凸組合融合演算法推導

① 多源異構數據融合技術要用到什麼演算法

根據林業信息系統數據特點，在不改變原始數據的存儲和管理方式下，提出一種基於webser-vice的異構數據集成模型，利用gml進行空間數據集成，使用svg實現空間數據可視化。建立gml＆svg的webgis應用模型，該模型能較好地實現異構數據源統一、透明的訪問，保證數據的完整性、安全性和一致性，為林業多源異構空間數據的集成提供解決方案。有效地實現林業信息異構數據的共享。

② 長安歐尚Z6將於5月15日開啟預售 搭載2.0T+8AT動力組合

易車訊 近日，我們從官方渠道獲悉，長安歐尚Z6將於5月15日開啟預售。新車除了頗具科幻感的造型外，2.0T+8AT以及藍鯨iDD動力總成的加入也凸顯了其高端化的走向。據了解，新車或定位在10萬元-15萬元的價格區間左右。

根據易車App「熱度榜」顯示的數據，長安歐尚Z6排名第19位，如需更多數據，請到易車App查看。

③ D-S證據理論數據融合 具體演算法

m (O)=（m1 (O)×m2 (O)+m1 (O)×m2 (Θ)+m2(O)×m1 (Θ)）=0.3464
m(Θ)= m1(Θ) × m2(Θ)=0.6536
難道標准答案有誤？

④ python scikit-learn 有什麼演算法

1，前言

很久不發文章，主要是Copy別人的總感覺有些不爽，所以整理些干貨，希望相互學習吧。不啰嗦，進入主題吧，本文主要時說的為樸素貝葉斯分類演算法。與邏輯回歸，決策樹一樣，是較為廣泛使用的有監督分類演算法，簡單且易於理解（號稱十大數據挖掘演算法中最簡單的演算法）。但其在處理文本分類，郵件分類，拼寫糾錯，中文分詞，統計機器翻譯等自然語言處理范疇較為廣泛使用，或許主要得益於基於概率理論，本文主要為小編從理論理解到實踐的過程記錄。

2，公式推斷

一些貝葉斯定理預習知識：我們知道當事件A和事件B獨立時，P（AB）=P（A）（B），但如果事件不獨立，則P（AB）=P（A）P（B|A）。為兩件事件同時發生時的一般公式，即無論事件A和B是否獨立。當然也可以寫成P（AB）=P（B）P（A|B），表示若要兩件事同事發生，則需要事件B發生後，事件A也要發生。

由上可知，P（A）P（B|A）= P（B）P（A|B）

推出P（B|A）=

其中P（B）為先驗概率，P（B|A）為B的後驗概率，P（A|B）為A的後驗概率（在這里也為似然值），P（A）為A的先驗概率（在這也為歸一化常量）。

由上推導可知，其實樸素貝葉斯法就是在貝葉斯定理基礎上，加上特徵條件獨立假設，對特定輸入的X（樣本，包含N個特徵），求出後驗概率最大值時的類標簽Y（如是否為垃圾郵件），理解起來比邏輯回歸要簡單多，有木有，這也是本演算法優點之一，當然運行起來由於得益於特徵獨立假設，運行速度也更快。

8. Python代碼

# -*-coding: utf-8 -*-

importtime

fromsklearn import metrics

fromsklearn.naive_bayes import GaussianNB

fromsklearn.naive_bayes import MultinomialNB

fromsklearn.naive_bayes import BernoulliNB

fromsklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

fromsklearn.linear_model import LogisticRegression

fromsklearn.ensemble import RandomForestClassifier

fromsklearn import tree

fromsklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

fromsklearn.svm import SVC

importnumpy as np

importurllib

# urlwith dataset

url ="-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data"

#download the file

raw_data= urllib.request.urlopen(url)

#load the CSV file as a numpy matrix

dataset= np.loadtxt(raw_data, delimiter=",")

#separate the data from the target attributes

X =dataset[:,0:7]

#X=preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(x)

#print(X)

y =dataset[:,8]

print(" 調用scikit的樸素貝葉斯演算法包GaussianNB ")

model= GaussianNB()

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 調用scikit的樸素貝葉斯演算法包MultinomialNB ")

model= MultinomialNB(alpha=1)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 調用scikit的樸素貝葉斯演算法包BernoulliNB ")

model= BernoulliNB(alpha=1,binarize=0.0)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 調用scikit的KNeighborsClassifier ")

model= KNeighborsClassifier()

