【X2】Qt学习第59页

labelme标记的文件转换为yolov5格式

importjsonimportosdefconvert(img_size,box):x1=box[0]y1=box[1]x2=box[2]y2=box[3]center_x=(x1+x2)*0.5/img_size

AphilGuo·2022-11-26 12:36

将labelme标注的json文件转换成txt文件

importjsonimportos"""Computer:2Headdown:1Headup:0Text:3"""defconvert(img_size,box):x1=box[0]y1=box[1]x2

不会写代码的ppl·2022-11-26 12:34

最小二乘法与极大似然估计

已知NNN组数据D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}{D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(

luxurie·2022-11-26 11:40

pytorch学习笔记2 - transforms

TensorBoardtensorboard可以当作用来生成图表的类,(后边训练神经网络时需要用来画图,看loss函数的曲线比如生成y=x2y=x^2y=x2曲线fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterwriter

fa1c4·2022-11-26 10:32

python error: (-215:Assertion failed)

问题出现在这两行：crop_img=img[y1:y2,x1:x2]cv2.imwrite(os.path.join(save_dir,new_jpg_name),crop_img)完整报错：cv2.error

悟空不是猴子·2022-11-26 10:53

error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'解决办法

当代码为img1=img[y1:y2,x1:x2]img1=cv2.resize(img1,(64,128),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)cv2.imwrite(“C:\

Kyle Sirius·2022-11-26 10:51

标准差(Standard Deviation) ，标准误差(Standard Error)及置信区间（CI）通俗解释

“X2”是第二个值，以此类推。均值称为“M”。初看上去Σ(Xi-M)就能够作为描写叙述数据点散布情况的指标。也就是

Victor__Zhang·2022-11-26 08:27

机器学习-（手推）线性回归-最小二乘法（矩阵表达）、几何意义

：数据介绍：D{(x1,y1),(x2,y2),......

M鱼小刀·2022-11-26 07:02

机器学习笔记之高斯网络(二)高斯贝叶斯网络

回顾高斯网络高斯网络最核心的特点是：随机变量集合中的随机变量均是连续型随机变量，并且均服从高斯分布：已知某随机变量集合X\mathcalXX中包含ppp个特征，整个高斯网络中所有结点的联合概率分布服从多元高斯分布：X=(x1,x2

静静的喝酒·2022-11-26 07:20

【模式识别】C++实现K-means算法

一、问题描述试用K均值法对如下模式分布进行聚类分析：{x1(0,0)，x2(3,8)，x3(2,2)，x4(1,1)，x5(5,3)，x6(4,8)，x7(6,3)，x8(5,4)，x9(6,4)，x10

落花兮酒℃·2022-11-26 03:03

聚类算法-最大最小距离算法

问题的提出已知N个待分类的模式样本{X1,X2,…,Xn}，要求分别分类到聚类中心Z1,Z2,…对应的类别中。算法描述1.任选一个模式样本作为第一聚类中心Z1。

GRQHHH·2022-11-26 03:01

python 数据处理数组拼接concatenate

输入：importnumpyasnpx=[[1,2],[3,4]]x1=np.concatenate([x,x],axis=0)print("x1axis=0")print(x1)x2=np.concatenate

DreamLee0625·2022-11-26 01:52

机器学习感知器

代码：importnumpyasnpdeffunc(x1,x2,y):globalw0,w1,w2,n0,n1,n2a=0.01w0,w1,w2=1,1,1n0,n1,n2=1,1,1foriinrange

青科林的月亮·2022-11-26 01:18

基础学习 3_YOLO、VOC的数据格式转换

数据格式说明yolo标注格式保存在.txt文件中，一共5个数据，用空格隔开，举例说明如下图所示：数据格式转换假设图像的宽和高（真实宽高）分别为w、h，bbox的左上角坐标为(x1,y2)，右下角坐标为(x2

zxm_·2022-11-26 00:55

【数模/预测】岭回归和Lasso回归

文章目录最小二乘法岭回归Lasso回归Stata进行Lasso回归什么情况使用Lasso回归最小二乘法多元线性回归，假设x1,x2,...,xpx_{1},x_{2},...,x_{p}x1,x2,..

