DataGridView绑定Ilist对象,出现IndexOutOfRangeException错误的解决方法

DataGridView绑定Ilist对象,出现IndexOutOfRangeException错误的解决方法

C# 11个月前 (10-24) 浏览: 29 评论: 0

我是这样绑定DataGridVeiw的: 在第一个模块中能正常使用,没有任何问题。但到了第二个模块,同样的语句,只要一点击DataGridView控件,马上就会跳出System.IndexOutOfRangeException异常,具体内容如下: 而且比较可恶的是,抛出异常的地方竟然是在Program.cs里,指向 这让人怎么调试,试了N回,也没发现原因。 于是上网找了找,竟然真有解决的方法,其作

机器学习: Canonical Correlation Analysis 典型相关分析

机器学习: Canonical Correlation Analysis 典型相关分析

模式识别&机器学习 11个月前 (10-16) 浏览: 43 评论: 0

Canonical Correlation Analysis(CCA)典型相关分析也是一种常用的降维算法。我们知道,PCA(Principal Component Analysis) 主分量分析将数据从高维映射到低维空间同时,保证了数据的分散性尽可能地大, 也就是数据的方差或者协方差尽可能大。而LDA(Linear Discriminant Analysis) 线性判别分析则利用了类标签,利用一种

PCA and Whitening

PCA and Whitening

模式识别&机器学习 11个月前 (10-14) 浏览: 48 评论: 0

文献:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:PCA_and_Whitening (一):数据准备 UFLDL下载的文件中,包含数据集IMAGES_RAW,它是一个512*512*10的矩阵,也就是10幅512*512的图像,可以看下其中的第二幅,使用extract_show函数。 (1)载入数据 利用sampleIMAGESRAW函数,

人脸图像的几何归一化和灰度归一化

人脸图像的几何归一化和灰度归一化

模式识别&机器学习 11个月前 (10-13) 浏览: 19 评论: 0

在对人脸表情进行识别时,人脸的归一化处理是至关重要的一环,它涉及到下一步处理的好坏。 人脸的归一化包括几何归一化和灰度归一化,几何归一化分两步:人脸校正和人脸裁剪。而灰度归 一化主要是增加图像的对比度,进行光照补偿。 1.几何归一化 几何归一化的目的主要是将表情子图像变换为统一的尺寸,有利于表情特征的提取。具体步骤如下: (1)标定特征点,这里用[x,y] = ginput(3)函数来标定两眼和鼻

matlab图像类型转换以及uint8、double、im2double、im2uint8和mat2gray等说明

matlab图像类型转换以及uint8、double、im2double、im2uint8和mat2gray等说明

matlab 11个月前 (10-13) 浏览: 13 评论: 0

1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间。 详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中。例如,彩色图像像素大小是400*300( 高 * 宽

机器学习模型需要对数据进行归一化

机器学习模型需要对数据进行归一化

模式识别&机器学习 12个月前 (10-11) 浏览: 13 评论: 0

1)归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;2)归一化有可能提高精度 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度? 如下图所示,蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大,X1区间是[0,2000],X2区间是[1,5],其所形成的等高线非常尖。当使用梯度下降法寻求最优解时,很有可能走“之字型”路线(垂直等高线走),从而导致需要迭代很多次才能收敛;而右图对

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