人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相

近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种超分辨率模型 SRFlow。该模型具备比 GAN 更强的脑补能力，能够根据低分辨率输入学习输出的条件分布。该论文已被 ECCV 2020 收录。超分辨率是一个不适定问题，它允许对给定的低分辨率图

在上一篇文稿中主要对深度学习的基础做了一个阐述，对于其中的神经网络和BP算法进行额外的延伸与拓展。但作为日前最为火热的人工智能技术，掌握这些内容远远还不够。因为深度学习面临的实际问题往往不是线性可分的问题，有时甚至超出了分类的问题，这就必须对深度学习模型加

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=666)

y = data[‘target‘].astype.reshape # 将Y_data变为一列。Y = OneHotEncoder().fit_transform.todense() # 张量结构todense. 绘制模型结构图，设计依据。

训练学习系统的一个主要假设是在整个训练过程中输入的分布保持不变。对于简单地将输入数据映射到某些适当输出的线性模型，这种条件总是满足的，但在处理由多层叠加而成的神经网络时，情况就不一样了。在训练过程中，每一层都需要不断地适应前一层得到的新分布，这就减慢了收敛

401*401 RGB图片->灰度化-> 计算得到400*400的LBP的256特征图->裁分成16个 10*10的 cell区域 -> 计算每个cell区域的256直方图，并归一化-> 送入SVM分类器训练/分类；2）基于L

使各个指标处于同一数值量级，消除数据之间的量纲影响。比如分析一个人的身高和体重对健康的影响。它对原始数据进行线性变换，使结果映射到[0,1]的范围，实现对原始数据的等比缩放。通常用于处理类别间具有大小关系的数据。

　　归一化方法有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。　　不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果

电流幅度分布还可以用PCAAD这款小软件，功能也十分的强大；接下来是计算功分比K^2,对称边用了6个1分4的功分器，以其中一个为例0.015490 0.016447 0.019737 0.027334，

得到质谱谱图数据经软件处理后得到峰表。数值表示该样本中某个m/z的信号响应。第一列为保留时间_质荷比来代表离子，如0.10_96.9574m/z。如缺失值过滤填充、数据归一化等。b. 检测错误，如离子抑制或者仪器性能不稳定；QC样本中缺失超过50%的去除；

%随机初始化，随机选K行作为聚类中心，并用欧氏距离计算其他点到其聚类，将数据集分为K类，输出每个样例的类标签。rand_array=randperm; %产生1~X_num之间整数的随机排列。para_miu=data; %随机排列取前K个数，在X

对于高维空间中的一般似然和先验函数，很难用贝叶斯定理进行推断。但是，如果使用已知的分布函数对它们建模是可行的，我们可以设法通过分析轻松地解决它们。考虑一个分类问题，将对象分组为苹果或橙子。对于100×100的图像，x将包含100×100×3的特征。这是多元

　　传统的IIR和FIR滤波器在处理输入信号的过程中滤波器的参数固定，当环境发生变化时，滤波器无法实现原先设定的目标。自适应滤波器能够根据自身的状态和环境变化调整滤波器的权重。非线性自适应滤波器包括基于神经网络的自适应滤波器及Volterra滤波器。非线性

最近在学习python，也看到了python在数学计算方面的优势，特别是numpy和scipy的强大，恰好看到一个数据分析的题目，想拿来练练手。开始做了之后，光顾着解决问题了，没有使用python，反而使用了SPSS来解决的。手头有的数据包括了两个csv格

在阅读数据模型的文章中，经常看到针对特征维度进行归一化处理。一种简化计算的方式，将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量，避免具有不同物理意义和量纲的输入变量不能平等使用。在统计学中，归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，我是菜菜，我的开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本大家参考：。2 数据预处理 Preprocessing & Impute2.1 数据无量纲化在机器学习算法实践中，我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规

卷积神经网络已经断断续续的学了大半年了，却发现自己还是一头雾水，连基本的概念都没搞清楚。这两天在网上查了一些资料，看了一些教程。将卷积神经网络的基本概念和原理理了一下，并整理出来，以供大家参考。白化是将PCA去相关性之后将每一特征的方差归一化到1. 这样p

Softmax classifier在线性分类和SVM中已经介绍过了线性分类和Multiclass SVM的基本概念，这篇文章主要讨论Softmax分类器。Softmax分类器是除了SVM以外，另一种常见的线性分类器，它是Logistic回归推广到多类分类

法线经过NormalMatrix变换后，转换到视觉空间。与设备归一化坐标不同。然后vertex shader的任务完成，进入到了fragment shader。fragment shader对法线进行插值运算后，得到每一个点的法线。