_Python_ 第10页

nmf算法 python_推荐算法——非负矩阵分解(NMF)

weixin_34608222·2022-12-18 19:15

ai的幕后英雄 python_小学生终于也要学AI了！为何AI普及教育如此之火？

小学生终于也要学AI了！据澎湃新闻报道，全国首套涵盖了从小学到高中的人工智能教材近日在上海正式发布，这套“AI上未来智造者”丛书计划出版10册，目前已出版6册，分别为《AI上神奇动物》、《AI上智慧生活》《AI在变形工坊》、《AI上萌宠“小E”》、《AI超级工程师》、《AI的幕后英雄——Python》，其余4册《AI在未来小镇》、《AI在奇妙世界》、《AI超级设计师》、《AI的应用与探索》将于20

weixin_39755136·2022-12-18 15:12

词云图python_超简单：3分钟制作惊艳的词云图

本篇先来解释一个名词“词云”，“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。词云图，很牛逼的存在，最近几天我也研究了一下，本篇将带领大家生成漂亮的词云图。词云的生成依据权重较高低，词的倾斜角度、字体、颜色等属性来控制生成的词云图。话不多说，先来看一些我生成的例子。实用

weixin_39556474·2022-12-18 15:38

python_爬虫

定时、定量、制定目标的数据搜集程序。技术库网络请求urllibrequests（三方）/urllib3selenium（UI自动测试、动态js渲染）appium（手机App的爬虫或UI测试）urllibrequests基于urllib和urllib3封装的便捷使用的网络请求库数据解析re正则xpathbs4json数据存储pymysqlmongodbelasticsearch多任务库threadi

发狂的火龙·2022-12-18 13:58

人工蜂群算法python_人工蜂群算法简介与程序分析

目前人工蜂群算法主要分为基于婚配行为与基于釆蜜行为两大类，本文研究的是基于釆蜜行为的人工蜂群算法。蜜蜂采蜜自然界中的蜜蜂总能在任何环境下以极高的效率找到优质蜜源，且能适应环境的改变。蜜蜂群的采蜜系统由蜜源、雇佣蜂、非雇佣蜂三部分组成，其中一个蜜源的优劣有很多要素，如蜜源花蜜量的大小、离蜂巢距离的远近、提取的难易程度等；雇佣蜂和特定的蜜源联系并将蜜源信息以一定概率形式告诉同伴；非雇佣蜂的职责是寻找待

weixin_39722563·2022-12-18 11:24

单纯形法python_单纯形法Python实现(一)

fromsympyimport*fromsimpleximport*defexample_0():x1,x2,x3=symbols('x1,x2,x3')obj=-3*x1+x2+x3variables=[x1,x2,x3]c0=-4*x1+x2+2*x3>=3c1=x1-2*x2+x3X=',simplex.optimal_X)print('==>y=',simplex.optimal_y)de

weixin_39630744·2022-12-18 10:02

C#，彩色图片转为灰度图的快速算法与源代码

以下文字来自于：彩色图像转灰度图像原理python_蜗牛的笨笨的博客-CSDN博客_python彩色图转灰度图现在我们所接触到的图像绝大多数都是数字图像，图像数字化后，每个像素点就可以看作是一个小方格，

深度混淆·2022-12-18 10:44

聚类 python_利用python进行聚类分析

XX平台搭建了线下门店和用户的桥梁。用户在平台上搜索满意的门店，然后到店消费。门店通过平台引流获取用户。平台通过团购的提点（类似于CPS）获得收入。三方均各取所需。商户是平台的收入来源方，为了健康地提升平台的收入。需要建立商户的价值评估模型，对商户进行分类，比较不同类别的商户价值，并制定相对应的策略。商户的价值模型分为两部分：商户本身的价值和商户给平台带来的价值。商户本身的价值用两个指标衡量：1）

