广义相对论中能量为什么不守恒？ 看到这个问题我很有感触，想起了很多年前还没学物理的我。那时的我正捧着《时间简史》读到写着“宇宙的总…
在图像处理中，散度 div 具体的作用是什么？ 谢邀。回答两个问题：1.什么是散度？2.散度在图像处理中有何应用1.什么是散度1.1 散度的定义散度是…
请问这个为何是散度？（见图片）
通信工程专业是学什么的，适合女生学吗？ 通信工程是理工科，到底是理是工要分学校是这样，先给你解释什么是通信工程：通信工程就是涉及到通信的一…
磁场强度H，磁感应强度B有什么区别？各自代表什么意义？ 若有其它问题，欢迎咨询：sdhncn@gmail.com ？ 83 ？ ？ 23 条评论 ？ ？ ？ 喜欢 ？ 广告？ Digital Circuit，Digital Signal Processing，。
AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？ 用通俗的话总的来说，就是利用大数据抽取规律，再利用规律去预测（回归）、分类、聚类未知的输入，得到输出（结果）。单说图片识别：这里面的大数据就是已知的输入（图片）和已知的结果（图片的标签），抽取规律也就是相应的算法（卷及神经网络），预测、分类、聚类就是得到图片的结果（图片识别）。可以分为以下几步：第一步：数据的预处理。图片是由一个一个的像素组成的，就拿入门的案例说吧，MNIST数据集，是一个手写数字的数据集，每一张图片都是由28×28个像素点形成的。就像这样：总共有60000张这样的图片，而图片的标签（也就是结果）也是已知的（0~9），那么设输入为x输出为y，计算机是无法读懂图片的，所以我们要将图片转换成计算机所能认识的东东。矩阵：x就是一个28×28的矩阵每一个点表示图片中相应位置的灰度。有的神经网络为了更简化的计算，将28×28 的矩阵，转换为一个1×784的向量（一维矩阵）。这里的x是28×28×1，这个1表示的是单通道，也就是只有一种颜色。如果是彩色图片的话，那么就应该是28×28×3，这个3表示的是RGB三个颜色通道。y就是一个数字，0~9。有些算法还会降x，y进行归一化，也就是转换为0~1之间的矩阵、数字。第二步：抽取特征。。
数学给了你多大的用处？
请问关于图像处理数学基础(原理)的书有哪些？ 傅里叶变换，偏微分方程，还有随机过程我算是入了门，而我也知道不可能有哪本图像处理书籍能把这些问题讲清…
倒三角数学符号读法 倒三角数学符号为▼2113。英文为5261Nabla，中文读音为奈不拉，同时也可4102以读作“Del”。这是场论中的符号1653，是矢量微分算符。高等数学中的梯度，散度，旋度都会用到这个算符。其二阶导数中旋度的散度又称Laplace算符。扩展资料：其形式化定义为：在n维空间中，分母dr为含n个分量的向量，因而 本身就是个n维向量算子。三维情况下，或者，。二维情况下，或，。作用于不同类型的量，得到的就是不同类型的新量。直接作用于函数F(r)（不论F是标量还是向量），意味着求F(r)的梯度，表示为：（标量函数的梯度为向量，向量的梯度为二阶张量…）。参考资料：-Nabla 算子
