请问bp算法的误差函数是怎么得到的? [问题点数:200分,结帖人yujia120]

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概念理解:误差函数,补误差函数
https://www.cnblogs.com/htj10/p/8621771.html
BP神经网络预测精度不够,误差比较大,请问该怎么办?
a=; b=; a1=; b1=; a2=; b2=; a3=; b3=; a4=; b4=; a5=; b5=; a6=; b6=; a7=; b7=; a8=; b8=; a9=; b9=; a1
最易懂详细的算法时间复杂度讲解
https://blog.csdn.net/qq_41523096/article/details/82142747
一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 反向传播<em>算法</em>(Backpropagation Algorithm,简称BP<em>算法</em>)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明,来让读者彻底明白BP<em>算法</em>的原理和计算过程。 全文分为上下两篇,上篇主要介绍BP...
BP神经网络误差问题。。。
最近用java写一个BP神经网络,但是我发现总体<em>误差</em>是收敛的,但是局部来看结果<em>误差</em>会变大。 为什么不是每一步结果<em>误差</em>都变小?<em>请问</em>这正常么? 我看书本的共轭梯度法,是要用黄金分割搜索进行区间定位的,但是
运行BP神经网络预测误差
转载自 数据为66个,17个指标输入,1个输出。 数据长短不一,最小的个位数,最大的9位数。运行下列代码后<em>误差</em>非常大,求大神们给减小<em>误差</em>的指导方向。 matlab代码如下: clc clear %load data1 input output load matlab3 input output P=input(1:60,:)'; T=output(1:60,:)'; inp
目标检测中One-stage的检测算法
目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是<em>得到</em>物体在图片中的具体位置。 目前的目标检测<em>算法</em>分为两类: 一类是two-stage,two-stage检测<em>算法</em>将检测问题划分为两个阶段,首先产生候选区域(region proposals),然后对候选区域分类(一般还需要对位置精修),这一类的典型代表是R-CNN, Fast R-CNN, Faster R...
神经网络时间复杂度和空间复杂度(参数量计算和计算量计算)
  在梳理CNN经典模型的过程中,我理解到其实经典模型演进中的很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关,因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。 本文主要关注的是针对模型本身的复杂度分析(其实并不是很复杂啦~)。如果想要进一步评估模型在计算平台上的理论计算性能,则需要了解 Roofline Model 的相关理论,欢迎阅读本文的进阶版: Roofline Model与深度学习...
算法复杂度分析一般过程
讲道理学了这么多<em>算法</em>了,但真正的按步骤去分析<em>算法</em>的还真很少。最简单的冒泡排序来展示一般步骤:冒泡排序<em>算法</em> <em>算法</em>描述(伪代码): <em>算法</em> bubblesort(A) 输入:n个数的数组A 输出:按照递增顺序排好序的数组A 1.for i <- n-1 to i+1 do 4. if A[j]
神经网络中常用的误差平方和损失函数是什么
神经网络中常用的<em>误差</em>平方和损失<em>函数</em>是什么
算法评价和误差分析
记号:xxx表示测量值,x^x^\hat x表示估计值,x¯x¯\bar x表示真值 RMS(均方根)残差 εres=[12n∑i=1nd(x′i,x^′i)2]1/2εres=[12n∑i=1nd(xi′,x^i′)2]1/2\varepsilon _{res} = [\frac 1 {2n} \sum_{i=1}^nd(x_i',\hat x_i')^2]^{1/2} εres=[14n...