weixin_39834090·2022-12-17 23:51

一句话证明你是搞python_如何用一句话证明你是程序员？

我们常说术业有专攻，也常感叹隔行如隔山。即便你在所处的领域学得不怎么样，对别人来说也可能是天书级别。之前有#一句话证明你是什么专业的#话题火爆全网，网友们的自爆简直堪称鬼畜。比如：@半条枪：有借必有贷，借贷必相等@前任网友：我的青春谁做主，钢筋水泥混凝土@ykn.：上辈子不学好，这辈子学编导@楠南男i：或许你听说过：电路模电数电单片机电力电子自控原理电拖自动检测PLC？@温冬Libra：同学们划下

nelity·2022-12-17 20:45

双目相机的标定 python_教程丨INDEMIND双目惯性模组运行VINS-Fusion算法示例

本文涉及很多代码及文字，排版、文字错误请见谅。本文包含约3200字，阅读时间预计12分钟文章目录一、SDK的安装1.Ubuntu版本的安装过程2.ROSWrapper版本的安装(1)`makeros`(2)开启权限后运行节点`roslaunchimsee_ros_wrapperstart.launch`(3)另起终端查看ropic`rostopiclist`(4)选择一个查看发送内容`rostop

weixin_39922769·2022-12-17 15:18

knn分类算法python_分类算法之K最近邻算法(KNN)的python实现

分类算法之K最近邻算法(KNN)的Python实现KNN的定义所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。介绍如下图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。也就是说，现在，我们不知道中间那个绿色的数据是

weixin_39765057·2022-12-17 12:32

做大数据用java还是python_新手零基础学做大数据工程师，编程学Java还是Python比较好？...

Python和Java，是大数据行业最常见的两种编程语言，对于想转行大数据的人人来说，学习哪个语言是比较好的选择呢？PythonPython和大数据：Python本身的特点是高效率的开发和简单的维护，大数据运维领域也在普遍采用Python语言来编写管理脚本；Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛的应用，在数据科学领域，尤其是在深度学习领域，Python是常见的选择。如果要往大数据分析和大

weixin_39537977·2022-12-17 10:21

30岁 java python_转行学IT，Java、Python、大数据选择学哪个发展好？

对薪资不满意、担心自己以后不好找工作，不少人都会选择参加培训，转行IT行业。当然很多想要转行IT的人，都会犹豫选择哪门编程语言学习比较好，Python、Java、大数据作为比较热门行业技术，不少人都很疑惑转行学Java、Python、大数据哪个好?今天老男孩IT教育北京校区的老师为大家详细的说说吧。Java：Java可以从事web开发、大数据开发、安卓开发、服务器开发、桌面开发以及游戏开发等。Ja

Flanker Edward·2022-12-17 10:21

ros发布节点信息python_编写同时具有发布者和订阅者的ros节点？

嗯，我认为这里有很多解决方案，您甚至可以使用python进程，但我建议使用使用rosTimer的ROS方法。我在python中并没有那么高效，但这段代码可能会让您有点头晕。#!/usr/bin/envpythonimportrospyfromstd_msgs.msgimportEmptyfromstd_msgs.msgimportStringimportnumpyasnplast_data=""s

weixin_39549852·2022-12-17 09:19

财务数据分析sql python_会计转到数据分析值得吗？

原标题：会计转到数据分析值得吗？转行数据已接近两年，最近对数据分析岗有了些新的理解，总的来说就是数分不是局限于报告，而是自己能生成能够落地的工具，比如api,web，模型等，让数据产生“价值”。最后公布一波上年12月我求职的部分简历内容。对会计由爱生恨先说说自身情况吧：18年本科毕业，专业财务管理。在家乡，一个二线城市，做会计做了一年多（包括实习期）。这一年多，把我从一个会计粉转变成一个会计黑。一

weixin_39624733·2022-12-16 21:48

车牌识别系统论文python_毕业设计 python opencv实现车牌识别界面

#-*-coding:utf-8-*-__author__='樱花落舞'importtkinterastkfromtkinter.filedialogimport*fromtkinterimportttkimportimg_functionaspredictimportcv2fromPILimportImage,ImageTkimportthreadingimporttimeimportimg_m