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 調用scikit的LogisticRegression(penalty='l2')")

model= LogisticRegression(penalty='l2')

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 調用scikit的RandomForestClassifier(n_estimators=8) ")

model= RandomForestClassifier(n_estimators=8)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 調用scikit的tree.DecisionTreeClassifier()")

model= tree.DecisionTreeClassifier()

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 調用scikit的GradientBoostingClassifier(n_estimators=200) ")

model= GradientBoostingClassifier(n_estimators=200)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 調用scikit的SVC(kernel='rbf', probability=True) ")

model= SVC(kernel='rbf', probability=True)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

"""

# 預處理代碼集錦

importpandas as pd

df=pd.DataFrame(dataset)

print(df.head(3))

print(df.describe())##描述性分析

print(df.corr())##各特徵相關性分析

##計算每行每列數據的缺失值個數

defnum_missing(x):

return sum(x.isnull())

print("Missing values per column:")

print(df.apply(num_missing, axis=0)) #axis=0代表函數應用於每一列

print(" Missing values per row:")

print(df.apply(num_missing, axis=1).head()) #axis=1代表函數應用於每一行"""

⑤ 求解，幫幫忙

除行政管理類不考數學，其他三人都在數學考試。考試內容

數學是
中國微積分，函數，極限，連續
概念和考試
函數表示法的內容有界性功能。單調。周期性和奇偶校驗復雜的功能。反函數。
建立的性質和基本功能的圖形段中的功能的基本初等函數和限位功能的屬性的列定義的和隱函數的函數的數量限制的左極限和無窮小的許可權的函數和無限大量的概念及其關系四兩個條件限制的操作和無窮無窮小的比較極限的性質存在：單調有界准則和夾逼准則兩個重要的限制：輸入初等函數的

連續函數函數的概念，性質不連續性
連續性測試在閉區間上連續函數的要求
1.理解函數，主函數符號，概念會建立應用問題的函數。
2.了解有界性的功能。單調。周期性和奇偶性。
3.理解復合函數及分段函數的概念，了解反函數及隱函數的概念。
4.掌握基本初等函數及其圖形的性質，了解初等函數的概念。
5.理解極限的概念和功能限制列數（包括左極限和右極限）的。
6.理解的性質和兩個標准限制的存在限制，這四個控制演算法的限制尋求掌握使用的兩個重要的限制限制的方法。
7.理解無窮小的概念和基本性質。掌握比較的無窮小方法。理解無窮大的概念及其與無窮小的關系。
8.理解的功能（包括左和右連續連續），將確定的函數的不連續點型連續性的概念。
9.了解基本連續性的連續函數的性質和功能，了解連續函數在閉區間上的性質（有界性質的最大值和最小值定理，介值定理），並會應用這些性質。
二，平面曲線的切線和正常的衍生物和關系的一種可變幾何形狀的差異
考試
衍生物及其衍生概念和導函數的經濟意義的功能所指可以引導和連續性差分4基本的四則運算衍生化合物的功能函數。反函數的微分法高階導數的一階差分微分不變的形式，隱函數中值定理洛必達（L'醫院）判別函數的性質不均勻的法律Extreme圖形函數單調函數。最大和最小
考試拐點和漸近線函數曲線圖描繪功能要求旅館1.理解概念之間的關系，並且可以引導和連續性的衍生物之間，衍生物理解幾何意義和經濟意義（包括餘量和彈性的概念），將找到的切平面方程和曲線的正規方程。
2.掌握基本初等函數的導數。推導規則衍生4的演算法和復雜的功能，分段函數會找到一個函數的導數將與隱函數導數被否定。
3.了解高階導數的概念，會發現高階導數的一個簡單函數。
4.理解導數和微分的微分關系的概念，以及一階微分形式不變性將區分功能。
5.理解羅爾（羅爾）定理。拉格朗日（拉格朗日）中值定理。了解泰勒定理。柯西（柯西）中值定理，掌握這四個定理的簡單應用。
6.洛杉磯爾必達將用法律尋求限制。
7.主控判別方法單調函數，理解函數極值的主函數極值，最大值和最小值及其應用的概念。
8.衍生物將被用於確定圖形的凹凸的函數（注意：在該間隔中，將函數的二階導數有足夠的時間，所述的圖形是凹的;這時，該圖形是凸的） ，將尋求函數圖形拐點和漸近線。
9.描述一個簡單的圖形功能。
三個基本屬性，的一個變數微積分考試內容

