图像处理-机器学习第21页

Python数据科学：Scikit-Learn机器学习

4.1Scikit-Learn机器学习Scikit-Learn使用的数据表示：二维网格数据表实例1：通过Seaborn导入数据defskLearn():'''scikitLearn基本介绍:return

偶是不器·2024-02-14 15:19

详细教你如何用python写一个车牌自动识别程序

要编写一个Python的车牌识别程序，你需要使用图像处理和机器学习技术。这里提供一个简单的示例，使用OpenCV库进行图像处理，以及TesseractOCR（光学字符识别）库来识别车牌上的字符。

依然风yrlf·2024-02-14 15:49

Spark编程实验六：Spark机器学习库MLlib编程

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析（PCA）3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法；2、掌握用MLLib解决一些常见的数据分析问题，包括数据导入、成分分析和分类和预测等。二、实验内容1.数据导入从文件中导入数据，并转化为DataFrame。2、进行主成分分析（PCA）对6个连续型

Francek Chen·2024-02-14 14:48

机器学习：BN层介绍及深入理解

在机器学习领域，数据分布是很重要的概念。如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像

是Dream呀·2024-02-14 13:12

81TensorFlow 2 模型部署方法实践--TensorFlow Serving 部署模型

TensorFlowServing部署模型TensorFlowServing是一个针对机器学习模型的灵活、高性能的服务系统，专为生产环境而设计。

Jachin111·2024-02-14 13:25

机器学习：多项式模型朴素贝叶斯分类器（原理+python实现）

简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理，其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致，唯一的区别在于单词的计数方式，由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知，在文本处理的环节中，我们将单词是否出现在词组作为特征，但在多项式朴素贝叶斯中，我们将单词在词组中出现的次数作为特征，因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可，变成如下方式：defbagOfWords2VecMN(vocabList,in

DocPark·2024-02-14 13:03

神经网络简述

一、什么是神经网络机器学习中谈论的神经网络是指“神经网络学习”，或者说，是机器学习和神经网络这两个学科领域的交叉部分[1]。

城市中迷途小书童·2024-02-14 12:08

整理了五个在家可以做的兼职副业，手机和电脑上做的兼职项目

通过运用图像处理软件，我们能够将原本平淡无奇的图片转化为富有创意和吸引力的视觉艺术。PS是很常见的一个技能，很多人都会作图，

黑鲨阁软件·2024-02-14 11:43

林轩田机器学习基石 - 学习笔记4 - 机器学习的可行性

@[TOC]一LearningisImpossible首先，考虑这样一个例子，如下图所示，有3个label为-1的九宫格和3个label为+1的九宫格。根据这6个样本，提取相应label下的特征，预测右边九宫格是属于-1还是+1？结果是，如果依据对称性，我们会把它归为+1；如果依据九宫格左上角是否是黑色，我们会把它归为-1。除此之外，还有根据其它不同特征进行分类，得到不同结果的情况。而且，这些分类

Spareribs·2024-02-14 11:45

【前沿技术杂谈：AI 模型训练成本】到 2030 年，AI 模型训练成本预计将从 1 亿美元增加到 5 亿美元

jcfszxc·2024-02-14 11:47

MATLAB知识点：normrnd函数（★★☆☆☆）生成正态分布的随机数

3章：课后习题讲解中拓展的函数在讲解第三章课后习题的过程中，我给大家拓展了一些讲义中没有介绍的新函数：（3）normrnd函数（★★☆☆☆）normrnd函数可以生成正态分布的随机数，该函数需要统计和机器学习工

数学建模学习交流·2024-02-14 10:40

使用MICE进行缺失值的填充处理

在我们进行机器学习时，处理缺失数据是非常重要的，因为缺失数据可能会导致分析结果不准确，严重时甚至可能产生偏差。处理缺失数据是保证数据分析准确性和可靠性的重要步骤，有助于确保分析结果的可信度和可解释性。

·2024-02-14 10:40

10个最适合机器学习的股票市场数据集

目录股票市场数据集国家货币和加密货币数据集机器学习预测股票市场的建议随着加密货币在世界各地的兴起，人们现在有比以往更多的投资方式。然而，这并不像低买高卖那么简单。

suoge223·2024-02-14 09:11

【机器学习】数据清洗之处理异常点

个人主页：[甜美的江]欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：[机器学习]希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

·2024-02-14 09:09

如何在6个月内学习深度学习(翻译)

原文链接：如何在6个月内学习深度学习(翻译)微信公众号：机器学习养成记搜索添加微信公众号：chenchenwings机器学习工程师Bargava的文章《HowtolearnDeepLearningin6months