焚海炖鱼·2022-12-16 11:32

人脸识别系统python_基于python语言的人脸识别技术

人脸识别技术，如果往深了研究，很难，现在已经有团队致力于研究3D人脸识别技术。本文还是基于python成熟的函数库(模块)dlib对人脸识别进行简单的介绍。首先看一下效果图，首先给出对人脸的68个特征点进行提取的效果图：再给出识别的效果：因为代码中的算法是，与数据库中图片欧式距离最小的，则判断为该候选人。所以虽然左右两位朋友不在数据库中，但是也给出了识别结果。后期改进可以判断，当欧式距离大于某个门

weixin_39955142·2022-12-16 00:30

泰坦尼克号预测python_泰坦尼克号生存预测（python）

1数据探索对数据进行一个整体的理解1.1查看数据都有一些什么特征importpandasaspdimportseabornassns%matplotlibinlinetitanic=pd.read_csv(‘G:\\titanic\\train.csv‘)titanic.sample(10)获取数据的10行记录进行观察，初步了解数据的组成，可以看到Age、Cabin里面是存在缺失值的，在进一步理解

Belleve·2022-12-15 14:39

用谷歌gpu跑python_如何免费使用Google的GPU跑深度学习代码

作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都

weixin_39629780·2022-12-15 07:40

用gpu跑python_如何免费使用GPU跑深度学习代码

作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都

weixin_39598568·2022-12-15 07:10

mqtt server python_使用Mosquitto / Paho for Python无法接收超过20条MQTT消息

我正在使用Mosquitto(现在的Paho)pythonMQTT客户端连接到HiveMQ代理.代码是非常基本的,取自他们的文档–https://pypi.python.org/pypi/paho-mqtt#SUBSCRIBERimportpaho.mqtt.clientasmqtt#ThecallbackforwhentheclientreceivesaCONNACKresponsefromth

weixin_39601657·2022-12-15 02:43

超分辨率python_基于深度学习的图像超分辨率(VDSR, SRCNN,FSTRCNN)

#-*-coding:utf-8-*-"""SpyderEditorThisisatemporaryscriptfile."""importnumpyasnpimporttensorflowastffromkerasimportlayersfromkeras.layersimportInput,Add,Dense,Activation,ZeroPadding2D,BatchNormalizatio

weixin_39818662·2022-12-14 00:29

超分辨率python_深度学习放大镜(超分辨率)

ImageSuper-Resolution(ISR)Thegoalofthisprojectistoupscaleandimprovethequalityoflowresolutionimages.ThisprojectcontainsKerasimplementationsofdifferentResidualDenseNetworksforSingleImageSuper-Resolution

weixin_39672396·2022-12-14 00:59

图片超分辨率python_探测图片分辨率，从20次/s到30000次/s

背景ImageNet数据集有大约1.3e6张图片，不禁令人好奇，其中的图片的分辨率的分布是怎样的呢？在机器学习的训练中，如果我们提前缩小图片的分辨率会不会大幅提升训练速度呢？FFProbeffprobe是著名的多媒体工具FFmpeg的一个组件，简单地通过命令行调用即可快速查询各种多媒体文件的信息。虽然它主要的用途是查询视频，但也可以用于查询图片的信息，其中也包括了的分辨率。以下是使用的方法：ffp

weixin_39625337·2022-12-14 00:58

图片超分辨率python_图像处理中的“黑科技”——超分辨率重建

本文来源于Hulu，《试读|系列四：超分辨率重建》，葫芦娃著。超分辨率重建是一项在放大图像时用于恢复图像中细节内容的技术。在名侦探柯南第106集中，阿笠博士就展示了这项“黑科技”。他通过放大并恢复犯罪现场的照片，发现了犯罪嫌疑人遗留在现场的手表这个关键性证据。人邮君对这一集印象非常深刻，直到接触了超分辨率重建这项技术，才知道这项“黑科技”是真的存在。Figure1:名侦探柯南中的“黑科技”——超分