原有的功能和積分方程和定積分定積分中值定理和積分的基本性質的基本概念，不定積分不定積分函數的概念上限函數牛頓 - 萊布尼茨衍生物（牛頓 - 萊布尼茲）公式不定積分和定積分的換能器元件積分法和綜合異常（廣義）積分定積分的應用
考試要求
1.理解原函數的概念與不定積分，掌握不定積分和基本積分公式的基本性質，掌握不定積分換能器元件組成，並集成了零件。
2.了解定積分和本質的概念，了解定積分中值定理，理解函數的積分上限，並會尋求它的衍生物，掌握牛頓和萊布尼茲公式定積分的換能器元件組成和分部積分法。
3.面積計算會使用定積分的平面圖形。體積和旋轉體的功能的平均值，會利用定積分求解簡單的經濟應用問題。
4.了解廣義積分的概念，會計算廣義積分。
四，限制和的二元函數的二元函數
多元函數微積分考試內容
多元函數的概念，這個概念的連續性幾何意義范圍內的連續函數極值區域二元多元函數的封閉性這一概念和多元復合函數的求導方法及全微分多元函數極值的二階偏導數的隱函數求導的計算偏導數的條件。雙重積分的最大值和最小值的概念。簡單的反常二重積分
考試要求計算的基本性質和無界區域
1.理解多元函數的概念，了解幾何意義二元函數。
2.了解二元函數的極限與連續性的概念，了解自然界中的有界閉區域二元連續函數。
3.學會與全微分的概念，多元函數的偏導數，並會尋求一階和二階偏導數的多元復合函數，微分也是不錯的選擇，將尋求偏導數，多元隱函數。
4.理解多元函數極值極值的概念和條件，以獲得對不同的功能極端的理解充分條件是否存在的二元函數極值存在的必要條件，將尋求一個二元函數極值，會用拉格朗日乘子法的條件極值，會尋求最大和最小簡單的多元函數，並解決簡單的應用問題。
5.理解二重積分和基本屬性的概念，掌握二重積分的計算方法（直角坐標極坐標）。學無界區域是相對簡單的，將計算出的異常的二重積分。一個必要條件為系列和收斂的概念，基本性質
5，無窮級數
考試內容
概念常數項級數的收斂與發散，並與進展和絕對收斂和條件收斂幾何級數的收斂正項級數收斂系列任意歧視法的交錯級數的收斂冪級數與萊布尼茨定理及其收斂半徑。簡單的方法尋找電源系列及冪級數收斂區間初等函數（指開區間）和功率系列的電源系列中的基本屬性和功能銜接的收斂域范圍擴展功能
考試要求
1.收斂與發散學習系列。收斂級數和概念。
2.理解為一系列的必要條件的基本性質和級數收斂掌握融合和幾何級數的情況進展的分歧，掌握正項級數的和比率的銜接對比試驗鑒別法。
3.了解的任何系列的絕對收斂與條件收斂與絕對收斂與收斂的關系的概念，了解交錯級數的萊布尼茨判別法。
4.將尋求冪級數，收斂性和收斂域區間的收斂半徑。
5.學會收斂冪級數的基本性質及其范圍（和職能的連續性，分項和分項積分微分），將尋求簡單收斂冪級數在其范圍和功能
6.理解。 。 。和麥克勞林（麥克勞林）擴展。
的六階解決方案的本質，基本概念變數
考試內容
ODE ODE可分離的微分方程齊次微分方程線性微分方程和二階結構定理解決方案的簡單應用線性微分方程
考試常系數線性微分方程和差分方程的線性微分方程常系數一階微分方程的特解通解的概念，簡單的非齊次線性微分方程和微分差分方程需要
1。學習微分方程和它們的順序，該溶液中，一般的解決方案，概念和初始條件的特殊解決方案等。
2.掌握變數可分離的微分方程。均相法求解微分方程和一階線性微分方程。
3.將常系數二階齊次線性微分方程解。
4.了解的性質和結構定理線性微分方程的求解，自由進入的解決方案將多項式。指數函數。正弦函數。二階非齊次線性微分方程的餘弦函數。
5.了解微分和差分方程的通解和特解象的概念。
6.了解一階法求解線性微分方程常系數。
7.會用微分方程求解簡單的經濟應用問題。