误差函数erf的数值计算方法
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累积BP(反向传播)算法-基本思想
说来惭愧,这是第一次使用CSDN—markdown 此篇文章作为自己的笔记记录下来,引自 基于深度信念网络的人脸表情识别方法研究_王健_陕西师范大学
卷积神经网络(CNN)理论学习之经典BP算法
简介卷积神经网络(Convolutional Neural Network)的结构类似于神经网络,可以看做是对其的改进。它利用局部连接、权值共享、多核卷积、池化四个手段大大降低了参数的数目,使得网络的层数可以变得更深,并且能够合理的隐式的提取特征。CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于其特征检测层通过训练数据进行学习,隐式地从训练数据中进行学习,避免了显式的特征抽取;再者由
CNN、BP算法
转载,这个讲解比较清晰,看完就知道CNN、BP<em>算法</em>反向是怎么从倒数第二层计算各层的残差 和net的 w、b 参数的,算完整个网络的链接权值、参数就更新了一遍,经过N此迭代,最终的结果达到一定的程度,就可以停止了,使用当时计算好的权值,也就是网络就可以预测了 http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/50436231 首先
BP神经网络
今天来讲BP神经网络,神经网络在机器学习中应用比较广泛,比如<em>函数</em>逼近,模式识别,分类,数据压缩,数据 挖掘等领域。接下来介绍BP神经网络的原理及实现。   Contents     1. BP神经网络的认识   2. 隐含层的选取   3. 正向传递子过程   4. 反向传递子过程   5. BP神经网络的注意点   6. BP神经网络的C++实现     1. BP神经
数据结构&算法学习笔记: BP算法&KMP算法
1.暴力(普通)匹配<em>算法</em>(BP<em>算法</em>) /* BP(Bruth-Force)<em>算法</em>, 简单的模式匹配<em>算法</em> 最好的平均时间复杂度O(n+m) 最坏的平均时间复杂度O(n*m) 主串长度为n,子串长度为m */ int Index_BF(string S, string T, int pos) {//从S的pos位置开始,返回子串T在S中第一次出现的位置序号,未出现则返回-1 int i...
误差函数erf
erf(x[i])=2π√∫x0e−2t∗dterf(x[i])=\frac{2}{\sqrt\pi}\int_0^xe^-2t*dt 这个公式是matlab里面的<em>误差</em>公式。对向量xx中的每个元素进行公式运算。
深度学习--BP算法误差计算
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西瓜书5.5 编程实现BP神经网络——标准BP算法、累积BP算法
这里照着书上的公式,实现了一下标准BP<em>算法</em>,和累积BP<em>算法</em>,BP是error Back Propagation的意思,<em>误差</em>逆传播。BP网络通常是指用BP<em>算法</em>训练的多层前馈神经网络。代码是照着书本公式自己写的,没有参考网上的其他版本。 数据和代码地址:https://github.com/qdbszsj/BP 具体的理论证明和公式推导,见西瓜书P101-104。这里重点说一下我的数据处理和一些代
BP神经网络误差反向传播公式简单推导
最近看了BP神经网络(Back Propagation Neural Networks),对于其中<em>误差</em>反向传播公式的推导比较困惑,在参考周志华老师的《机器学习》和网上一些博客后,做出一个简单的还原。 1. BP网络模型及变量说明 1.1 模型简图 1.2 变量说明: ml:第l层神经元个数 x(1)p: 输入层第p个神经元,p=1…m1; yk : 输出层第k的神经元的输
机器学习中正则化项L1和L2的直观理解
正则化(Regularization) 机器学习中几乎都可以看到损失<em>函数</em>后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作ℓ1ℓ1\ell_1-norm和ℓ2ℓ2\ell_2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失<em>函数</em>的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失<em>函数</em>中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做...
标准BP与累计BP
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Dec 22 19:57:29 2016 周志华机器学习作业 @author: ZQ """ import numpy as np # 数据读取 def loadData(): data = [] with open('watermelon3.0.txt') as f: for
Python 实现 周志华 《机器学习》 BP算法
习题5.5: 试编程实现标准BP<em>算法</em>和累积BP<em>算法</em>,在西瓜数据集3.0上分别用这两个<em>算法</em>训练一个单隐层网络,并进行比较<em>算法</em>的主要思想来自周志华《机器学习》上讲BP<em>算法</em>的部分,实现了书上介绍的标准BP<em>算法</em>和累积BP<em>算法</em>,对于西瓜数据集3.0,已经把文字部分的取值变为离散的数字了如果要求解亦或问题,把下面的代码注释取消即可x = np.mat( '1,1,2,2;\ 1,2,1
BP算法浅谈(Error Back-propagation)
最近在打基础,大致都和向量有关,从比较基础的人工智能常用<em>算法</em>开始,以下是对BP<em>算法</em>研究的一个小节。       本文只是自我思路的整理,其中举了个例子,已经对一些难懂的地方做了解释,有兴趣恰好学到人工智能对这块不能深入理解的,可以参考本文。       因为大部分涉及公式,我
根据《机器学习》(周志华)第五章内容,用Python实现标准BP算法
BP神经网络由一层输入层、任意隐层(一般为1)、一层输出层组成。假定输入向量为n维向量,即输入神经元数量为n,隐层的层数为num,每一层隐层的神经元数量为eachCount,输出向量为yCount维向量,即输出神经元的数量为yCount,则BP<em>算法</em>要训练的参数有: 1.输入层到第一层隐层的n * eachCount个连接权值以及eachCount个阈值; 2.隐层与隐层之间的(num - 1)
【通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则化的直观解释
红色石头的个人网站:redstonewill.com 机器学习中,如果参数过多,模型过于复杂,容易造成过拟合(overfit)。即模型在训练样本数据上表现的很好,但在实际测试样本上表现的较差,不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合,最常用的一种方法是使用使用正则化,例如 L1 和 L2 正则化。但是,正则化项是如何得来的?其背后的数学原理是什么?L1 正则化和 L2 正则化之间有何区别?本文将给...