三猫后端·2024-02-14 09:27

[病理图像质控]分割病理图像（whole slide images，WSI）中包含组织的区域，去掉空白区域

就是整个WSI很大，其中有很多空白的地方，深度学习或者传统的图像处理都不需要处理的，如何把这些空白区域去掉。

水博的两年半·2024-02-14 08:36

Ps：焦点堆栈

焦点堆栈FocusStacking是一种摄影和图像处理技术，通过合并多张在不同焦距拍摄的照片来创建一张具有更大景深的图像，特别适用于微距摄影、风景摄影和任何需要在整个场景中保持尖锐对焦的情况。

MediaTea·2024-02-14 08:31

OpenCV 人脸检测（易上手版）

一、介绍OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。对于任何想深入研究图像处理的

第欧根尼的酒桶·2024-02-14 08:30

深度学习与机器学习研究综述

一、引言你对科幻小说中描绘的人工智能的想法非常着迷，以至于你经常沉浸在幻想中，想象着拥有一台能够理解并执行你所有命令的智能电脑。这种对未来技术的憧憬成为了你踏入编程世界的初衷，并促使你在大学里选择了计算机科学作为你的专业。但随着学习的深入，你逐渐意识到，传统的人工智能并不像科幻小说中那样神奇，它更多的是在不同的应用场景中应用各种搜索算法。然而，在这个过程中，你意外地发现了一个更加吸引人的领域——机

第欧根尼的酒桶·2024-02-14 08:29

面试:大数据和深度学习之间的关系是什么?

它具有四个主要特点，通常被称为4V:Volume(体量)、Velocity(速度)Variety(多样性)和Veracity(真实性)深度学习的概念深度学习是机器学习的一个子领域，它模拟

华农DrLai·2024-02-14 06:16

Metal初探

在Metal框架中，也为我们提供了可以自定义编程的入口，可以对一些机器学习进行并发处理，像一些AI处理等。也就

Jeffery_zc·2024-02-14 06:25

工信部颁发的《自然语言与语音处理设计开发工程师》中级证书的培训通知

在就业方面，计算机自然语言处理领域主要涉及人工智能、自然语言处理、机器学习、语音识别、信息检索等方面的工作，包括算法工程师、数据分析师、自然语言处理工程师、语音处理工程师、信息检索工程师等职位。在科技

人工智能技术与咨询·2024-02-14 06:14

《生成式AI与大模型核心技术开发与应用研修班》的培训通知

如何调用大模型开展自然语言处理、图像处理、文本识别的技术，成为目前人工智能领域人才的迫切需求。为帮助大家掌握大模型调用、

人工智能技术与咨询·2024-02-14 06:42

机器学习预测全家桶新增模型，MATLAB代码

截止到本期，一共发了13篇关于机器学习预测全家桶MATLAB代码的文章。参考文章如下：1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？

今天吃饺子·2024-02-14 06:41

机器学习预测全家桶/故障诊断全家桶/改进算法/Python，Matlab代码...

目前参与优惠活动的全家桶有如下几个：作品①：机器学习预测全家桶，Python代码：https://mbd.pub/o/bread/ZZqXmpty?

今天吃饺子·2024-02-14 06:40

C++ 音视频原理

本篇文章我们来描述一下音视频原理音视频录制原理:下面是对这张思维导图的介绍摄像头部分:麦克风采集声音摄像头采集画面摄像头采集回来的数据可以用RGB也可以用YUV来表示图像帧帧率一秒能处理多少张图像图像处理

4399.9855·2024-02-14 06:33

科普：坐标系中几何变换及常见公式

这些几何变换常用于图像处理、计算机视觉和深度学习领域，用于数据增强、图像预处理、物体检测等任务。具体来说，几何变换包括以下几种主要操作：平移：将图像沿着水平和垂直方向移动一定的距离。

9命怪猫·2024-02-14 06:57

课程大纲：图像处理中的矩阵计算

课程名称：《图像处理中的矩阵计算》课程简介：图像处理中的矩阵计算是图像分析与处理的核心部分。本课程旨在教授学员如何应用线性代数中的矩阵计算，以实现各种图像处理技术。

superdont·2024-02-14 05:08

sklearn：机器学习分类特征编码category_encoders

文章目录category_encoders简介OrdinalEncoder序列编码OneHotEncoder独热编码TargetEncoder目标编码BinaryEncoder二进制编码BaseNEncoder贝叶斯编码LeaveOneOutEncoder留一法HashingEncoder哈希编码CatBoostEncodercatboost目标编码CountEncoder频率编码WOEEncod

Cachel wood·2024-02-14 05:36

探索机器学习：定义、算法及应用领域

目录前言1机器学习的定义2机器学习算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3机器学习的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言机器学习，源自ArthurSamuel的定义，赋予计算机通过领域学习的能力

cooldream2009·2024-02-14 05:29

Python 资源大全（七）

目录：用来进行科学计算和数据分析的库进行数据可视化的库计算机视觉库机器学习库MapReduce框架和库使用Python进行函数式编程用来访问第三方API的库用于DevOps的软件和库任务调度库使用外来函数接口的库

