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

"*" ,‘‘/‘‘代表矩阵之间的乘除法-----> A * B ;或者 A / B；求A的特征值D和特征向量V(列向量)------>[V,D] = eig;返回矩阵A中不为零的前两个元素的索引----->[x,y]

正文人脸识别的神经网络需要解决距离函数d的问题，那么如何才能学到函数d呢？因为只有学到函数d，我们才能知道输入的两张人脸是不是同一个人，我们可以学习一下Siamese 网络。把((1))看作是输入图像的编码。当我们有一个已经训练好的神经网络的时候，我们就可

分类器就是一个由特征向量到预测类别的函数。在鸢尾花的分类问题中，我们用+1和-1两个值分别代表变色鸢尾和山鸢尾两个类别，并用字母y表示，即y可以取+1和-1两个值。前面我们已经提取了鸢尾花的特征，将它表示为特征向量，并把特征向量画在了特征空间。如果我们用直

本文作为Jerry最近正在做的一个项目的工作思路的梳理。此时技师掏出自己的手机，给零件拍摄一张图片，这张图片通过手机上安装的SAP某智能解决方案，传送到SAP Leonardo平台，通过那里的人工智能服务，自动识别出这张图片上面零件的准确型号，返回给技师。

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要想提取图片的特征向量，首先得知道特征向量是什么。此时技师掏出自己的手机，给零件拍摄一张图片，这张图片通过手机上安装的SAP某智能解决方案，传送到SAP Leonardo平台，通过那里的人工智能服务，自动识别出这张图片上面零件的准确型号，返回给技师。

一张表最多二维，复数的表构成了更高的维度。

对于深度学习中的图像处理任务来说，很多研究人员都会用到降维处理技术，比如主成分分析、稀疏自动编码器、随机邻近嵌入等，每种降维方法都有各自的侧重点，根据相应的任务需求选择合适的降维算法。在这种情况下，LDA可以被认为是有监督算法，而PCA是无监督算法。通常，

本文4700字，建议阅读15分钟。本教程主要使用numpy和sklearn来讨论如何使用遗传算法来减少从python中的Fruits360数据集提取的特征向量。一些特征可以证明它们在表示样本时的稳健性，而其他特征则不能。例如，只需选择f1和f3并删除f3。

对于深度学习中的图像处理任务来说，很多研究人员都会用到降维处理技术，比如主成分分析、稀疏自动编码器、随机邻近嵌入等，每种降维方法都有各自的侧重点，根据相应的任务需求选择合适的降维算法。在这种情况下，LDA可以被认为是有监督算法，而PCA是无监督算法。通常，

尽管相当数量的人工智能服务，是由云计算网络提供，但在响应低延迟、保护隐私、应用场景等方面，手机AI芯片无可替代。例如人脸解锁，图像增强、识别，智能助手，拍照场景识别，这些你我每天都会接触的功能，离不开手机神经引擎的加持。尽管目前来看，该网络的表现并不惊艳，

神经网络中的注意机制，也被称为神经注意或注意，最近也得到了人们越来越多的关注。在本文中，作者将尝试为不同机制和用例找到共同点，此外还将描述并实现两个软视觉注意机制范例。本文作者 Adam Kosiorek 为牛津大学在读博士。设 x∈Rd 为输入，z∈Rk

引言：TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步、京东、小米等科技公司广泛应用。本文将通过TensorFlow游乐场来简单介绍神经网络的主要功能以及计算流程。本文选自《Tensorflow：实战Google深度学习框架》

到目前为止，我们主要关心监督机器学习，这是目前最实用的应用领域。逻辑回归是所有分类技术的“母亲”。话虽如此，这是无人监督的机器学习，它承载着对未来的承诺。因为获取数据很便宜，它正被标记相对较难的数据。在这篇文章中，我们将介绍常见的无监督机器学习算法和技术。

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k近邻算法分类方法是机器学习中最简单的方法之一。在最基本的层面上，它是通过在训练数据中找到最相似的数据点进行分类，并根据他们的分类做出有根据的猜测。虽然理解和实现起来非常简单，但是这种方法在很多领域都有广泛的应用，例如推荐系统、语义搜索和异常检测。现在，与

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最近几年出现了很多以短视频的创作和分发作为主打的手机应用软件，这极大地丰富了文本和图像之外的信息创作和分发方式。这些短视频应用自从问世以后，便迅速地占领了市场，得到了广大用户的青睐。目前，短视频正逐渐成为互联网上的一种重要的信息传播方式，由此产生了大量的短

我看了一篇博客，标题是《为什么我们要从 X 语言转到 Y 语言》，具体是哪种编程语言，我忘了。于是我开始想，是不是可以把这些文章归纳起来，生成一个关于从 X 语言转到 Y 语言的 N*N 的联列表？所以我写了个小脚本，可以用脚本在 Google 上查询，再