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深度学习从入门到精通——感知损失介绍及基本实现
感知损失是一种用于图像转换任务的损失函数，旨在捕捉图像之间的高层次特征差异，而不仅仅是像素级的差异。传统的图像转换方法通常使用像素级的损失（如均方误差 M S E MSE MSE）来评估生成图像与真实图像之间的相似性。
python梯度提升决策树
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）是一种基于集成学习的算法，它通过构建多个决策树模型，并将它们组合在一起来实现更好的预测性能。
基于混合配准策略的多模态医学图像配准方法研究
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基于局部保留降维与空谱特征融合的高光谱图像分类算法研究
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使用 OpenCV 进行 SIFT 特征检测
在计算机视觉和图像处理领域，特征检测是一项非常重要的任务。SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种经典的特征检测方法，能够有效地检测图像中的关键点，并提取这些关键点的描述符。OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的工具来支持 SIFT 特征检测。
深度学习入门到精通——基本的卷积神经网络
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数据预处理之归一化(normalization)
归一化是利用特征的最大最小值，将特征的值缩放到[new_min,new_max]区间，对于每一列的特征使用min-max函数进行缩放
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