深度学习之半监督学习 深度学习之半监督学习 **半监督学习（Semi-Supervised Learning）**指的是一部分数据有标签，一部分数据没有标签下进行的学习，通常无标签的数据量远多于有标签的。这种数据比较符合实际情况，因为标注数据比较困难，往往能够够收集到很多数据但是无法全部标注，此时就能用到半监督学习，而且人的学习也类似，老师先告诉小孩一些知识，然后小孩自己学习更多的知识。 半监督学习可以细分为Tran 2022-04-27 学习笔记 深度学习 深度学习 人工智能 半监督学习
语音信号处理#3 线性预测分析（LPC） LPC指Linear Predictive Coding，重要的是LP，线性预测。主要思想是由于语音样点之间存在相关性，所以可以用过去的样点值来预测现在的样点值 2022-04-26 学习笔记 语音信号处理 语音信号处理 线性预测分析
语音信号处理#1 短时时域分析 在分析视频的时候，我们通常是分帧进行分析，类比到对语音的分析，我们一般也是划分音频帧进行分析，这就是短时分析，这一篇文章先介绍短时的时域分析。 2022-04-19 学习笔记 语音信号处理 语音信号处理 短时时域
计算机视觉学习笔记#4 局部特征提取 Harris角点检测、SIFT尺度不变检测（附代码） 之前我们学习了提取图像边缘、拟合图中的直线或者圆，这次就来看看局部特征点的提取。局部特征（Local Feature）相较于全局特征（Global Feature）来说关注的图像面积更小，只关心一小块邻域，能在保留图像重要信息的同时减少处理数据量，假如图像中物体被遮挡、视角发生改变，局部特征仍然能够被识别出来。 2022-04-17 学习笔记 计算机视觉 计算机视觉 代码 Harris 角点检测
密码学 消息认证码（MAC）与散列函数（hash 哈希函数） 附代码 消息认证码（MAC，Message Authentication Code）能够使用一个密钥K来浓缩一个任意长的消息M，消息认证码的实现算法中，通常使用散列函数（hash function）实现。本文详细介绍MAC以及一些散列函数的原理与实现。 2022-04-15 学习笔记 密码学 密码学 MAC Hash MD5 消息认证码
计算机视觉学习笔记#2 边缘提取：Canny（附代码） 边缘直观来说指的是图像中突然的或者非连续的变化，提取到了图像中的边缘后能有助于理解图像。本文是我观看北邮鲁鹏老师的课程的学习笔记。 2022-04-06 学习笔记 计算机视觉 计算机视觉 Canny 代码
计算机视觉学习笔记#3 拟合：最小二乘法、RANSAC、Hough霍夫变换（附代码） 计算机视觉学习笔记#3 拟合 之前提到的边缘检测虽然能得到线，但是无法得到线的位置，而在下图这种例子中，假如要检测硬币的位置，那需要知道画面中圆边缘和圆心的位置。拟合能够用数学来描述出结果，而不是像素。 拟合的难点 要找到车的拟合边缘有以下难点 那图中可能存在许多不属于这个车的边缘（噪声） 车可能被遮挡。 车包含多个线条，在提取一条线的时候，其他线都是噪声。 最小二乘法：所有点都是有效点的 2022-04-06 学习笔记 计算机视觉 计算机视觉 代码 RANSAC 霍夫变换