weixin_39628342·2022-12-14 00:58

最近公共祖先 python_最近公共祖先

#Python版把其祖先保存下来，然后比较#-*-coding:utf-8-*-classLCA:defgetLCA(self,a,b):#writecodehereifa==b:returnaap=[a]whilea!=1:ap.append(a/2)a/=2bp=[b]whileb!=1:bp.append(b/2)b/=2lensa=len(ap)-1lensb=len(bp)-1while

weixin_39611769·2022-12-13 22:10

隐马尔可夫模型python_机器学习中的隐马尔科夫模型（HMM）详解

在之前介绍贝叶斯网络的博文中，我们已经讨论过概率图模型(PGM)的概念了。Russell等在文献【1】中指出：“在统计学中，图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛的一类数据结构。”维基百科中更准确地给出了PGM的定义：“Agraphicalmodelorprobabilisticgraphicalmodelisaprobabilisticmodelforwhichagraphexpresse

weixin_39662432·2022-12-13 20:47

python_获取网络(大华)摄像头画面，并存储为图片和视频

导入库pipinstallopencv-python代码网络摄像头'''Opencv-python读取IP摄像头视频流pipinstallopencv-python'''importcv2importdatetimeimporttimeclassCamera_picture:def__init__(self):#摄像头登录账号self.user="admin"#摄像头登录密码self.pwd="1

檬柠wan·2022-12-13 17:45

完全数判断python_完全数python

广告关闭腾讯云11.11云上盛惠，精选热门产品助力上云，云服务器首年88元起，买的越多返的越多，最高返5000元！开发准备cas的pythonsdk包含了用于访问和操作cas的所有api。相关资源github地址，欢迎贡献代码以及反馈问题。环境依赖python2.7安装sdk安装sdk的方式有两种：pip安装和手动安装。方式一：使用pip安装pipinstallcassdk方式二：手动安装从git

weixin_39926588·2022-12-13 16:23

dataframe 列转成行 python_[科学与工程Python简介]——Chapter 10

Chapter10：数据处理和分析：Pandas10.1.1从另存为CSV文件的Excel文件读取10.1.2从文本文件读取10.1.3从Excel文件读取10.3数据结构：SeriesandDataFrame10.3.1Series10.3.2DataFrame10.4从Web获取数据10.5从DataFrame提取信息10.6使用Pandas绘图10.7分组和聚合10.7.1Groupby方法

weixin_39987120·2022-12-12 15:13

如何识别手写文字python_如何快速使用Python神经网络识别手写字符？(文末福利)...

点击标题下[异步社区]可快速关注在本文中，我们将进一步探讨一些使用Python神经网络识别手写字符非常有趣的想法。如果只是想了解神经网络的基本知识，那不必阅读本文,可以先阅读《Python神经网络编程》前面2章节的内容。这是一个有趣的额外部分，所以节奏会稍微加快一些，但是我们仍然尝试使用简单的语言来解释这些想法。1.1自己的手写数字在本文中，我们一直使用来自MNIST数据集的数字图片。为什么不使用

weixin_39676034·2022-12-12 12:04

滑动轨迹曲线 python_无人驾驶路径规划技术-三次样条插值曲线及Python代码实现...

自动驾驶运动规划(MotionPlanning)是无人驾驶汽车的核心模块之一，它的主要任务之一就是如何生成舒适的、碰撞避免的行驶路径和舒适的运动速度。生成行驶路径最经典方法之一就是是Sampling-BasedPlanner算法；基于采样的规划器可以规划出可行的轨迹，但这种轨迹往往是折线，为了保证车辆行驶过程中给乘客良好舒适的体验，需要对规划的轨迹进行平滑。CubicSpline就是一种常用的插值

weixin_39628063·2022-12-12 11:41

Python+Opencv实现简单PCA人脸识别

基本原理：人脸识别-PCA特征脸_Python_萬仟网上面那个链接被识别成不安全网址，谨慎访问吧PCA，principalComponentAnalysis（主成成分分析方法）1.基本原理（1）利用KL

林林zonzon·2022-12-12 10:26

贝叶斯文本分类python_朴素贝叶斯文本分类(python代码实现)