智子、·2022-11-25 23:43

Lasso回归系列三：机器学习中的L0, L1, L2, L2,1范数

对于向量xxx(x=[x1,x2,x3,...xm]x=[x_1,x_2,x_3,...x_m]x=[x1,x2,x3,...xm])和一个nnn行，ttt列的矩阵XXX，它的L0,L1,L2,L2,1

咻咻咻哈·2022-11-25 23:11

Pytorch torch.mean()的简单用法

比如以下的三种简单情况：importtorchx1=torch.Tensor([1,2,3,4])x2=torch.Tensor([[1],[2],[3],[4]])x3=torch.Tensor([[

xiongxyowo·2022-11-25 22:52

【机器学习】似然函数

假设X的概率密度函数可以定义为：其中X是离散的随机向量X(x1,x2,…)，表示参数Θ下随机向量X取到x的可能性。假设：那么我们可以

sword_csdn·2022-11-25 21:25

特征变换：特征归一化（Normalization）作用以及方法 Min-Max、Z-Score

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。

cy^2·2022-11-25 19:52

详解PyTorch中的copy_()函数、detach()函数、detach_()函数和clone()函数

clone():解释说明:返回一个原张量的副本,同时不破换计算图,它能够维持反向传播计算梯度,并且两个张量不共享内存.一个张量上值的改变不影响另一个张量.使用copy_():解释说明:比如x4.copy_(x2

敲代码的小风·2022-11-25 19:50

求不规则四边形的面积

在上述四边形中，A（x1，y1），B（x2，y2），C（x3，y3）和D（x4，y4）是顶点。

那年聪聪·2022-11-25 16:12

Task04条件随机场

给定X=(x1,x2,…,xn),Y=(y1,y2,…,yn)X=(x_1,x_2,\dots,x_n),Y=(y_1,y_2,\dots,y_n)X=(x1,x2,…,xn),Y=(y1,y2,…,yn

joejoeqian·2022-11-25 16:03

PyQt5基础知识大全

PyQT与Opencv结合的案例Python小白从零开始PyQt5项目实战（8）汇总篇（完整例程）PyQt：桌面程序设计的饕餮盛宴快速掌握PyQt5个人QT学习笔记（部分重点内容）生成透明ICO制作.ico

我想去拉萨·2022-11-25 16:30

QT学习笔记（1）----- QT简介

名字由来在《C++GUIProgrammingwithQt4》里有这么一段介绍：ABriefHistroyofQt:Theletter'Q'waschosenastheclassprefixbecausetheletterlookedbeautifulinHaavard'sEmacsfont.The't'wasaddedtostandfor"toolkit",inspiredbyXt,theXTo

H-KING·2022-11-25 16:27

因子分析和主成分分析

1、文件“test4-1.csv”给出的是52名学生的数学（x1）、物理（x2）、化学（x3）、语文（x4）、历史（x5）和英语（x6）成绩。使用数据完成以下内容。

Xin Deng·2022-11-25 14:03

Day02-《西瓜书》-线性模型(DataWhale)

机器学习三要素：模型：根据具体问题，确定假设空间策略：根据评估标准，确定选取最优模型的策略（通常会产生一个“损失函数”）算法：求解损失函数，确定最优模型3.1基本形式给定d个属性描述的示例x=(x1,x2

liying_tt·2022-11-25 12:17

周志华西瓜书学习笔记----线性模型

当然，也可以存在一个自变量的有种次方形式，并将不同次方的自变量写成x1，x2，x3等。机器学习是通过数据集中的数据得到每个自变量前的参数。二、损失函数机器学习需要得到目标函数中

Ω2πA 》·2022-11-25 12:43

【智能控制实验】基于MATLAB的BP神经网络设计

已知：训练样本:期望输入：[x1,x2]T=[1,3]T,期望输出：[t1,t2]T=[0.95,0.05]T激发函数f为：。学习步长为η=1。初始权值和阈值：二、实验内容2.1应用MA

骑行去看海·2022-11-25 12:08

最优化——凸集

直线与线段给定两个点x1,x2∈Rnx_1,x_2\inR^nx1,x2∈Rn，且x1≠x2x_1\neqx_2x1=x2，如何表示一个直

愤怒的可乐·2022-11-25 11:23

各种IOUloss的pytorch实现

ReturnstheIoUofbox1tobox2.box1is4,box2isnx4box2=box2.t()#Getthecoordinatesofboundingboxesifx1y1x2y2:#x1,y1,x2

Alphapeople·2022-11-25 10:10

单层感知器与线性神经网络

sign(x)激活函数当x＞0时，输出值为1；当x＝0时，输出值为0,；当x＜0时，输出值为-13.2.2单层感知器计算举例假如有一个单层感知器有3个输入x1,x2,x3x_1,x_2,x_3x1,x2

T.S.G·2022-11-25 08:24

python机器学习逻辑回归算法

注意此处，x都是列向量；二、决策边界：1、=[-3;1;1]x=[0;x1;x2]2、=[-1;0;0;1;1]x=[0;x1;x2;x12;x22]3、这是更复杂的逻辑边界：三、逻辑回归的代价函数：1

