The Principles of Beautiful Web Design 2nd.pdf

Paperback: 350 pages Publisher: Packt Publishing - ebooks Account; 2nd New edition edition (August 25, 2014) Language: English ISBN-10: 1782161481 ISBN-13: 978-1782161486 Over 50 recipes to help you build computer vision applications in C++ using the OpenCV library About This Book Master OpenCV, the open source library of the computer vision community Master fundamental concepts in computer vision and image processing Learn the important classes and functions of OpenCV with complete working examples applied on real images

第二章 图像去噪原理与神经网络简介 9 在上图去噪框架中有几个需要注意的点，第一是分解的图片块的大小不是盲 目的， p p 大小取得不同，则最终去噪的效果也不尽相同，取图片块太小，当噪 声较大时，此时去噪的结果会产生更多的可能性。而加噪的过程是不可逆的，因 此这样一来学习将变得非常复杂，找到公式（2-5）中的逼近 -1 的 f 函数将变更加 困难。另外一方面，虽然理论上来说取更大的 p p 是更好的，但实际情况并不是 如此，图片越大计算量越大，所以一般需要实验后折中取值。为了分开学习降低 复杂度，所以我们得折中选取了一个合适我们去噪模型的尺寸。在这个方面，尺 寸大小对去噪效果的影响在文献[10]中已经做过比较，不再详细展开。另外一点需 要注意的是，图像拆分处理之后是如何聚合并还原成原图像大小的。实际上我们 可以这样理解，对于每一个分别去噪的图片块，经过一个处理函数从 p p 变成 q q ，最后将这些尺寸为 q q 的图片按在原图中像素的位置点重聚回去，如果有 很多不同的图片块具有重叠的像素位置，则对这些重复的位置采用加权求平均或 者高斯平均的方法算出最终聚合回原图变成 m nR  的去噪图像。在神经网络中则是 采用全连接层的方式还原成 m nR  的去噪图像，其整体思想也是拆分再聚合。 2.2 人工神经网络 20世纪 80年代，人工智能领域兴起了人工神经网络（Artificial Neural Network， ANN）的研究热潮，ANN 也被人们简称为神经网络。它是一种仿照生物学中的神 经网络结构而设计的类似的网络结构，有点类似于生物脑细胞中的响应过程，通 过网络拓扑结构模拟生物神经元细胞的连接方式，以大量的简单原件构成一个复 杂的网络，以其强大的并行计算能力，高效的自主学习能力和高容错性能力进行 智能化自适应学习的网络。是一种高度非线性的模拟生物神经系统的网络结构， 可以解决复杂非线性运算和逻辑运算的网络系统。 2.2.1 神经元 如图 2-3 所示，为一个生物神经元，主要有细胞核，树突、轴突、突触、髓鞘 等结构。我们知道生物的脑神经网络由众多神经元一一连接而形成网络，树突和 突触主要用来收集传递信息，轴突主要作用相当于放行兴奋信号，阻挡抑制电平 信号。神经元就像一个处理器，释放或抑制电平信号。

Learning OpenStack Networking (Neutron)(2nd) 英文无水印原版pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

英文版第二版，NURBS曲线的详细介绍，包括贝塞尔曲线等的基函数和表达式，几何意义等

Head First Java 2nd Edition

Programming: Principles and Practice Using C++ 第二版 Bjarne Stroustrup epub版

The book's conceptual presentation focuses on ADTs and the analysis of algorithms for efficiency, with a particular concentration on performance and running time.

3D Math Primer for Graphics and Game Development, 2nd Edition

For undergraduate or advanced undergraduate courses in Classical Natural Language Processing, Statistical Natural Language Processing, Speech Recognition, Computational Linguistics, and Human Language Processing.