本节主要内容《深度学习公开课》第三部分 “结构化机器学习项目”主要是从数据和误差分析两个角度描述如何提升机器学习项目的准确率，然后讲述迁移学习和端到端的学习这两个常用方法的概念。整体思路为将机器学习算法应用到一个具体任务中时，可以尝试如下步骤：定义数据集和度量指标建立原始系统进行偏差、方差和误差分析根据分析结果确立下一步优化方向详细笔记    小

第七章 Web界面设计1.Web相关概念（第二版 P164）       Web是一个由许多相互链接的超文本（Hyper Text）文档组成的系统，用户通过Internet对其访问，进行交流与共享信息。资源通过超文本传输协议（HTTP）传送给用户。        超文本（Hypertext）:是一种使用于文本、图形或计算机的信息的组织形式，是一种非线性的信息组织形式。它使得单一的信息元...

今天开始接触目标跟踪本文翻译自https://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/#opencv-tracking-api参考有道翻译 一、Object Tracking1.物体跟踪就是在连续的视频帧中定位一个物体。这个定义听起来直截了当，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，它包含...

写在前面本文整理对用于高光谱图像分类的FDSSC网络的学习笔记，如有错误，感谢指正~。更新记录⭐️ 2021.3.9 —— 总体思维导图，细节后续补充论文和代码如下：论文：Wang, Wenju; Dou, Shuguang; Jiang, Zhongmin; Sun, Liujie. 2018. “A Fast Dense Spectral–Spatial Convolution Network

本节主要知识点1.特征向量与特征值的定义：A为n阶方阵，x为非零向量，Ax=λx，则λ为A的特征值，x为A的属于特征值的特征向量。2.特征值与特征向量的求解过程（重点）写出f(λ)=det(A-λI)特征值：计算f(λ)的全部根特征向量：对A的每一个特征值，解齐次线性方程组（A-λI）x=0，得到基础解系，求得特征向量。3.相似矩阵：A左乘以P的逆矩阵，右乘P的结果若等于B...

第四章 人机交互技术概述1.人机交互的输入模式（第二版）       由于输入设备是多种多样的，而且对一个应用程序而言，可以有多个输入设备，同一个设备又可能为多个任务服务，这就要求对输入过程的处理要有合理的模式。     请求模式（Request Mode）：在请求模式下，输入设备的启动是在应用程序中设置的。应用程序执行过程中需要输入数据时，暂停程序的执行，直到从输入设备接受到请求的输...

写在前面⭐️上周六导师说学院要一份研究报告小结，发现之前看过的很多论文笔记没带回家，果然及时整理成电子版的比较方便。⭐️本文整理的论文HybridSN于2020.2发表于IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters，这篇论文最让我好奇的是，其测试准确率在高光谱公共数据集Salines Scence上达到了100%！与之前的模型SSRN相比，HybridSN以

软件工程 系列为本学期（2020春季）软件工程以及软件工程实践课程笔记整理~天朗气清，惠风和畅，空气里渐渐飘起了调皮的柳絮今天软工老师终于上课啦，来更新一波笔记~目录一、软件设计的目标的任务1.软件设计的两个阶段2.软件设计的目标3.软件设计中的信息流4.软件设计的指导性原则二、软件设计的基本原理(一)模块化(二)抽象(三)逐步求精(四)信息...

软件工程 系列为本学期（2020春季）软件工程以及软件工程实践课程笔记整理~需求文档已经交了，设计文档还会远吗？从理论到实践，果然还有很多东西需要掌握整理这部分笔记时想起了毕设学长的话，代码要让自己看懂，更要让其他人看明白，因为今天自己写的代码未来可能是其他学弟学妹需要拿来学习和维护的。目录前言一、详细设计内容二、详细设计工具三、详细设计文档四、程序设计语言的...

第六章 人机交互界面表示模型与实现1.表示模型（第二版课本P99）       使用人机交互界面的表示模型和形式化的设计语言来分析和表达用户界面的功能以及用户和系统之间的交互情况，并且界面表示模型能方便映射到实际的设计实现。常用的表示模型有：       行为模型：用户和任务角度 COMS   UAN   LOTOS       结构模型：系统角度 状态转换网络和产生式规则  ...