線性代數
的決定因素
考試內容和
決定因素行的性質的基本概念（列）展開定理
考試要求
1.學習的概念決定因素，掌握自然的決定因素。 2.
的性質，並會應用行列式行列式的行（列）展開定理計算行列式。
兩個充分必要條件的方形矩陣乘法方陣
考試內容
矩陣的概念，矩陣的線性運算矩陣的權力的概念和性質行列式矩陣的逆矩陣的轉置可逆的等效陪初等初等變換矩陣的矩陣矩陣矩陣矩陣秩塊矩陣及其操作
考試要求
1.理解矩陣的概念，了解矩陣，矩陣的數量，定義和對角矩陣，三角矩陣的性質，了解對稱矩陣的定義和反對稱矩陣和正交矩陣狀的性質。線性運算，乘法
2.主矩陣，轉置以及它們的操作的規則，理解功率的性質和產物的方陣方陣行列式。
3.理解逆矩陣的充分必要條件的概念，掌握逆矩陣的性質和矩陣可逆的，理解伴隨矩陣的概念，將伴隨矩陣求逆矩陣使用。
4.了解和基本初等變換矩陣的矩陣和矩陣等價的概念，理解矩陣的秩的概念，掌握求逆矩陣的方法排名初等變換。
5.了解分塊矩陣，掌握演算法塊矩陣的概念。
三，矢量
考試內容
向量的線性組合的概念，並表示無關組同等職級高線性線性線性相關和線性向量組獨立的向量向量組向量向量組的矩陣向量的秩獨立的向量之間的內積級的線性關系正交規范化方法
考試要求
1.理解向量，向量加法和多個主乘法法則的概念。
2.理解向量和線性表示，線性相關，線性無關的概念，掌握向量的線性相關性的設置，對自然和無關的線性判別法向量組的線性組合。
3.了解線性無關向量組的極大組的概念，將尋求無關組及秩的最大線性向量組。
4.了解向量等同於理解秩和它的秩矩陣的行（列）之間的向量之間的關系的概念。
5.了解內積的概念。大師組正交線性無關的向量歸施密特（施密特）方法。
四，克萊姆線性方程組線性方程可解不可解，並確定解決方案，以齊次線性方程組和非齊次
1的通解的基礎上
考試內容
線性方程組（克萊默）規則。克萊姆法則解決方案將使用通用的解決方案
考試與齊次線性方程組元線性方程組的非齊次線性方程組的要求之間的線性方程組（導出組）解決方案的相應的解決方案。
2.掌握非齊次線性方程組的方法來確定有解無解。
3.理解線性方程組的齊次解的概念基礎，掌握解決方案的基本制度和齊次線性方程組解的整體解決方案。
4.了解通過該解決方案的非齊次線性方程組的概念和結構。
5.掌握求解線性方程組的初等行變換的方法。
五概念特徵值？值和特徵向量的特徵值？和特徵向量
考試內容
矩陣，類似的性質和矩陣間的性質的概念相似性角化病的必要和充分的條件和相似對角實對稱矩陣的特徵值值和特徵向量和類似的對角矩陣
考試要求
1.了解特徵值，特徵向量的概念，掌握特徵值，主矩陣的特徵值值與特徵向量法的性質。
2.理解類似把握相似性矩陣的性質矩陣的概念中，基質可以是相似的充分必要條件角化病，主矩陣相似對角矩陣的方法的理解。
3.掌握實對稱矩陣的特徵值值和特徵向量的性質。
六，二次
考試內容
二次轉型和矩陣表示合同和秩矩陣，通過正交變配電二次型二次型正定的方法為標准型二次慣性定理二次型的標准形與規范形矩陣
考試要求
1.理解的將被表示為矩陣形式二次型二次型的概念，了解合同和合同變換矩陣的概念。
2.了解二次型的秩的概念了解二次型的標准形，規范形的概念，了解慣性定理，會用正交變換和分配方式的二次型為標准型。
3.理解正定二次型。概念正定矩陣，以及反歧視法的掌握。概率論

