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一、viterbi算法的用途 在自然语言的工程实践中，viterbi算法常常被用来寻找最可能的隐藏状态序列。如，序列标注任务就需要用到viterbi算法。 二、viterbi求最优路径 李航老师《统计机器学习》有如下例题： 用viterbi算法解决上述例题的推理过程如下： 三、viterbi算法的实现 #!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- """ @Author : heyw @Time : 2020/1/30 16:22 @Software: PyCharm @File : viterbi.py """ import nump

图5．6基于色温曲线模型的颜色校正结果 Fig．5-6 Color correction results of color temperature curve 为了验证我们提出方法的有效性，本论文对开放环境下采集的3幅典型舌 图像进行了实验，实验结果如图5-6(妒(f)所示。可以看出，原始图像都在一定 程度上存在颜色失真，而经过色温曲线模型的颜色校正以后，校正的效果比较 理想。这些舌图像是对于不同的人、不同的时刻采集的，这也说明本论文所建 立的色温曲线模型具有一定的鲁棒性。对于图5-6(e)的舌图像来说，校正前整 体偏红，校正以后，不仅消除了偏色，而且颜色较为真实、自然，薄白苔色清 晰可见，如图5．6(f)所示。 在HP台式机Pentium(R)D 3．00 GHz CPU的配置下，对于一幅1024×768 的舌图像，在线应用色温曲线模型进行颜色校正的时间仅为219毫秒，可以满 足舌图像在线实时校正的要求。 需要指出的是，本论文所提出的方法尽管取得了较好的颜色校正效果，但也 存在一定的局限性，主要表现在： (1)本论文所建立的色温曲线模型是基于特定的成像采集设备，对其它成像 采集设备采集的图像不·定具有很好的适用性； (2)本论文所建立的色温曲线模型是针对我们实验时选定的那天的自然光 照环境，对于阴天、多云等多种天气的变化以及不同的地域所带来的差异性，都 未加以考虑，同一色温模型也难以反映这种差异性。如果针对不同的光照条件建 立多个不同的典型色温曲线模型，则可以进一步提高校正效果，从而满足不同光 照条件下的校正需要； (3)由于色温曲线模型是由一些数据点拟合得到的，我们采用的是一阶线性 模型，计算简单，但存在一定的拟合误差，有待采用高阶的数学模型，进一步提 高拟合精度。

今天我们来学习：码云（Gitee）授权第三方登录，相比之前 支付宝登录、腾讯QQ登录 以及 新浪微博登录 来说，相对于比较简单 一、准备工作 1、登录 码云官网 官网地址：https://gitee.com/ 注册、登录我们的账号 2、创建应用 在右上角菜单找到 “设置” 选项 在 “安全设置” 下找到 “第三方应用” 点击 “创建应用” 开始创建第三方应用 按照要求填写应用信息即可 3、将应用信息保存到项目中 由于我使用的是 SpringBoot 项目，我放在了 application.yml 文件中 二、开始开发 1、引入 Maven 依赖 org.apache.http

时域有限差分法对平面TE波的仿真

第6章基于二次曝光理论的舌图像颜色校正方法 第6章基于二次曝光理论的舌图像颜色校正方法 6．1概述 1999年，日本丰桥技术科技大学的K．Takebe提出了二次曝光理谢691。采用 二次曝光手段，获取两幅在不同曝光条件下静止物体的图像，第一次曝光是在未 知光源下采集图像，第二次曝光是在未知光源和附加已知光源共同照射下采集图 像。然后通过多项式回归模型，最终得到只有已知光源照射下的图像，从而消除 未知光源对图像的影响。在此基础上，2003年，K．Takebe又提出了以闪光灯作 为附加已知光源的颜色校正方法【10l，进一步拓宽了二次曝光理论的应用范围。 我们借鉴上述思想，将二次曝光理论应用到开放环境下中医舌图像的颜色校 正中l 71j，把外界自然光照看作为干扰光源，也即未知光源，附加的标准光源(D65) 作为已知光源。其基本思路是：在很短的时间内对舌体进行二次曝光采集。第一 次是在外界干扰光源照射下采集舌图像，第二次是在外界干扰光源和D65标准 光源共同照射下采集舌图像。对两次采集的图像进行处理，消除外界干扰光源的 影响，获得只有标准光源照射时的舌图像。 6．2基于二次曝光理论的舌图像颜色校正处理流程 由色度学中颜色相加原理【1,321可知，颜色-N激值在XYZ空间存在叠加关 系。基于此，借鉴文献[69，70]的思想，本论文在XYZ空间提出了一种基于二次 曝光理论的舌图像颜色校正方法。整个颜色校正过程的流程如图6．1所示，其中 E表示未知光源，臣表示D65标准光源，巨+巨表示未知光源和D65标准光源 组成的混合光源，‘为E对应的XYZ空间数据，‘，为E+巨对应的XYZ空间 数据，厶为‘，一‘的XYZ空间数据。由图6—1可以看出，整个流程主要分为RGB 空间到XYZ空间的变换(过程1)、XYZ空间的差分(过程2)、XYZ空间到RGB 空间的反变换(过程3)等三个阶段。下面分别对这三个过程进行讨论{7I】。 47

使用梯度下降法求多元函数的系数并与最小二乘法进行比较梯度下降法的原理和概念梯度下降法求解多元函数的极值梯度下降法求解多元函数的系数最小二乘法求解多元函数的系数比较和总结 梯度下降法的原理和概念 偏导数：就是对函数的两个未知数求微分 然后得到的函数 例如一个函数为y=x12+x22+2x1x2 d(y)/d(x1)=2×1+2×2 d(y)/d(x2)=2×2+2×1 学习率： 也称为迭代的步长，优化函数的梯度是不断变化的，有时候变化很大，有时候变化很小，所以需要将每次的梯度变化控制在一个合适的范围内。 梯度： 梯度其实就是函数的变化率，在多元函数中，梯度变为了向量，有了变化的方向。 梯度的方向

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疫情在家使用Mobaxterm远程登录服务器。MobaXterm是一个全功能的终端软件。支持SSH连接，支持FTP、串口等协议。 下面是基本使用步骤： 单击左上角的”Session”按钮 在弹出框中点击“SSH”选项 在“Remote host”中输入绑定的弹性IP 值  勾选“Specify username”并输入用户名 点击 OK，输入 password ，回车进入控制台 如下，就是 Mobaxterm界面了，恭喜你已经完成了最重要的一步。。 右侧是控制台 左侧是其图形化界面 文件上传：Mobaxterm支持直接拖拽上传，也可以用个上传按钮进行上传。值得注意的是，如果上传数据