Samples

pytorch的一些操作

取出标签对应的样本特征第一种操作samples=torch.randn(6,3)labels=torch.tensor([1,1,0,0,0,1])#取出label是1的数据mask=labels==1samples
IT_小马哥·2022-07-24 19:58

linux ftrace追踪一（基本技术结构粗略剖析）

阅读代码路径：samples/tracepointskernel/traceinclude/trace二tracepointtracepoint是实现ftrace架构的基础。
shuai_wen·2022-07-18 07:24

BGD线性回归(批量梯度下降算法)实例

线性回归批量梯度下降算法简写BGD一个特征（n），两个未知量（n+1）#1.生成回归数据fromsklearn.datasetsimportmake_regressionX,y=make_regression(n_samples
Unicorn .·2022-07-14 07:31

opencv-python 教程整理

importcv2ascvimportsysfrommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv.imread('bg.jpg',-1)#-1是彩色图片#img=cv.imread('bg.jpg',0)#0是灰度图片#img=cv.imread(cv.samples.findFile
flyingingg·2022-07-14 07:47

有关mp3转换为npy文件python脚本的一些理解

featureextractiontechniquetogetavectorofafixedlengthfromeachvoicesample,thedatafoldercontainonlythefeaturesandnottheactualmp3samples
、ャ浅唱·2022-07-10 07:23

【opencv450-samples】图像配准 image_alignment.cpp

/**本示例演示函数的使用*findTransformECC实现图像对齐ECC算法***演示加载图像（默认为fruits.jpg），并根据给定的运动类型人工创建模板图像。当给定两幅图像时，第一幅图像是输入图像，第二幅图像定义模板图像。在后一种情况下，您还可以解析经纱的初始化。输入和输出扭曲文件由原始扭曲（变换）元素组成**作者：G.Evangelidis，INRIA，格勒诺布尔，法国*M.Asba
十年一梦实验室·2022-07-10 07:24

SVM过程可视化

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#2.创建分割数据X,y=make_blobs(n_samples
云中小屋·2022-07-09 07:21

python机器学习之支持向量机——线性SVM决策过程的可视化案例

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp2、实例化数据集，可视化数据集X,y=make_blobs(n_samples
黎明之道·2022-07-09 07:46

sklearn机器学习之SVM基础用法以及可视化

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.svmimportSVCfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd%matplotlibinline2.准备数据集并可视化X,y=make_blobs(n_samples
yueyuebushihuai·2022-07-09 07:38

Python 线性SVM决策过程的可视化

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#2、实例化参数，可视化数据集X,y=make_blobs(n_samples
bingbangx·2022-07-09 07:05

opencv3源码目录modules和samples分析

opencv3源码目录modules和samples分析说明源码目录分析modules目录samples目录说明上一篇文章介绍了opencv3的源码编译和Qt的配置https://blog.csdn.net
费码程序猿·2022-07-06 12:49

各音视频格式文件下载地址清单分享

https://samples.mplayerhq.hu/allsamples.txthttps://samples.mplayerhq.hu/A-codecs/AC3/Broadway-5.1-48khz
mincheat·2022-07-06 07:44

sklearn中make_blobs的用法详情

调用make_blobsfromsklearn.datasetsimportmake_blobs2.make_blobs的用法data,label=make_blobs(n_features=2,n_samples
·2022-07-05 19:07

AttributeError: module ‘sklearn.datasets‘ has no attribute ‘samples_generator‘解决

这种错误很常见，一般看到是sklearn的包出现这种“啥啥模块或对象没有啥啥属性”问题，直接上网搜就可以，这个就是版本更新后，把这个sample_generator删掉了，直接这样调就可以：X,color=datasets.make_s_curve(2000,random_state=0)
这个人很懒，还没有设置昵称...·2022-07-04 07:58

SPSS、R和STATA自带数据集

文档SPSSStatistics统计软件自带案例数据集说明文档|数据小兵博客(datasoldier.net)数据集本地位置C:\ProgramFiles\IBM\SPSS\Statistics\20\Samples
冬之心·2022-06-30 09:02

opencv 相机标定

1.需要准备opencv自带的几个文件路径参考F:\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\calib3d\camera_calibration将1,2,4文件复制到已有的工程中
此起彼伏Cccc·2022-06-29 07:37

跨端开发框架

跨端开发框架ReactXPhttps://github.com/microsoft/reactxphttps://github.com/Microsoft/reactxp/tree/master/samples
weixin_30955617·2022-06-27 22:47

