的一个重要部分：搜索策略。量子位搬运过来，以下...

感知器是人工神经网络的组成部分，它是大脑中生物神经元的简化模型。感知器是最简单的神经网络，仅由一个神经元组成。感知器算法由FrankRosenblatt于1958年发明。以下是生物神经元的图示：经由...

前面我们学过了创建Numpy数组的两种方法：列表转数组和arange方法。今天接着学zeros、ones、和empty方法来创建数组。1、zeros方法。调用zeros会创建一个全为0值的数组。imp...

人类并不是完美的，我们经常在编写软件的时候犯错误。有时这些错误很容易找到：你的代码根本不工作，你的应用程序会崩溃。但有些bug是隐藏的，很难发现，这使它们更加危险。在处理深度学习问题时，由于某些不...

前面文章用Triton开源项目提供的image_client.py用户端作示范，在这个范例代码里调用大部分Triton用户端函数，并使用多种参数来配置执行的功能，本文内容就是简单剖析im...