忘了呼吸的那只猫·2024-02-14 05:46

数字图像处理2——图像基本运算

1.改写彩色图像像素的RGB值#RGB真彩色图像的数据结构#导入用到的包importnumpyasnpimportcv2ascvimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#读入一幅彩色图像img=cv.imread('./imagedata/old_villa.jpg',cv.IMREAD_COLOR)img2=img.copy()print('数组

苏俗·2024-02-14 04:35

机器学习12-基本感知器

感知器（Perceptron）是一种最简单的人工神经网络结构，由美国心理学家FrankRosenblatt在1957年提出。它是一种单层的前馈神经网络，通常用于二分类问题。基本感知器由多个输入节点、一个输出节点和一组权重参数组成。每个输入节点都与输出节点连接，并且具有一个对应的权重参数，用来调节输入的重要性。感知器的输出是输入的线性组合，通过一个激活函数进行转换，最终输出一个二进制值（通常是0或1

dracularking·2024-02-14 04:01

RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么，是用来干什么的？

径向基函数是一种在机器学习和模式识别中常用的函数类型，它们通常用于构建非线性模型。

神笔馬良·2024-02-14 03:14

介绍一款单细胞细胞类型注释软件-scibet

之前注释和分类方法大多是根据机器学习的非监督聚类的方法，例如随机森林（RF)或者支持向量机（SVM），这些工具耗时长，计算资源消耗大。因此，使用已有标注的数

生信阿拉丁·2024-02-14 01:55

如何用 Canvas 实现 PS 的液化功能

基础知识在进入正题之前，我们先来了解一些数字图像处理和Canvas的基础知识。

·2024-02-13 23:27

【信道估计】基于LS+MMSE+SVD三种算法5径电力线通信系统信道估计附Matlab代码

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:29

多维时序 | Matlab实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:26

Matlab实现GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量预测

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:26

Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:56

【UAV】基于李亚普诺夫的跟踪和动态编队控制实现水下勘探的先进AUV控制方法附matlab代码

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:25

讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

以下是人工智能在现代科技中的一些应用和未来发展趋势：机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从数据中学习并自动提取规律和模式，来实现自主决策和预测分析。

做一个AC梦·2024-02-13 22:53

机器为什么能学习(上)

本篇文章是台湾大学《机器学习基石上》的课程笔记。以PLA算法为例，推导证明机器学习的可行性。问题概述机器学习在当前发展得很快，我们不由得发问：为什么这种算法是可行的。

ringotc·2024-02-13 21:16

手把手教你完成深度学习人脸识别系统

目录前言一、系统总流程设计二、环境安装1.创建虚拟环境2.安装其他库三、模型搭建1.采集数据集2.数据预处理3.构建模型和训练五、摄像头测试六、界面搭建报错了并解决的方法总结前言随着人工智能的不断发展，机器学习和深度学习这门技术也越来越重要

挂科边缘(毕业版)·2024-02-13 21:40

论文鉴赏：孙等人采用基于MR（Manifoldranking,流行排序）的视觉显著性目标检测方法对绿色苹果图像进行处理并生成显著图，然后通过形态学处理和边缘检测等操作实现了果实的识别。

问题解答："流行排序"（ManifoldRanking，简称MR）是一种用于图像处理和计算机视觉中的视觉显著性检测方法。它基于图

神笔馬良·2024-02-13 21:33

传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割，有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割，有的使用分类器进行分割，两者有什么区别？请具体举例？支持向量机分类器需要标签吗？

问题描述：传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割，有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割，有的使用分类器进行分割，两者有什么区别？请具体举例？支持向量机分类器需要标签吗？

神笔馬良·2024-02-13 21:03

利用滑动窗口法来制作时序数据集

什么是数据滑窗进行机器学习时，一般都要涉及到划分训练集和测试集的步骤。特别地，在做数据预测时，一般把预测的依据（也就是历史数据）称作X，把需要预测的数据称为y。

Stanford_sun·2024-02-13 21:57

面向智算服务，构建可观测体系最佳实践

作者：蓟北构建面向AI、大数据、容器的可观测体系（一）智算服务可观测概况对于越来越火爆的人工智能领域来说，MLOps是解决这一领域的系统工程，它结合了所有与机器学习相关的任务和流程，从数据管理、建模、持续部署的到运行时计算和资源管理

·2024-02-13 18:51

大数据和机器学习固废行业商业价值

一、大数据和机器学习的基本概念，历史渊源。综述当前大数据和机器学习应用领域。我的判断是，这两个概念现在已经不是出炒作，已经走向实用领域。大数据这个概念兴起，我感觉是在2012年。

freedomme·2024-02-13 17:11

人工智能

了解到人工智能、机器学习、深度学习的关系，神经网络是深度学习的实现的模型。语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉机器学习自己挺感兴趣啊

阳光照我心房·2024-02-13 16:15

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