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数据库中char varchar nchar nvarchar的区别
数据库中char varchar nchar nvarchar的区别 我们在进行数据库的设计的时候，很多情况下表中的字段都是用的是字符串类型的数据，其中就有四种选择char varchar nchar nvarchar，我们该如何进行？ 四种类型的详细说明 char࿱…
【OpenCV】中saturate_castuchar的含义和用法是什么？
saturate_cast<uchar>主要是为了防止颜色溢出操作
原理大致如下
if(data<0) data0;
elseif(data>255) data255;比如我们对像素进行线性操作。
<1> 不使用saturate_cast<uchar> //三个for循环，执行运算 g_dstImage(i,j) a*g_srcImage(i,j…
用cout输出uchar(unsigned char)变量时,没有输出结果怎么办？
在OpenCV中uchar实际上就是unsigned char，其定义如下：
typedef unsigned char uchar;在图像处理中，我们经常用unsigned char代表我们的灰度值，因为灰度值的范围刚好是0~255嘛。
于是，习惯性地用久之后我们就容易真把…
opencv中 .at＜uchar＞（）和.ptr＜uchar＞（）使用方法的区别
opencv中 .at<uchar>（）和.ptr＜uchar＞（）使用方法的区别在opencv中，.at<uchar>（）和.ptr<uchar>（）都是获取像素值的函数ÿ…
char/uchar类型越限总结
我们在文章一和文章二中分析了char和uchar的取值范围和越限的情况。
总结：
1、char/uchar本质是保存的整型数，一个字节的整型数；//所谓的字符型，其实是将整型作为ascii码转换成的字符。
2、uchar的取值范围
十进制：…
【机器学习】高斯混合模型详解
目录 1 引言2 高斯混合模型2.1 高斯分布2.2 高斯混合模型 3 高斯混合模型的求解4 参考文献 1 引言 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。学习高斯混合模型主要是因…
高斯混合模型聚类（GMM）matlab实现
Gaussian Mixture Model ，就是假设数据服从 Mixture Gaussian Distribution ，换句话说，数据可以看作是从数个 Gaussian Distribution 中生成出来的。实际上，我们在 K-means 和 K-medoids 两篇文章中用到的那个例子就是由三个 Gaus…
混合模型简介与高斯混合模型
高斯混合模型
混合模型概述 In statistics, a mixture model is a probabilistic model for representing the presence of subpopulations within an overall population, without requiring that an observed data set should identify the sub-population to which an indi…
matlab构建高斯混合模型,使用matlab创建高斯混合模型及绘图
Matlab提供了根据几个独立的高斯模型创建Gaussian Mixture Model(GMM)的函数，即fitgmdist。关于该模型的具体使用方法以及绘制生成的GMM的图形的方法，如下代码所示： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%…
使用高斯混合模型的点云配准
最近在学习基于概率模型的点云配准方法，上一篇中学习的是基于NDT（Normal Distribution Transform）的点云配准方法，其中关键是将点云进行体素单元格划分，并将每个体素单元格用一个概率密度函数表示。
今天读了另一篇论…
sklearn之高斯混合模型
什么是高斯分布？
高斯分布也叫正态分布，也就是常态分布，什么意思呢？比如说男性的身高，假如说有10000个男性的身高，如果再坐标系上标记出来就是一个正态分布，如果形状还不是和上面的图形一样&am…
基于高斯混合模型的目标检测算法matlab仿真
目录
一、理论基础
二、核心程序
三、仿真结论 一、理论基础 高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立…
高斯混合模型 GMM 的详细解释
高斯混合模型（后面本文中将使用他的缩写 GMM）听起来很复杂，其实他的工作原理和 KMeans 非常相似，你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。 这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。
因为KMeans的限制很多…
高斯混合模型学习笔记
高斯混合模型学习笔记
根据师兄（王延凯的博客）以及其他博主大佬的总结学习高斯混合模型，自己也作一下学习记录。 目录 高斯混合模型学习笔记1、模型介绍2、模型求解步骤举个栗子通用背景模型UBM[\[2\]](https://blog.csdn.net/weixin_44278…
机器学习笔记之高斯混合模型(一)模型介绍
机器学习笔记之高斯混合模型——模型介绍 引言高斯混合模型介绍示例介绍从几何角度观察高斯混合模型从混合模型的角度观察 概率混合模型的引出从概率生成模型的角度观察高斯混合模型 引言
上一系列介绍了EM算法，本节将介绍第一个基于EM算法求解的概率生成模型——高…
图像处理之高斯混合模型
一、高斯混合模型
现有的图像中目标的分类常用深度学习模型处理，但是深度学习需要大量模型处理。对于明显提取的目标，常常有几个明显特征，利用这几个明显特征使用少量图片便可以完成图像目标分类工作。这里介绍使用高斯混合模型GMM处理图像。…
机器学习 高斯混合模型
高斯混合模型 前言高斯混合模型高斯分布混合模型高斯模型单高斯模型高斯混合模型高斯混合模型训练EM算法 应用图像背景的高斯混合模型智能监控系统 参考 前言
之前在一次技术讨论当中，针对文本处理的时候被问到高斯混合模型。当时我对“高斯混合模型”都是比较懵圈…