一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation
  最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用。...
BP误差反传神经网络
1、BP神经网络背景简介:              BP(Error Back Propagation Network)神经网络是目前应用最为广泛和成功的神经网络之一,它于1986年由Rumelhant和McClelland提出。是一种多层网络“逆推”学习算        法。 2、BP神经网络基本思想:               BP神经网络基本思想由两部分组成:输入样本前向传播并输出
机器学习总结(七):基本神经网络、BP算法、常用激活函数对比
1.   神经网络 (1)为什么要用神经网络? 对于非线性分类问题,如果用多元线性回归进行分类,需要构造许多高次项,导致特征特多学习参数过多,从而复杂度太高。 (2)常用的激活<em>函数</em>及其优缺点 阶跃<em>函数</em>sgn(x)(理想,但不连续,不光滑); Sigmoid<em>函数</em>(下图左): 优点:能够把输入的连续实值压缩到0到1之间; 缺点:(1)容
简单易学的机器学习算法——神经网络之BP神经网络
一、BP神经网络的概念 二、BP神经网络的
BP算法——让你看清误差传播的每一步
本文通过最简单的一步步计算试着搬动BP<em>算法</em>这块大石头,通过发现其中的规律来更好的理解BP<em>算法</em>。
一文搞懂算法的时间复杂度与空间复杂度
时间复杂度分析 空间复杂度
神经网络中的BP算法
在我们了解过神经网络的人中,都了解神经网络一个有很常见的训练方法,BP训练<em>算法</em>.通过BP<em>算法</em>,我们可以不断的训练网络,最终使得网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的<em>函数</em>,最终训练好的网络它既能在训练集上表现好,也能在测试集上表现不错! 那么BP<em>算法</em>具体是什么呢?为什么通过BP<em>算法</em>,我们就可以一步一步的走向最优值(即使有可能是局部最优,不是全局最优,我们也可以通过其它的方法也达到全局
算法的复杂度
如何衡量一个<em>算法</em>的好与坏? 答案是:用时间复杂度和空间复杂度来衡量<em>算法</em>的好与坏。一、时间复杂度 时间复杂度是指当前问题的规模以某种单位从1增加到n时,解决这个问题的<em>算法</em>在执行时所耗费的时间也以某种单位由1增加到T(n),就称此<em>算法</em>的时间复杂度为T(n)。1、分析方法: (1)时间复杂度就是<em>函数</em>中基本操作所执行的次数。 (2)一般默认的是最坏时间复杂度,即分析最坏情况下所能执行的次数。
bp算法的一个简单例子
《视觉机器学习20讲》中简单讲解了一下<em>bp</em><em>算法</em>的基本原理,公式推导看完后不是特别能理解,在网上找到一个不错的例子:BP<em>算法</em>浅谈(Error Back-propagation),对<em>bp</em><em>算法</em>的理解非常有帮助。于是为了加强记忆,将文中的示例代码用Python重新写了一遍。 使用梯度下降<em>算法</em>不断迭代更新参数w,使得损失<em>函数</em>(例子中选取平方和<em>误差</em>)最小。参数更新值Δw用链式求导法则求出。
神经网络学习 之 BP神经网络
上一次我们讲了M-P模型,它实际上就是对单个神经元的一种建模,还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络,才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工神经网络。 本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反向传播(Back Propagation)神经网络。概述BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和Mc
BP神经网络的训练函数和学习函数,还有性能函数分别代表什么
首先我现在知道激励<em>函数</em>是什么。但是经常说的训练<em>函数</em>、学习<em>函数</em>还有性能<em>函数</em>分别指的是什么? 例如以下例子:“ 设定网络隐层和输出层激励<em>函数</em>分别为tansig和logsig<em>函数</em>, 网络训练<em>函数</em>为traingdx, 网络性能<em>函数</em>为mse,隐层神经元数初设为6。设定网络参数。网络迭代次数epochs为5000次, 期望<em>误差</em>goal为0.00000001, 学习速率lr为0. 01。” 网络训练<em>函数</em>为traingdx,这个公式到底是什么?我在百度查半天都没有查到具体的公式。 网络性能<em>函数</em>为mse,mse的公式是什么?
