里面主要函数方法介绍一下
时间: 2023-03-31 12:02:32 浏览: 84
C 语言中的主要函数包括输入输出函数、数学函数、字符串函数、时间函数、文件操作函数等。其中,输入输出函数包括 printf() 和 scanf(),数学函数包括 sin()、cos()、sqrt() 等,字符串函数包括 strlen()、strcpy()、strcat() 等,时间函数包括 time()、localtime()、strftime() 等,文件操作函数包括 fopen()、fclose()、fread()、fwrite() 等。这些函数可以帮助程序员实现各种功能,提高程序的效率和可读性。
相关问题
opencv的resize函数详细介绍一下
opencv的resize函数是用来调整图像大小的函数,其函数原型为:
void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=, double fy=, int interpolation=INTER_LINEAR )
其中,src表示输入图像,dst表示输出图像,dsize表示输出图像的大小,fx和fy表示水平和垂直方向的缩放比例,interpolation表示插值方法。
具体来说,当dsize不为时,resize函数会将输入图像缩放到指定大小。当fx和fy不为时,resize函数会按照指定的缩放比例进行缩放。当fx和fy都为时,resize函数会根据dsize和输入图像的大小自动计算缩放比例。
interpolation参数表示插值方法,常用的有INTER_NEAREST、INTER_LINEAR、INTER_CUBIC和INTER_LANCZOS4等。其中,INTER_NEAREST表示最近邻插值,INTER_LINEAR表示双线性插值,INTER_CUBIC表示双三次插值,INTER_LANCZOS4表示Lanczos插值。
使用resize函数可以实现图像的缩放、放大、裁剪等操作,是图像处理中常用的函数之一。
介绍一下交叉熵损失函数
交叉熵损失函数是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数。它主要用于衡量预测结果与真实结果之间的差异,特别适用于分类问题。
在分类任务中,我们通常使用softmax函数将模型的输出转化为概率分布。假设有K个类别,模型的输出为一个长度为K的向量,表示每个类别的概率。而真实结果则可以表示为一个one-hot向量,只有对应类别的位置为1,其他位置为0。
交叉熵损失函数通过计算预测结果与真实结果的差异来衡量模型的性能。它的计算公式如下:
L = -∑(y_i * log(p_i))
其中,y_i表示真实结果中第i个类别的标签(0或1),p_i表示模型预测的第i个类别的概率。
交叉熵损失函数的特点是,当预测结果与真实结果完全一致时,损失函数的值为0,而当两者差距增大时,损失函数的值会逐渐增大。因此,通过最小化交叉熵损失函数,可以使得模型更接近于真实结果,提高分类任务的准确性。