朴素贝叶斯(naivebayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多分类问题。缺点：对入输入数据的准备方式较为敏感。使用数据类型：标称型数据。下面从一个简单问题出发，介绍怎么使用朴素贝叶斯解决分类问题。一天，老师问了个问题，只根据头发和声音怎么判断一位同学的性别。为了解决这个问题，同学们马上简单的统计了7位同学的相关特征，数据如下：头发声音

weixin_39936403·2022-12-12 00:46

自动编码器python_使用Keras完成自动编码器

学习使用Python中的Keras包，利用自动编码器Autoencoder，分析手写字体数据。首先是准备工作，程序如下：##加载包%matplotlibinline%configInlineBackend.figure_format='jpeg'fromIPython.displayimportImageimportnumpyasnpimportpandasaspdfromkeras.models

weixin_39780255·2022-12-11 10:49

图像处理算法python_图像处理——饱和度调整算法（python语言）

饱和度调整算法说明(完整python代码在文末)：本算法主要是利用HSL颜色空间进行饱和度S的上下限控制，对RGB空间进行补丁式调整。调整过程在RGB空间进行，其原理简单地说就是判断每个像素的R、G、B值是否大于或小于平均值，大于加上调整值，小于则减去调整值，如何计算各个像素点的调整系数是关键。本算法主体思想就是利用HSL来计算各点的调整系数。算法过程如下：1.首先将RGB空间图像转换为HSL空间

weixin_39718286·2022-12-10 19:38

花卉识别python_基于深度学习的花卉识别系统设计与实现

杨美艳任富顺顾志东摘要：深度学习是机器学习的一种前沿发展，设计主要利用谷歌的tensorflow框架，实现了对十种花卉的分类和识别。通过已有的大量的花卉图片素材，编写卷积神经网络对花卉图片训练集进行训练，并且将训练后所得模型存放在指定文件夹。再编写一个简洁的python图形的用户交互界面，实现图片的选择，根据训练出来的神经网络将识别结果输出。关键词：深度学习tensorflow;python花卉识

weixin_39965102·2022-12-10 16:01

多元线性回归数据例题python_多元线性回归-Python数据科学技术详解与商业项目实战精讲 - Python学习网...

多元线性回归多元线性回归响应参数Response对象提供了一系列方法用于设置响应参数，包括设置输出内容、状态码及header信息等，并且支持链式调用以及多次调用。设置数据Response基类提供了data方法用于设置响应数据。response()->data($data);json()->data($data);不过需要注意的是data方法设置的只是原始数据，并不一定是最终的输出数据，最终的响应输

weixin_39914825·2022-12-10 14:20

nb-lot plc python_你一定要了解的NB-IoT ！

NB－IoT是指窄带物联网(NarrowBand－InternetofThings)技术。NB-IoT聚焦于低功耗广覆盖(LPWAN)物联网(IoT)市场，是一种可在全球范围内广泛应用的新兴技术。说起NB-IoT的引入，那就要先看看通讯演进史经过2G、3G、4G的不断发展，加之智能手机的广泛普及，在人与人之间的即时传递(语音、图片、高清视频)，都变得非常简单。通信发展到现在这样，就够了吗？就到顶了

weixin_39799290·2022-12-10 12:11

直方图尖峰python_直方图、密度图、散点图，python数据可视化方法，你要的都在这里...

直方图和密度图直方图直方图（histogram）是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中，绘制的是各面元中数据点的数量。In[165]:data1=pd.read_csv('G:\LPTPython\practice.csv')In[167]:data1['tip_pct']=data1['tip']/data1['total_bill']In[169]:d

weixin_39772388·2022-12-10 07:21

数学差学python_笨方法学python练习与总结

这是一篇根据书本《笨方法学python3》而来的博客，希望自己能在每天抽一点时间来学习python，使自己能够前后端都能得到进步。脚踏实地，一步一步！在开始之前，希望自己的英语能够在不断地积累与代码练习中的得到提高，以及告诫自己，无论什么事，取是能力，舍是境界。第一个程序练习代码:print("HelloWorld!")#print("HelloAgain")#print("Iliketyping

weixin_39745269·2022-12-10 04:52

sklearn 回归python_机器学习：scipy和sklearn中普通最小二乘法与多项式回归的使用对...

