网上的很多答案如下，也可能是一种解决方案使用python中的第三方模块scipy时from scipy.misc import imread会报错无法导入imread模块，这是因为缺失了模块，python2的话需要安装PIL模块python3的话需要安装Pillow模块。另外检查是否有安装与numpy匹配的mkl所以保险起见需要安装如下几个包numpypillowmklPIL但是貌似不太好使，安装

一、背景意义2015年在深度学习领域，有一篇非常值得学习的一篇文献：《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training byReducing Internal Covariate Shift》。BN算法目前已经被大量的应用，最新的文献算法很多都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处。背景主要概括成如下几个方面：随机梯度下降是现在深

python被称为胶水语言，其优势是能够粘结各种不同的语言。同时，python有着更大的“亲民性”，很容易进行开发。但是，python最大的问题就是。通常可以用CUDA或者C++对一个python程序进行加速，加速策略如下：大规模算术运算、矩阵运算等过程用底层语言编写，python只负责传参和处理结果数据；十分常用的函数，我们可以用C++写成“算子”，然后python调用算子即可，如边缘检测的So

1 压缩感知的简介1.1 提出D． Donoho、E． Candes 及华裔科学家 T． Tao等人提出了一种新的信息获取理论 － 压缩感知（Compressive Sensing）Donoho D L． Compressed sensing［J］ ． IEEE Transactions on Information Theory， 2006， 52( 4) : 1289 － 13061.2 评价

文章目录1、流行学习前言：2、流形学习的概念流形的概念：流行学习的概念：3、流形学习的分类4、高维数据降维与可视化5、基本问题和个人观点6、参考文献1、流行学习前言：流形学习是个很广泛的概念。这里我主要谈的是自从2000年以后形成的流形学习概念和其主要代表方法。自从2000年以后，流形学习被认为属于非线性降维的一个分支。众所周知，引导这一领域迅速发展的是2000年Science杂志上的两篇文章..

文章目录问题引出：重要前提：极大似然估计求解极大似然函数极大似然估计的例子总结问题引出：贝叶斯决策首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式：P(w∣x)=p(x∣w)p(w)p(x)\begin{array}{c}P(w | x)=\frac{p(x | w) p(w)}{p(x)}\end{array}P(w∣x)=p(x)p(x∣w)p(w)​​其中：p(w)p(w)p(w...

1.在Linux命令行中conda install ipykernelsource activate 环境名称python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)"jupyter notebook --no-browser --port=80802.在Windows命令行中ssh -N -L 808

编译latex的IEEE时警告：Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph看了一下，这个警告的underfull是说该处排版内容太稀疏了（badness 10000)是TeX衡量排版效果好不好的一个尺度；如果是Overfull则是说该处内容太多，超出了设定的印刷范围，这多数是由于系统无法找到合适的自动换行点造成的。————————————————版权声

0 前情提要0.1 数学模型和总体框图如下给定输入信号X∈RN×1\boldsymbol{X} \in \mathbb{R}^{N\times1}X∈RN×1，最终想要得到压缩信号A∈RM×1\boldsymbol{A} \in \mathbb{R}^{M\times1}A∈RM×1，K<<NK<<NK<<N0.2 压缩过程图例分析如下整个压缩过程也可以被称为感

全称为（Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory，Double Data Rate SDRAM，），中文名为“双数据率同步动态随机存储器”或者“双数据率SDRAM”。DDR是在原有的SDRAM的基础上改进而来。此时为了明确定义，SDRAM可以被区别定义为（Single Data Rate SDRAM，SDR SDRAM）。同