BP神经网络学习笔记
在BP神经网络中,输入层和输出层的节点个数都是确定的,而隐含层节点个数是部确定的, 可以根据经验公式来确定: h为隐含层节点的数目,m和n分别是输入层和输出层节点的数目,a为1~10之间的调节常数; 关于隐含层,一般认为,增加隐藏层数可以降低网络<em>误差</em>,提高精度,但也使网络复杂化,从而增加了网络训练时间和出现过拟合的倾向,一般情况,应该考虑3层BP网络(即1个隐含层),靠增加隐含层节点数来获
BP神经网络 简单介绍
BP神经网络 BP神经网络是指<em>误差</em>逆传播<em>算法</em>训练的多层前馈网络。 如下图为两层两层的BP神经网络(只有隐含层和输出层是参与计算和权值调整的节点层)。 图1:两层的BP神经网络 注:本文中用到的Python及其模块安装教程参见 结构和原理 在“单细胞”的神经网络里,实际上只有一层,即最后的输出层。在上图中有两层,第一层每个节点的输入都是一样的,都是x1,x2,x3……xn...
尝试了一下BP神经网络的原理:误差加权导数公式
Sigmod https://www.zhihu.com/appview/p/46195746 https://www.kdnuggets.com/2018/10/simple-neural-network-python.html?utm_source=qq&amp;amp;amp;utm_medium=social&amp;amp;amp;utm_oi=780936430305148928 neural network...
方差、标准差、均方差、均方误差区别总结
转载: http://blog.csdn.net/Leyvi_Hsing/article/details/54022612 一、百度百科上方差是这样定义的:  (variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平
对计算机专业来说学历真的重要吗?
我本科学校是渣渣二本,研究生学校是985,现在毕业五年,校招笔试、面试,社招面试参加了两年了,就我个人的经历来说下这个问题。 这篇文章很长,但绝对是精华,相信我,读完以后,你会知道学历不好的解决方案,记得帮我点赞哦。 先说结论,无论赞不赞同,它本质就是这样:对于技术类工作而言,学历五年以内非常重要,但有办法弥补。五年以后,不重要。 目录: 张雪峰讲述的事实 我看到的事实 为什么会这样 ...
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它是一个过程,是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及<em>算法</em>学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与<em>算法</em>应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的<em>算法</em>知识点,以及我觉得值得学习的<em>算法</em>。这些<em>算法</em>与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些<em>算法</em>以及数据结构,当然,我也会整理一些看过...
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...
小白学 Python 爬虫(25):爬取股票信息
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 爬虫(1):开篇 小白学 Python 爬虫(2):前置准备(一)基本类库的安装 小白学 Python 爬虫(3):前置准备(二)Linux基础入门 小白学 Python 爬虫(4):前置准备(三)Docker基础入门 小白学 Python 爬虫(5):前置准备(四)数据库基础 小白学 Python 爬虫(6):前置准备(...
小知识:浅谈二维码的生成和识别原理
目录 前言 条形码 静态二维码 二进制生成图形码 二维码的定位 前言 不知不觉中,我们的生活到处充满了二维码。登录账户需要二维码;加好友需要二维码;共享单车需要二维码;商品包装上也有二维码;甚至连楼下卖水果的阿姨手里都拿张二维码收款。那么,有没有想过这个二维码到底是什么东西呢?那么这个二维码的图案会不会多到不小心重合了呢? 条形码 在二维码出现之前,大行其道的...