ML之LoR&Bagging&RF：依次利用Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggl

模型融合输出结果设计思路核心代码RF算法clf=RandomForestClassifier(n_estimators=500, criterion='entropy', max_depth=5, min_samples_split
weixin_34032827·2022-06-24 07:13

MatLab和OpenCV共同实现单目相机标定实验--附标定图片（2）

可以在E:\opencv--c++\opencv-4.5.3\sources\samples\cpp\tutorial_code\calib3d\camera_calibration找到所有标定程序所需的文件
魏慎墨要转行·2022-06-20 14:22

Nuscenes——环视相机数据准备：当前帧与前一帧所有数据的获取及操作细节

获取sampleself.samples=[sampforsampinself.nusc.sampleifself.nusc.get('scene',samp['scene_token'])['name
Irving.Gao·2022-06-18 16:40

LSTM公式原理+Keras Pytorch LSTM中参数对比+每层LSTM参数计算

Keras输入shape:(samples,timesteps,input_dim)(100,5,64)表示输入100个句子，每个句子5个单词，每个单词用一个64-dim的向量表示所以concat=torch.cat
universe_1207·2022-06-07 07:39

手写提炼Spring MVC核心原理

一代码位置https://github.com/gupaoedu-tom/spring5-samples/tree/master/gupaoedu-vip-spring-1.0二代码说明1V1版本所有的核心逻辑全写在
chengqiuming·2022-05-30 09:57

MMD最大均值差异代码解析

target,kernel_mul=2.0,kernel_num=5,fix_sigma=None):'''source:源域target:kernel_mul:核的倍数kernel_num:多少个核心n_samples
谁知故人不识君·2022-05-26 07:31

【openv450-samples】像素点聚类EM & 图像聚类目标检测

一、像素点聚类#include"opencv2/highgui.hpp"#include"opencv2/imgproc.hpp"#include"opencv2/ml.hpp"usingnamespacecv;usingnamespacecv::ml;intmain(int/*argc*/,char**/*argv*/){constintN=4;//4类constintN1=(int)sqrt(
十年一梦实验室·2022-05-24 15:13

matlab相机标定工具箱下载,matlab相机标定工具箱

matlab相机标定工具箱使用方法用VS2012+OpenCV2.4.6写的双目标定的程序(其实就是跑的Samples)，实验结果一直很不理想，查看很多Blog，说可以先用MATLAB标定工具箱获得extrinsics
Geequlim·2022-05-24 07:50

scikit-learn 中决策树模型-参数说明、注解

特征选择标准对于分类决策树：关于基尼指数对于回归决策树以squared_error为例`splitter`特征划分点选择标准`max_depth`最大深度`max_features`划分时考虑的最大特征数`min_samples_split
JingYuJingYuJingYu·2022-05-24 07:46

snakemake -- 学习

snakemakedocument一个例子#可以在Snakefile的顶部用纯Python临时定义样本列表SAMPLES=["A","B"]#Step6:Addingatargetruleruleall
QXPLUS·2022-05-16 12:00

sklearn数据集（鸢尾花）的使用--代码实战

1.鸢尾花数据集2.sklearn数据集返回值介绍load和fetch返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式)data：特征数据数组，是[n_samples*n_features
想做一只快乐的修狗·2022-05-13 17:53

Dokcer14_5：Docker Compose搭建博客wordpress

2.更改到您的项目目录3.创建一个docker-compose.yml构建项目浏览访问WordPress数据卷查看关闭和清理docker官方网址：https://docs.docker.com/samples
郝开·2022-05-09 19:18

python神经网络学习使用Keras进行简单分类

Keras中分类的重要函数1、np_utils.to_categoricalnp_utils.to_categorical用于将标签转化为形如(nb_samples,nb_c
·2022-05-04 13:51

Hyperledger Fabric学习笔记——3.测试网络的启动分析

1.启动网络执行以下指令均要以管理员身份运行，请首先执行suroot命令查看目录cd/home/gopath/src/github.com/hyperledger/fabric-samples/first-network.env
PolarDay.·2022-05-04 07:36

【机器学习】聚类算法DBSCAN、K-means、Mean Shift对比分析及具体代码实现

主要特点是不需预先设定形成的簇类的数量并且能在噪声数据集中实现任意形状的聚类2.算法实现流程图3.参数说明Eps：领域半径min_samples：密度阈值，即簇内点的个数
只须一笑不须愁X·2022-04-29 07:02

Hyperledger Fabric 2.2 学习笔记：测试网络test-network

下面的步骤均是基于已经成功搭建了Fabric2.2环境，并且拉取fabric-samples文件夹了。一、启动测试网络打开终端进入test-network目录下。我的具体目录是：
不爱学习的Shirley·2022-04-25 21:00