琪包·2022-12-09 21:27

Python_无监督学习_基于轮廓系数法的K-means聚类实现

K-means算法属于无监督学习，根本思想是将数据集中数据分为k组，计算各组元素到其聚类中心的欧氏距离。在K-means方法中主要需要解决的问题是确定合适的分组数k，此时引入轮廓系数，通过计算不同分组数k下的轮廓系数确定最佳的k值。Python中实现基于轮廓系数法的K-means聚类需要用到sklearn库中的相关部分和Pandas包。fromsklearn.clusterimportKMeans

羊羊麾下的发电站·2022-12-09 13:56

logistic模型预测人口python_基于python的logistic回归建模预测

1、背景泰坦尼克号是当时世界上体积最庞大、内部设施最豪华的客运轮船，有“永不沉没”的美誉。然而不幸的是，在它的处女航中，泰坦尼克号便遭厄运。1912年4月10日，泰坦尼克号从英国南安普敦(Southampton)出发，途经法国瑟堡-奥克特维尔(Cherbourg-Octeville)以及爱尔兰昆士敦(Queenstown)，驶向美国纽约。1912年4月14日23时40分左右，泰坦尼克号与一座冰山相

跌停·2022-12-08 12:43

绘制箱线图的标签python_利用Python - Matplotlib 绘制箱线图

1.箱线图介绍第一步：计算上四分位数，中位数，下四分位数（计算公式略）。第二步：计算上四分位数和下四分位数之间的差值，四分位数差。第三步：绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数，下限为下四分位数。在箱子内部中位数的位置绘制横线。第四步：大于上四分位数1.5倍四分位数差的值，或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的值，划为异常值。第五步：异常值之外，最靠近上边缘和下边缘的两个值处，画横线，作为箱线图的

weixin_39934296·2022-12-07 21:01

云计算平台 python_云计算开发 python

【精品问答】Python实战100例|技术日报(16期)每日干货推荐【精品问答】Python实战100例-附源码>>>Python简单易懂，功能强大，同时也是大数据、人工智能时代的首选编程语言之一。这两年Python如破竹之势一般出现在开发者眼前，甚至有许多非技术人员也会想通过学习Python来提高自己的工作效率。这么...文章KB小秘书2020-06-29217浏览量企业AI架构师佟达：无处不在

里油哪多·2022-12-07 12:38

粒子群算法求解最优解python_粒子群算法的python实现

什么是粒子群算法算法粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)。由J.Kennedy和R.C.Eberhart等人于1995年提出。其属于进化算法的一种，也是从随机解出发，经过迭代寻找最优解，其经过适应度来评价解的品质。app这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优势引发了学术界的重视，而且在解决实际问题中展现了其优越性。dom求解过

晓雪smile·2022-12-06 21:38

自动编码器python_算法进阶(一)之自动编码器

自动编码器(autoencoder)是神经网络的一种，该网络可以看作由两部分组成：一个编码器函数h=f(x)和一个生成重构的解码器r=g(h)。传统上，自动编码器被用于降维或特征学习自编码器原理示意图编码器：将原始高维特征数据映射为低维度表征数据解码器：将低纬度的压缩特征重构回原始数据核心：输入特征等于输出特征那么我们就会有一个疑问:压缩特征为什么小于输入特征？这里我们使用的是欠完备自动编码器：输

weixin_39981681·2022-12-06 10:15

python_分水岭算法

defimg_huizhi_lunkuo_tongji():"""识别小物体数量:return:"""defwatershed_algorithm(image):src=image.copy()blur=cv2.pyrMeanShiftFiltering(image,sp=21,sr=55)#边缘保留滤波去噪cv2.imshow("灰度",blur)gray=cv2.cvtColor(blur,c

风雨飘摇中的石头·2022-12-05 14:47

层次聚类算法python_机器学习：基于层次的聚类算法

尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(

weixin_39793434·2022-12-05 14:45

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