[享学Jackson] 一、初识Jackson -- 世界上最好的JSON库
Jackson是一个简单的、功能强大的、基于Java的**应用库**。它可以很方便完成**Java对象**和**json对象(xml文档or其它格式)**进行互转。Jackson社区相对比较活跃,更新速度也比较快。Jackson库有如下几大特性: - 高性能,稳定:低内存占用,对大/小JSON串,大/小对象的解析表现均很优秀 - 流行度高:是很多流行框架的默认实现 - 容易使用:提供高层次的API,极大简化了日常使用 - 无需自己手动创建映射:内置了绝大部分序列化时和Java类型的映射关系 - 干净的JSO
卸载 x 雷某度!GitHub 标星 1.5w+,从此我只用这款全能高速下载工具!
作者 | Rocky0429 来源 | Python空间 大家好,我是 Rocky0429,一个喜欢在网上收集各种资源的蒟蒻… 网上资源眼花缭乱,下载的方式也同样千奇百怪,比如 BT 下载,磁力链接,网盘资源等等等等,下个资源可真不容易,不一样的方式要用不同的下载软件,因此某比较有名的 x 雷和某度网盘成了我经常使用的工具。 作为一个没有钱的穷鬼,某度网盘几十 kb 的下载速度让我...
世界上最牛的网络设备,价格低廉,其貌不扬......
夜深人静,电视和电脑都已经关机休息,但是我还在默默工作,我安静地趴在你家中的某个地方,7*24小时不眠不休,任劳任怨,目的只有一个,能让你舒服地躺在床上,畅快地刷手机!没错,这就是我,...
《面试宝典》2019年springmvc面试高频题(java)
前言 2019即将过去,伴随我们即将迎来的又是新的一年,过完春节,马上又要迎来新的金三银四面试季。那么,作为程序猿的你,是否真的有所准备的呢,亦或是安于本职工作,继续做好手头上的事情。 当然,不论选择如何,假如你真的准备在之后的金三银四跳槽的话,那么作为一个Java工程师,就不可不看了。如何在几个月的时间里,快速的为即将到来的面试进行充分的准备呢? 1、什么是Spring MVC ?简单...
一名大专同学的四个问题
【前言】   收到一封来信,赶上各种事情拖了几日,利用今天要放下工作的时机,做个回复。   2020年到了,就以这一封信,作为开年标志吧。 【正文】   您好,我是一名现在有很多困惑的大二学生。有一些问题想要向您请教。   先说一下我的基本情况,高考失利,不想复读,来到广州一所大专读计算机应用技术专业。学校是偏艺术类的,计算机专业没有实验室更不用说工作室了。而且学校的学风也不好。但我很想在计算机领...
复习一周,京东+百度一面,不小心都拿了Offer
京东和百度一面都问了啥,面试官百般刁难,可惜我全会。
轻松搭建基于 SpringBoot + Vue 的 Web 商城应用
首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: <em>函数</em>计算(Function Compute): <em>函数</em>计算是一个事件驱动的服务,通过<em>函数</em>计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传。<em>函数</em>计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理<em>函数</em>计算、API ...
Python+OpenCV实时图像处理
目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯<em>函数</em>、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试...
2020年一线城市程序员工资大调查
人才需求 一线城市共发布岗位38115个,招聘120827人。 其中 beijing 22805 guangzhou 25081 shanghai 39614 shenzhen 33327 工资分布 2020年中国一线城市程序员的平均工资为16285元,工资中位数为14583元,其中95%的人的工资位于5000到20000元之间。 和往年数据比较: yea...
为什么猝死的都是程序员,基本上不见产品经理猝死呢?
相信大家时不时听到程序员猝死的消息,但是基本上听不到产品经理猝死的消息,这是为什么呢? 我们先百度搜一下:程序员猝死,出现将近700多万条搜索结果: 搜索一下:产品经理猝死,只有400万条的搜索结果,从搜索结果数量上来看,程序员猝死的搜索结果就比产品经理猝死的搜索结果高了一倍,而且从下图可以看到,首页里面的五条搜索结果,其实只有两条才是符合条件。 所以程序员猝死的概率真的比产品经理大,并不是错...
害怕面试被问HashMap?这一篇就搞定了!
声明:本文以jdk1.8为主! 搞定HashMap 作为一个Java从业者,面试的时候肯定会被问到过HashMap,因为对于HashMap来说,可以说是Java集合中的精髓了,如果你觉得自己对它掌握的还不够好,我想今天这篇文章会非常适合你,至少,看了今天这篇文章,以后不怕面试被问HashMap了 其实在我学习HashMap的过程中,我个人觉得HashMap还是挺复杂的,如果真的想把它搞得明明白...