基本性能與數理統計酒店與概率的操作完成事件組的概念和隨機事件的概率
考試內容
隨機事件和經典樣本空間的概率的關系事件的基本公式為事件獨立幾何概率條件概率的重復試驗
獨立檢驗要求的概率
1.了解樣本空間（基本事件空間）的概念的概率，理解隨機事件的概念，主該事件的關系和操作。
2.理解概率，條件概率的概念，概率把握計算的概率和經典幾何概率的基本性質，加成的概率掌握式，式減法，乘法公式，全概率公式和貝葉斯（貝葉斯）式等。
3.了解事件，掌握事件概率計算獨立性獨立性的概念;了解，掌握方法的獨立重復的概念來計算事件的概率。分布的隨機
二，概率分布函數和隨機變數的屬性及其分布的概念
考試內容
隨機變數的離散分布的隨機變數的隨機變數的分布
連續型隨機變數的共同概率密度隨機變數考試變數函數需要
1.理解隨機變數的概念，了解分布函數

的概念和性質，並會計算與隨機變數的概率相關的事件。
2.了解離散型隨機變數及其概率分布的概念，掌握0-1分布，二項分布，幾何分布，超幾何分布，泊松（泊松）分布及其應用。
3.泊松定理高手結論和應用條件，將泊松分布二項分布來近似。
4.理解連續型隨機變數及其概率密度，掌握均勻，正態分布，指數分布及其應用，包括

5的概率參數指數分布密度的概念，將尋求隨機變數的分布功能。
第三，概率分布
考試內容
多維隨機變數和多維隨機變數，邊緣分布和條件分布概率密度的二維連續隨機變數分布的兩維離散隨機變數分布的分布函數隨機變數和條件密度和不相關性常見二維隨機變數和兩個或更多個隨機變數的獨立的兩個邊緣的作為的
1.了解基本的要求的函數
考試概率密度分布概念和隨機變數的分布函數的多維性質。
2.了解隨機變數和二維連續隨機變數的概率密度的兩維離散概率分布，把握隨機變數和條件分布的二維分布的邊緣。
3.理解隨機變數和無關的概念的獨立掌握獨立隨機變數的條件下，隨機變數不明白的相關性和獨立性之間的關系。
4.掌握正常的二維和二維均勻分布，顯著性概率要了解哪些參數。
5.將尋求按照兩個隨機變數的聯合分布，其分布函數，分布將尋求在根據多個相互獨立隨機變數的聯合分布的功能。
四，數字簽名
考試內容的數學期望
隨機變數的隨機變數（平均值），數學方差，標准差和所需的切比雪夫不等式的時刻的隨機變數函數的性質（切比雪夫），協方差，相關系數和它們的屬性
考試要求
1.理解隨機變數的數字特徵（數學期望，方差，標准差，矩，協方差，相關系數）的概念，將使用基本性質的數字簽名，並掌握數字特性共同配送。
2.將尋求對隨機變數函數的數學期望。
3.了解切比雪夫不等式。
五，大數定律和大量伯努利（伯努利）大數辛欽（Khinchine）的大數定律棣莫弗法的中心極限定理
考試內容
切比雪夫法 - 拉普拉斯斯里蘭卡（棣莫弗 - 拉普拉斯）定理列維 - 大量的林德伯格（列維 - 林德伯格）定理
考試要求
1.了解切比雪夫大數定律，大數伯努利定律和大數辛欽法（律獨立同分布的隨機變數序列）。
2.了解棣莫弗 - 拉普拉斯中心極限定理（二項分布以正態分布為極限），列維 - 林德伯格中心極限定理（獨立同分布的隨機變數序列的中心極限定理），並會使用相關的概率定理關於隨機事件的近似計算。常見的抽樣
六種基本數理統計的概念
整體個人考試內容
簡單隨機樣本的統計經驗分布函數樣本均值和樣本矩的樣本方差的分布分布分布分位數正常人群中的分布
考試要求
1。了解整體的概念，簡單隨機樣本，統計，樣本均值，樣本方差和樣本矩，其中樣本方差定義為

2.了解典型模式生成變數，變數和變數;理解標准正態分布，分布，分布和分布分位數的一側，將調查了相應的數值表。
3.掌握樣本均值正常人群。樣本方差。樣本矩的抽樣分布。
4.了解經驗分布函數的概念和性質。
七，參數估計
考試內容
點估計和矩估計法的概念的估計，估計的最大似然估計法
考試要求
1.了解參數的點估計，估計的量的估計值的概念的。
2.抓住矩估計法（一階矩，二階矩）和最大似然估計法
中國
比參考書復習公共課：

