Sparse-coding-based method in super resolution
Yes, sparse-coding-based methods are still important in the field of super-resolution, although their significance has evolved over time. Sparse codin ......支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 作者：July 。致谢：pluskid、白石、JerryLead。 说明：本文最初写于2012年6月，而后不断反反复复修改&优化，修改次数达上百 ......![]()
Yolov5代码解析(输入端、BackBone、Neck、输出端))
【深度学习】总目录 输入端：数据增强、锚框计算等。 backbone：进行特征提取。常用的骨干网络有VGG，ResNet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，CSPDarknet 53，Swin Trans ......![]()
SLAM图优化g2o
SLAM图优化g2o 图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based optimization， “图”其实是数据结构中的graph。凸优化的英文是 convex optimization，这里的“ ......![]()
【题解】「MCOI-02」Convex Hull 凸包
题目戳我 \(\text{Solution:}\) \[\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \rho(i)\rho(j)\rho(\gcd(i,j)) \] \[=\sum_{d=1}^n \rho(d)\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \rho(i)\rh ......一篇关于完全动态凸包的paper（侵删）
先放原文，挖个坑，到时候再来说人话ε=(´ο｀*))) 作者：Franco P. Preparata 出处：Computational geometry An introduction The technique described in the precedi ......机器学习——EM算法
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交替方向乘子法（Alternating Direction Multiplier Method，ADMM）
交替方向乘子法（Alternating Direction Multiplier Method，ADMM）是一种求解具有可分结构的凸优化问题的重要方法，其最早由Gabay和Mercier于1967年提出。ADMM是结合 ......吴恩达老师机器学习课程chapter02——分类
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Halcon图片标定，使得后续图片处理过后变成与模板图片一样
随便选择一张图片 对这张图片进行旋转矫正之后，图片就变成了一个模板图片。它的区域region位置如图所示： 当来了一张新的图片的时候，让它与region比较，与模板的 ......![]()
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