毕业5年,我问遍了身边的大佬,总结了他们的学习方法
我问了身边10个大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。
推荐10个堪称神器的学习网站
每天都会收到很多读者的私信,问我:“二哥,有什么推荐的学习网站吗?最近很浮躁,手头的一些网站都看烦了,想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦,梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司,只有我辞退老板的份,没有老板辞退我这一说,但是还是被吓得 4 点多都起来了。(主要是因为我掌握着公司所有的核心源码,哈哈哈) 既然 4 点多起来,就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站,推...
这些软件太强了,Windows必装!尤其程序员!
Windows可谓是大多数人的生产力工具,集娱乐办公于一体,虽然在程序员这个群体中都说苹果是信仰,但是大部分不都是从Windows过来的,而且现在依然有很多的程序员用Windows。 所以,今天我就把我私藏的Windows必装的软件分享给大家,如果有一个你没有用过甚至没有听过,那你就赚了????,这可都是提升你幸福感的高效率生产力工具哦! 走起!???? NO、1 ScreenToGif 屏幕,摄像头和白板...
阿里面试一个ArrayList我都能跟面试官扯半小时
我是真的没想到,面试官会这样问我ArrayList。
曾经优秀的人,怎么就突然不优秀了。
职场上有很多辛酸事,很多合伙人出局的故事,很多技术骨干被裁员的故事。说来模板都类似,曾经是名校毕业,曾经是优秀员工,曾经被领导表扬,曾经业绩突出,然而突然有一天,因为种种原因,被裁员了,...
大学四年因为知道了这32个网站,我成了别人眼中的大神!
依稀记得,毕业那天,我们导员发给我毕业证的时候对我说“你可是咱们系的风云人物啊”,哎呀,别提当时多开心啦????,嗯,我们导员是所有导员中最帅的一个,真的???? 不过,导员说的是实话,很多人都叫我大神的,为啥,因为我知道这32个网站啊,你说强不强????,这次是绝对的干货,看好啦,走起来! PS:每个网站都是学计算机混互联网必须知道的,真的牛杯,我就不过多介绍了,大家自行探索,觉得没用的,尽管留言吐槽吧???? 社...
2020年1月中国编程语言排行榜,python是2019增长最快编程语言
编程语言比例 排名 编程语言 最低工资 工资中位数 最低工资 最高工资 人头 人头百分比 1 rust 20713 17500 5042 46250 480 0.14% 2 typescript 18503 22500 6000 30000 1821 0.52% 3 lua 18150 17500 5250 35000 2956 0.84% 4 go 17989 16...
看完这篇HTTP,跟面试官扯皮就没问题了
我是一名程序员,我的主要编程语言是 Java,我更是一名 Web 开发人员,所以我必须要了解 HTTP,所以本篇文章就来带你从 HTTP 入门到进阶,看完让你有一种恍然大悟、醍醐灌顶的感觉。 最初在有网络之前,我们的电脑都是单机的,单机系统是孤立的,我还记得 05 年前那会儿家里有个电脑,想打电脑游戏还得两个人在一个电脑上玩儿,及其不方便。我就想为什么家里人不让上网,我的同学 xxx 家里有网,每...
史上最全的IDEA快捷键总结
现在Idea成了主流开发工具,这篇博客对其使用的快捷键做了总结,希望对大家的开发工作有所帮助。
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
谁是华为扫地僧?
是的,华为也有扫地僧!2020年2月11-12日,“养在深闺人不知”的华为2012实验室扫地僧们,将在华为开发者大会2020(Cloud)上,和大家见面。到时,你可以和扫地僧们,吃一个洋...
Idea 中最常用的10款插件(提高开发效率),一定要学会使用!
学习使用一些插件,可以提高开发效率。对于我们开发人员很有帮助。这篇博客介绍了开发中使用的插件。
AI 没让人类失业,搞 AI 的人先失业了
最近和几个 AI 领域的大佬闲聊 根据他们讲的消息和段子 改编出下面这个故事 如有雷同 都是巧合 1. 老王创业失败,被限制高消费 “这里写我跑路的消息实在太夸张了。” 王葱葱哼笑一下,把消息分享给群里。 阿杰也看了消息,笑了笑。在座几位也都笑了。 王葱葱是个有名的人物,21岁那年以全额奖学金进入 KMU 攻读人工智能博士,累计发表论文 40 余篇,个人技术博客更是成为深度学习领域内风向标。 ...