「考研真相」（汪麗嗯真題書）針對英語基礎一般的同學編，系統註解詞彙和長難句圖解解析度，超強的實用性表現出色。

「英語考試大綱解析」（教育廳）要細閱讀他們的要求和樣題，最後你可以閱讀文章
中國
「寫作160篇」是寫這本書，這是連續第四年的最廣泛的選擇的話題是打文章的主要原因。

「考研英語詞彙+根+聯想記憶」新東方俞敏洪

中國「閱讀基礎90」王華堅張蕾
BR>
「政治考試大綱解析」（教育部）的

「任汝芬政治分數復習指導書」全

「啟航20天20個問題「這是在考試前20天完成。

「數學考試大綱解析」（教育廳）的知識非常廣泛，作為指導書

「陳謄數學練習本質」的問題非常簡潔，非常靈活，有些困難，問題全

⑥ 簡單的圖像融合演算法:像素灰度值取大/小圖像融合方法matlab代碼。就是比較2幅圖同一點的像素值取大/小。

im1=imread('c:\1.bmp'); % 讀入兩個圖像
im2=imread('c:\3.bmp');
im3=im1-im2; %兩圖相減
a=im3>0; %圖1比圖2大的像素點
b=im3==0; %圖1比圖2小的像素點

% 合成大像素值的圖像
im_large=uint8(a).*im1+uint8(b).*im2;
%合成小像素值的圖像
im_small=uint8(b).*im1+uint8(a).*im2;

%顯示結果
imshow(im_large)
figure, imshow(im_small)

%希望你是這個意思。。

⑦ 這個人是誰

F（X）的krystal，韓國名字是鄭秀晶，她的親姐姐是少女時代的jessica。一般都站在隊伍中間，腿細冷麵腹黑

⑧ 凹凸世界手游分區嗎

凹凸世界手游分區，該游戲分為安卓區和IOS區，玩家可以根據自己的設備來選擇合適的區服登錄。需要注意的是，凹凸世界的安卓區和IOS區數據是不互通的。

凹凸世界核心戰斗採用輕度策略玩法，並採用了「位移指令」的設計理念，將攻擊、防禦、技能等指令融合在行動之中，移動到對應位置可直接觸發相應的動作。戰斗中還可以釋放元力技能，當兩個角色在特定位置時可以觸發協力組合攻擊。

凹凸世界玩家的注意事項。

玩家在玩凹凸世界時要注意，該游戲提供了多種陣型，天使們可以在已有陣型基礎上手動交換參賽者位置。戰斗則是自動進行，天使可以使用行動點數激活、晉級參賽者，並釋放天使技能。玩家可以在游戲中自定義形象。發型、眼睛、膚色、面部花紋以及各部位的時裝，都可以自定義，還有調色盤可以自由染色。

⑨ 加權平均法圖像融合演算法原理是什麼

加權平均法圖像融合演算法的原理就是：對原圖像的像素值直接取相同的權值，然後進行加權平均得到融合圖像的像素值，舉例說比如要融合兩幅圖像A，B，那它們的融合後圖像的像素值就是A*50%+B*50%，就這么簡單

⑩ 如何推導boost的狀態方程

Boosting是一個將弱學習(weak learn)演算法融合為強學習演算法(strong)的方法。 Ada-Boost演算法本身是通過改變數據分布來實現的， 它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確， 以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權值。 將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。 目前在人臉偵測的領域，就有人將Ada-Boost + cascade 作為一個很有效的運演算法。 Boost是一種常用來增進learning algorithm正確率的方法。 使用boost分類器可以排除一些不必要的特徵， 並將關鍵放在關鍵的特徵上面。在下面將介紹Ada-Boost。 Ada-Boost Ada-Boost的理論由1995年提出[1]， 並且解決了當時許多在boosting實作上的困難。圖1. 所表示的是pseudocode 。在輸入的方面是一組訓練集合()，……()。 其中是屬於事件空間X，而標簽則是屬於一個標簽的集合Y。 此處為方便假設Y={-1,+1}也就是僅將事件分為兩種。 Ada-Boost重覆執行t=1，……，T次weak 或 base learning algorithm。 主要的目的就是要去維持分布以及在訓練集合中集合的權重。 在這里我們以表示事件i在周期t時權重的分布。 初始時下所有的權重皆相同， 但每經過一次次訓練後被分類錯誤的事件其權重會一直增加， 也就是經由這個訓練，我們會將焦點放在較難分類的事件上面