C语言实现梯度的计算，速度比opencv快，效率高，可移植性强，代码的阅读性好，图像处理与c语言的有效结合

这是一个可以手工设置步长的matlab对梯度下降算法的演示，可以看到每次迭代到的点，非常直观的观看梯度下降算法的工作原理

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

激光弯曲成形是利用激光束的能量修整板材曲率的一种新型柔性无模成形加工方法。
为探索激光弯曲三维成形的机制以及成形过程中的物理现象,对1Cr18Ni9Ti正方形薄板采用交叉线扫描策略激光弯曲三维成形制备了球冠面,利用显式动态有限元方法分析了正方形薄板在激光扫描过程中的温度、应力、应变、节点加速度与速度以及形变的变化情况,在二维激光成形温度梯度机制基础上探讨了激光弯曲三维成形中存在的物理现象。
在扫描过程中,薄板整体的温度随着激光扫描逐渐增加,在任意时刻任意位置的加热都会造成整体薄板应力作用方向和大小的改变,应力变化是形成圆周线的趋势,由于扫描路径时空的变化导致正方形薄板四角的变形量有所不同。

mulStablePoint用不动点迭代法求非线性方程组的一个根mulNewton用牛顿法法求非线性方程组的一个根mulDiscNewton用离散牛顿法法求非线性方程组的一个根mulMix用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组的一个根mulNewtonSOR用牛顿-SOR迭代法求非线性方程组的一个根mulDNewton用牛顿下山法求非线性方程组的一个根mulGXF1用两点割线法的第一种形式求非线性方程组的一个根mulGXF2用两点割线法的第二种形式求非线性方程组的一个根mulVNewton用拟牛顿法求非线性方程组的一组解mulRank1用对称秩1算法求非线性方程组的一个根mulDFP用D-F-P算法求非线性方程组的一组解mulBFS用B-F-S算法求非线性方程组的一个根mulNumYT用数值延拓法求非线性方程组的一组解DiffParam1用参数微分法中的欧拉法求非线性方程组的一组解DiffParam2用参数微分法中的中点积分法求非线性方程组的一组解mulFastDown用最速下降法求非线性方程组的一组解mulGSND用高斯牛顿法求非线性方程组的一组解mulConj用共轭梯度法求非线性方程组的一组解mulDamp用阻尼最小二乘法求非线性方程组的一组解

相位梯度自聚焦算法论文，原作者所写，毕业论文里的引文用的就是这篇

主要功能是：打开图像彩色变灰阶邻域平均选择阈值腐蚀图像缩小启动摄像头恢复图像图像反相Gauss滤波自适应阈值法膨胀径向梯度打开AVI文件关闭当前窗口垂直镜像中值滤波全局阈值法开运算Canny算法视频解冻保存当前位图水平镜像Sobel算法外接矩形闭运算种子填充视频冻结最近文件180度旋转Laplace算法最小面积矩形形态学梯度金字塔图像分割多图像平均恢复原始图像30度旋转点集凸包顶帽变换椭圆曲线拟合关闭视频当前画面存盘亮度变换区域凸包波谷检测Snake原理选择分辨率退出图像直方图轮廓跟踪分水岭原理动态边缘检测直方图均衡化距离变换角点检测L_K光流跟踪

用C语言编成以共轭梯度法求解问题，并用0.618法线搜索，有详细说明，正确实用。

提出了一种新的变分图像模型，结合了Curvelet收缩方法和总变分（TV）功能，可用于图像恢复。
为了抑制阶梯效应和类似Curvelet的伪影，我们使用多尺度Curvelet收缩来计算初始估计图像，然后提出一个新的梯度保真度项，该项旨在迫使所需图像的梯度接近Curvelet逼近梯度。
然后，我们介绍了Euler-Lagrange方程，并对数学性质进行了研究。
为了提高保留边缘和纹理细节的能力，在梯度下降流算法的迭代过程中自适应估计空间变化参数。
数值实验表明，我们提出的方法在减轻阶梯效应和曲​​线样伪像的同时，保留了精细的细节方面具有良好的性能。

梯度下降算法代码及详细解释（非常易懂）Matlab代码，有详细图文解释，适合小白，全面介绍算法原理和公式推导

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。