孙笑川 258·2022-11-25 08:29

SESR: 一种基于重参数化思想的超高效图像超分方案

因此，所提SESR可以在受限硬件平台上进行x2(即1080p超分到4K)与

AI算法-图哥·2022-11-25 07:34

ARMA 时间序列模型

邃海枫林·2022-11-25 07:42

0.618（黄金分割法）求解极值点开源代码

参数可自己通过键盘键入##定义目标函数defface(x):returna1*x**4+b1*x**3+c1*x**2+d1*x+e1##定义每一次迭代返回的结果defIteration(count,x1,x2

鱼跃此时海螣❀·2022-11-25 07:38

基于 attention 机制的 LSTM 神经网络超短期负荷预测方法学习记录

采用X1,X2,…,XT表示LSTM网络中的典型输入序列，则其中X{t}表示时间t时的输入特征。为了实现重要信息长时间存储，在LSTM的整个周期内设立并维护一个记忆单元c。根据前一时间的激活单元at–

彭祥.·2022-11-25 05:57

VOC格式标签转YOLO格式

VOC转Yolo格式代码:importosimportxml.etree.ElementTreeasET#将x1,y1,x2,y2转换成yolo所需要的x,y,w,h格式defvoc_to_yolo_wh

qq_52217283·2022-11-24 23:10

西瓜书第三章线性模型（线性回归和对数几率回归）

1.线性回归问题定义：给定数据集D=(x1,y1),x2,y2,......,(xm,ym)D={(x_1,y_1),x_2,y_2,......,(x_m,y_m)}D=(x1,y1),x2,y2,.

x@临霖·2022-11-24 22:15

使用openCV python绘制实心旋转的矩形

题目：给出旋转矩形的四个顶点p1(x1,y1),p2(x2,y2),p3(x3,y3),p4(x4,y4)或者中心点(cx,cy),(w,h),θ画一个旋转的实心矩阵：输出numpy数组，矩形内的值全部为

_OranOran·2022-11-24 20:49

Python--时间序列一本通----实例大舞台，有码你就来

python_practice_of_data_analysis_and_mining/blob/master/chapter5/demo/data/arima_data.xls概述常用按时间序列排序的一组随机变量X1,X2

浮豹·2022-11-24 20:31

pythonpil库详解_python的PIL库基础，一看就会

)得到im的基本信息对于im.size可以时获取两个值egw,h=im.sizeimage.new(mode,size,color)#new创建图像，image2=image.crop((x1,y1,x2

weixin_39929253·2022-11-24 19:54

《深入浅出图神经网络》读书笔记（5.图信号处理与图卷积神经网络）

图信号处理与图卷积神经网络5.1矩阵乘法5.2图信号与图的拉普拉斯矩阵图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)，共有N个节点，图信号是一种描述V→RV\rightarrowRV→R的映射，可以表示为向量x=[x1,x2

ppgodcsy·2022-11-24 18:50

莫等空·2022-11-24 17:22

pytorch 代码记录1

datawhale代码运行torch类型importtorchx1=torch.rand(4,3)print(x1)x2=torch.zeros(4,3,dtype=torch.long)print(x2

惟琛·2022-11-24 15:00

记录深度学习入门(鱼书)学习笔记

感知机的简单逻辑电路包括：与门（ANDgate）、与非门(NANDgate)、或门(ORgate)与门仅在两个输入（x1,x2）均为1时输出1，其他时候输出0。

baidu_39194745·2022-11-24 14:44

方差、协方差、协方差矩阵以及互相关矩阵

1.方差和协方差2.从方差/协方差到协方差矩阵3.互相关矩阵1.方差和协方差在统计学中，方差是用来度量单个随机变量的离散程度，而协方差一般是用来度量两个随机变量的相似程度，其中方差的计算公式为：σx2

qq_41030344·2022-11-24 13:28

周志华机器学习（6）：支持向量机

6支持向量机6.1间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)}D=\{(\boldsymbolx_1,y_1),(\boldsymbolx_2,y_2),\cdots

三耳01·2022-11-24 12:39

python3, 计算两个矩形框是否重叠，并计算重叠度

#两个检测框框是否有交叉，如果有交集则返回重叠度IOU,如果没有交集则返回0defbb_overlab(x1,y1,w1,h1,x2,y2,w2,h2):'''说明：图像中，从左往右是x轴（0~无穷大）

tutu96177·2022-11-24 12:43

python实现四边形IoU计算

即:交并比的实现也是非常简单的，执行过程如下：交集形状的宽度计算为：IOU_W=min(x1,x2,x3,x4)+w1+w2-max

iQTan·2022-11-24 12:11

三维空间平面方程

已知空间中三点，求平面方程：三点坐标：(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3)待求平面方程：Ax+By+Cz+D=0求解公式：平面法向量为（A,B,C）空间坐标原点到平面的距离为

YH201467·2022-11-24 11:22

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