2020年,冯唐49岁:我给20、30岁IT职场年轻人的建议
点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(ID:jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐:职场人35岁以后,方法论比经验重要》,收到了不少读者的反馈,觉得挺受启发。其实,冯唐写了不少关于职场方面的文章,都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...
作为一名大学生,如何在B站上快乐的学习?
B站是个宝,谁用谁知道???? 作为一名大学生,你必须掌握的一项能力就是自学能力,很多看起来很牛X的人,你可以了解下,人家私底下一定是花大量的时间自学的,你可能会说,我也想学习啊,可是嘞,该学习啥嘞,不怕告诉你,互联网时代,最不缺的就是学习资源,最宝贵的是啥? 你可能会说是时间,不,不是时间,而是你的注意力,懂了吧! 那么,你说学习资源多,我咋不知道,那今天我就告诉你一个你必须知道的学习的地方,人称...
那些年,我们信了课本里的那些鬼话
教材永远都是有错误的,从小学到大学,我们不断的学习了很多错误知识。 斑羚飞渡 在我们学习的很多小学课文里,有很多是错误文章,或者说是假课文。像《斑羚飞渡》: 随着镰刀头羊的那声吼叫,整个斑羚群迅速分成两拨,老年斑羚为一拨,年轻斑羚为一拨。 就在这时,我看见,从那拨老斑羚里走出一只公斑羚来。公斑羚朝那拨年轻斑羚示意性地咩了一声,一只半大的斑羚应声走了出来。一老一少走到伤心崖,后退了几步,突...
一文带你看清 HTTP 所有概念
上一篇文章我们大致讲解了一下 HTTP 的基本特征和使用,大家反响很不错,那么本篇文章我们就来深究一下 HTTP 的特性。我们接着上篇文章没有说完的 HTTP 标头继续来介绍(此篇文章会介绍所有标头的概念,但没有深入底层) HTTP 标头 先来回顾一下 HTTP1.1 标头都有哪几种 HTTP 1.1 的标头主要分为四种,通用标头、实体标头、请求标头、响应标头,现在我们来对这几种标头进行介绍 通用...
一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!!
强烈声明:本文很干,请自备茶水!???? 开门见山,咱不说废话! 你有没有想过,你写的程序,是如何在计算机中运行的吗?比如我们搞Java的,肯定写过这段代码 public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } ...
【蘑菇街技术部年会】程序员与女神共舞,鼻血再次没止住。(文末内推)
蘑菇街技术部的年会,别开生面,一样全是美女。
那个在阿里养猪的工程师,5年了……
简介: 在阿里,走过1825天,没有趴下,依旧斗志满满,被称为“五年陈”。他们会被授予一枚戒指,过程就叫做“授戒仪式”。今天,咱们听听阿里的那些“五年陈”们的故事。 下一个五年,猪圈见! 我就是那个在养猪场里敲代码的工程师,一年多前我和20位工程师去了四川的猪场,出发前总架构师慷慨激昂的说:同学们,中国的养猪产业将因为我们而改变。但到了猪场,发现根本不是那么回事:要个WIFI,没有;...
为什么程序猿都不愿意去外包?
分享外包的组织架构,盈利模式,亲身经历,以及根据一些外包朋友的反馈,写了这篇文章 ,希望对正在找工作的老铁有所帮助
Java校招入职华为,半年后我跑路了
何来 我,一个双非本科弟弟,有幸在 19 届的秋招中<em>得到</em>前东家华为(以下简称 hw)的赏识,当时秋招签订就业协议,说是入了某 java bg,之后一系列组织架构调整原因等等让人无法理解的神操作,最终毕业前夕,被通知调往其他 bg 做嵌入式开发(纯 C 语言)。 由于已至于校招末尾,之前拿到的其他 offer 又无法再收回,一时感到无力回天,只得默默接受。 毕业后,直接入职开始了嵌入式苦旅,由于从未...
世界上有哪些代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例?
点击上方蓝字设为星标下面开始今天的学习~今天分享四个代码量很少,但很牛逼很经典的<em>算法</em>或项目案例。1、no code 项目地址:https://github.com/kelseyhight...