OpenCV C++人脸识别

OpenCVC++人脸识别程序说明代码运行效果程序说明//程序描述：来自OpenCV安装目录下Samples文件夹中的官方示例程序-人脸识别//源码路径：opencv\sources\samples\cpp
R-G-B·2022-04-24 07:53

聚类数据生成函数--make_blobs()

目录参数n_samples（int/array-like,100）n_features(int,2)centers(int/ndarrayof(n_samples,n_features),None)cluster_std
夺笋123·2022-04-23 12:52

理解ASP.NET Core - 授权(Authorization)

老规矩，示例程序源码XXTk.Auth.Samples已经提交了，需要的请自取。概述ASP.NETCore中的授权方
xiaoxiaotank·2022-04-18 09:00

【Pytorch神经网络理论篇】 34 样本均衡+分类模型常见损失函数

WeightedRandomSampler(samples_weight,samples_num)1、weights：对应的是“样本”的权重而不是“类别的权重”。也
LiBiGor·2022-04-13 07:42

OpenCV 相机标定和图像矫正实例演示

\opencv\opencv\sources\samples\data中left01~left14.jpg相机标定在OpenCV中实现的主要步骤为：1.查找每
雪易·2022-04-12 07:47

opencv3例程--摄像机标定用qt实现

A.首先使用Qtcreator新建一个工程，然后将/home/workspace/opencv/opencv-3.1.0/samples/cpp/tutorial_code/calib3d/camera_calibration
追忆丿丿·2022-04-12 07:41

学习delphi FMX 的一些资料

1.C:\Users\Public\Documents\Embarcadero\Studio\19.0\Samples自带的例子2.http://docwiki.embarcadero.com/官方的在线帮助文档
das白·2022-04-11 04:22

Hyperledger Fabric的test-network启动过程Bash源码详解

前言在基于Debian搭建HyperledgerFabric2.4开发环境及运行简单案例中，我们已经完成了Fabric2.4的环境搭建及fabric-samples/test-network官方案例的运行
·2022-04-07 15:49

Hyperledger Fabric的test-network启动过程Bash源码详解

前言在基于Debian搭建HyperledgerFabric2.4开发环境及运行简单案例中，我们已经完成了Fabric2.4的环境搭建及fabric-samples/test-network官方案例的运行
丿风色幻想·2022-04-07 14:00

OpenCV 4.5.5 cpp & Android 学习问题合集

项目总体配置方法Windows：在OpenCV-android-sdk/samples文件夹上右键打开为AndroidStudio项目，gradle自动配置好之后即可。
StarBamboo·2022-03-29 14:56

分享一些阅读Java相关框架源码的经验

样例和单元测试很多源码都是samples样例项目以及单元测试，你可以从这些可执行的代码入手。例如SpringAuthorizationServer中的单元测试和样例。
·2022-03-26 09:55

分享一些阅读Java相关框架源码的经验

样例和单元测试很多源码都是samples样例项目以及单元测试，你可以从这些可执行的代码入手。例如SpringAuthorizationSer
·2022-03-25 10:41

【渗透测试】编辑器漏洞

FCKeditorFCKeditor编辑器页FCKeditor/_samples/default.htmlFCKeditor/_samples/default.htmlFCKeditor/_samples
kali_Ma·2022-03-24 15:05

分享一些阅读Java相关框架源码的经验

样例和单元测试很多源码都是samples样例项目以及单元测试，你可以从这些可执行的代码入手。例如SpringAuthorizationSer
·2022-03-21 01:09

分享一些阅读Java相关框架源码的经验

样例和单元测试很多源码都是samples样例项目以及单元测试，你可以从这些可执行的代码入手。例如SpringAuthorizationSer
码农小胖哥·2022-03-21 01:00

Flutter 与原生交互1

Flutter代码constplatform=MethodChannel('samples
Cat_uncle·2022-03-18 21:29

YOLO系列检测器优化策略之Match positive samples和Eliminate grid sensitivity

目标检测任务中，代码中的grid是什么？grid可以从两个角度理解：grid真实的代表是预测特征层，每一个gridcell就代表特征层上的一个像素点。在输入图像中打上grid网格，就代表每一个gridcell(预测特征层的像素点)对应原始图像上的感受野，也就是等比例缩放后的大小。因此：想要得到预测特征层的输出(bbox、cls和conf)，只需要在grid上先通过一个3×3卷积，再通过一个1×1卷
@会飞的毛毛虫·2022-03-17 07:03
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