全部 人工智能學科動態 人工智能技術資訊 人工智能常見問題 技術問答

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    如何理解HOG特征？

    HOG的主要思想是：在一副圖像中，局部目標的表象和形狀（appearance and shape）能夠被梯度或邊緣的方向密度分布（即梯度的統計信息，而梯度主要位于邊緣的地方）很好地描述。查看全文>>

    人工智能常見問題2020-09-16 |黑馬程序員 |如何理解HOG特征
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    SIFT/SUR的特征提取方法是如何保持尺度不變性的？

    尺度空間極值檢測：搜索所有尺度上的圖像位置。通過高斯差分函數來識別潛在的對于尺度和旋轉不變的關鍵點。 關鍵點定位：在每個候選的位置上，通過一個擬合精細的模型來確定位置和尺度。關鍵點的選擇依據于它們的穩定程度。查看全文>>

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    圖像的角點是什么？

    角點是圖像很重要的特征，某方面屬性特別突出的點，是在某些屬性上強度最大或者最小的孤立點、線段的終點等。對圖像圖形的理解和分析有很重要的作用。查看全文>>

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    如果報名了人工智能課程還能學爬蟲和Python web嗎？

    我們推提供職業拓展課，可以繼續進行職業拓展。比如在爬蟲、web方面進行職業拓展。你可登錄我們的官網進行查看。查看全文>>

    人工智能常見問題2020-09-16 |黑馬程序員 |如果報名了人工智能課程還能學爬蟲和Python web嗎
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    黑馬程序員人工智能課程如何保障學員吸收？

    人工智能AI進階班，課程設置科學合理，適合AI技術初學者。該課程7個階段、6個項目、80%的都是人工智能課程，平衡學習曲線。課程設計環節已考慮消化吸收，讓零基礎小白、數學零基礎的學員、都能順利入行AI;解決AI行業入門難、學習難、精通難、學習周期長的痛點。查看全文>>

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    數學不好能學人工智能課程？

    報黑馬程序員人工智能課程條件是：本科以及本科以上學歷、或者?？?到3年的工作經驗。查看全文>>

    人工智能常見問題2020-09-16 |黑馬程序員 |數學不好學人工智能課程
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