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全部文章（共49篇）

机器学习笔记（五） octave入门

这一节我们主要用来熟悉octave的使用。 octave和matlab一样，主要用来数值计算和仿真。尤其精于矩阵运算：求解联立方程组，计算矩阵特征值和特征向量等等。矩阵大小：size（A）输出：行m，列n size（...

2017-11-30

0 668

FFmpeg获取摄像头数据并编码为H.264

ffmpeg的视音频编解码功能非常强大，可以说包括了所有的视音频编码标准。在这里我主要是调用ffmpeg工程里的ffmpeg.exe文件，调用之后，会自动完成编码的操作。内部编码的具体流程，以后再慢慢的看。 1.介绍先介绍下ffmpeg里面的三个exe文件。 ...

2017-11-30

0 1790

FFmpeg环境配置

1.下载官网地址：地址分清楚是用64位还是32位。下载的版本有三个，分别是Dev、Shared、Static。Dev是开发版本，里面包含有库文件（.lib）和头文件（.h），但是没有exe文件。Shared文件夹里面有ffmpeg.exe、ffplay.exe、ffprobe...

2017-11-29

0 384

FFmpeg常用参数和命令总结

1.ffmpeg的使用语法 ffmpeg -i [输入文件名] [参数选项] -f [格式] [输出文件] ffmpeg [[options][`-i' input_file]]... {[options] output_file}... 通用参数： ...

2017-11-28

0 1573

NVIDIA TK1 学习笔记（1）：TK1介绍

Jetson TK1是NVIDIA嵌入式Linux开发平台，采用Tegra K1 SOC（单芯片CPU + GPU + ISP）。其上面预装了Linux4Tegra OS（基本上是Ubuntu 14.04，配有预配置的驱动程序）。根据官网的介绍，NVIDIA可以提供整个BSP和软件包，包括C...

2017-11-28

0 527

机器学习笔记（四）多变量线性回归

1.多维特征以前我们谈到的变量只有一个，单个特征的训练样本，单个特征的表达式。以房价的预测举例，特征除了房屋的大小，还可以有房间数，楼层数，房龄等特征。一些特殊字母的定义： n：代表特征的数量； X（i）：代表第i个训练实例（特征矩阵的第i行）； ...

2017-11-22

0 620

机器学习笔记（三）线性代数复习

本节的主要内容是复习矩阵的相关知识点。 1.表示方法一般，我们用来表示矩阵A，其中m代表行数，n代表列数。用表示矩阵A中的第i行和第j列的元素。 2.矩阵的运算加法：对应元素相加。减法：对应元素相减。乘法：不满***换律。 3.矩阵的操作和性质 ...

2017-11-21

0 376

机器学习笔记（二）单变量线性回归

1.训练集有训练样例(training example)组成的集合就是训练集。如上图所示，右边两列数据就是训练集。一个（x，y）就是一个训练样例。我们用一些特定的字母表示术语： m：代表训练集中实例的数量； x：代表特征/输入变量； y：代表目标变量/输出变量；...

2017-11-19

0 448

机器学习笔记（一）监督学习和无监督学习

1.机器学习两条定义： 2.监督学习给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。监督学习的分类：回归（Regression）、分类（Classification）回归：预测一个连续值，输入变量和输出用一个函数对...

2017-11-14

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