Python全栈 Linux基础之3.Linux常用命令
Linux对文件(包括目录)有很多常用命令,可以加快开发效率:ls是列出当前目录下的文件列表,选项有-a、-l、-h,还可以使用通配符;c功能是跳转目录,可以使用相对路径和绝对路径;mkdir命令创建一个新的目录,有-p选项,rm删除文件或目录,有-f、-r选项;cp用于复制文件,有-i、-r选项,tree命令可以将目录结构显示出来(树状显示),有-d选项,mv用来移动文件/目录,有-i选项;cat查看文件内容,more分屏显示文件内容,grep搜索内容;>、>>将执行结果重定向到一个文件;|用于管道输出。
​两年前不知如何编写代码的我,现在是一名人工智能工程师
全文共3526字,预计学习时长11分钟 图源:Unsplash 经常有小伙伴私信给小芯,我没有编程基础,不会写代码,如何进入AI行业呢?还能赶上AI浪潮吗? 任何时候努力都不算晚。 下面,小芯就给大家讲一个朋友的真实故事,希望能给那些处于迷茫与徘徊中的小伙伴们一丝启发。(下文以第一人称叙述) 图源:Unsplash 正如Elsa所说,职业转换是...
非典逼出了淘宝和京东,新冠病毒能够逼出什么?
loonggg读完需要5分钟速读仅需 2 分钟大家好,我是你们的校长。我知道大家在家里都憋坏了,大家可能相对于封闭在家里“坐月子”,更希望能够早日上班。今天我带着大家换个思路来聊一个问题...
Spring框架|JdbcTemplate介绍
文章目录一、JdbcTemplate 概述二、创建对象的源码分析三、JdbcTemplate操作数据库 一、JdbcTemplate 概述 在之前的web学习中,学习了手动封装JDBCtemplate,其好处是通过(sql语句+参数)模板化了编程。而真正的JDBCtemplete类,是Spring框架为我们写好的。 它是 Spring 框架中提供的一个对象,是对原始 Jdbc API 对象的简单...
【大厂面试】面试官看了赞不绝口的Redis笔记
文章目录一、简介 一、简介 ◆高性能 Key-Value服务器 ◆多种数据结构 ◆丰富的功能 ◆高可用分布式支持 Redis是什么 ◆开源 ◆多种数据结构 ◆基于键值的存储服务系统 ◆高性能、功能丰富 语言的字典结构 常见 Redis的特性 ◆速度快 ◆功能丰富 ◆持久化 ◆简单 ◆多种数据结构 ◆主从复制 ◆支持多种编辑语言 ◆高可用、分布式 发布订阅 事务 Lua脚本 pipeline Re...
为什么说程序员做外包没前途?
之前做过不到3个月的外包,2020的第一天就被释放了,2019年还剩1天,我从外包公司离职了。我就谈谈我个人的看法吧。首先我们定义一下什么是有前途 稳定的工作环境 不错的收入 能够在项目中不断提升自己的技能(ps:非技术上的认知也算) 找下家的时候能找到一份工资更高的工作 如果你目前还年轻,但高不成低不就,只有外包offer,那请往下看。 外包公司你应该...
终于!疫情之下,第一批企业没能熬住面临倒闭,员工被遣散,没能等来春暖花开!
先来看一个图: 这个春节,我同所有人一样,不仅密切关注这次新型肺炎,还同时关注行业趋势和企业。在家憋了半个月,我选择给自己看书充电。因为在疫情之后,行业竞争会更加加剧,必须做好未雨绸缪,时刻保持充电。 看了今年的情况,突然想到大佬往年经典语录: 马云:未来无业可就,无工可打,无商可务 李彦宏:人工智能时代,有些专业将被淘汰,还没毕业就失业 马化腾:未来3年将大洗牌,迎21世界以来最大失业潮 王...
昂,我24岁了
24岁的程序员,还在未来迷茫,不知道能不能买得起房子
自己动手写网络爬虫(完整版)下载
网络爬虫 web文档处理 HTTP链接聚类 完整版 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/animalgogogo/5383217?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/animalgogogo/5383217?utm_source=bbsseo[/url]
android 简单粗暴的下拉菜单下载
android 简单粗暴的下拉菜单 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/garwen_yang/9475314?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/garwen_yang/9475314?utm_source=bbsseo[/url]
hibernate与各种数据库的连接配置下载
hibernate连接数据库的连接配置。包括oracle等一系列配置。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/heilinshuguang/3250477?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/heilinshuguang/3250477?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的