hog参数详解第41页

m基于深度学习的OFDM信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比了LS,MMSE以及LMMSE等传统的信道估计算法

完整程序获取1.算法概述随着无线通信的快速发展,5G正逐渐成长为支撑全社会各行业运作的大型基础性互联网络,其服务范围的大幅扩展对底层技术提出了诸多挑战,尤其是作为物理层关键技术之一的正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing

我爱C编程·2022-10-25 19:40

关于pyinstaller 打包多个py文件的问题

目录安装pyinstall注意事项参数详解pyinstaller最佳使用方式第一步，通过上面的命令执行打包，此时会生成相应的spec文件第二步：对xxx.spec文件执行pyinstaller指令spec

·2022-10-25 16:35

图像处理-最常见面试题（必问）

3.1HOG(方向梯度直方图）3.2SIFT(尺度不变特征变换）3.3SURF(加速稳健特征，对sift的改进）3.4DOG(高斯函数差分)3.5LBP(局部二值模式）3.6HAAR3.7SIFTvsHOG4

cc13186851239·2022-10-25 07:17

【步态识别】基于CNN、步态能量图+HOG特征提取的步态识别算法的MATLAB仿真

卷积层的结构如下所示：具体可以看如下的网址：这个是传统的卷积神经网络。我们按这个进行设计。仿真结果如下：他的识别率为88.89%。然后我这里介绍下我们的改进思路，改进思路如下所示：此外，影响卷积网络的参数主要为学习率的设置，然后我们通过WOA优化算法计算最优的学习率。关于WOA的原理，请参考文献：这个部分，将得到的最优的学习率为：0.0408训练过程为：通过测试可以知道，GRNN识别率为80%CN

fpga和matlab·2022-10-23 16:08

python识别图像中的物体_OpenCV+Python 指定物体识别

本文介绍一种基于HoG+Pyramids+SlidingWindows+SVM的物体识别方法基本流程（1）确定最小检测物体，对原图img缩放，缩放比例为（滑动窗大小／最小物体大小）。

weixin_39577908·2022-10-22 09:13

【Python】plt.bar绘制柱状图参数详解

bar(x,height,width=0.8,bottom=None,***,align='center',data=None,**kwargs)x表示x坐标，数据类型为int或float类型，height表示柱状图的高度，也就是y坐标值，数据类型为int或float类型，width表示柱状图的宽度，取值在0~1之间，默认为0.8bottom柱状图的起始位置，也就是y轴的起始坐标，align柱状图

Asher117·2022-10-21 20:28

[Pytorch系列-57]：循环神经网络 - gensim.models.word2vec参数详解与构建词向量模型

：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121723021目录第1章gensim概述第2章gensim.models.word2vec参数详解第

文火冰糖的硅基工坊·2022-10-21 20:28

总结几个简单好用的Python人脸识别算法

1.HoG人脸检测该算法采用传统的机器学习算法来识别人脸。传统机器学习算法的特点是人工构造特征，然后将构造好的特征送入模型训练。该算法用HoG提取图片中人脸特

今天代码没bug·2022-10-20 22:14

CAFE输出结果整理2——提取特定Orthogroups里某个物种的基因名

比较基因组分析很多时候都是用OrthoFinder生成的Orthogroups来进行分析，然后得到一系列OG的ID，对于不同的物种，我们还需要在orthogroup里找到对应的基因名，来进行后续的富集分析等

徐诗芬·2022-10-19 18:49

Linux top命令详解

top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器top参数详解第一行，任务队列信息，同uptime命令的执行结果系统时间：07:27

·2022-10-19 15:45

sklearn逻辑回归:参数详解

http://ml.bbbdata.com/teach#115目录一.入参说明(一)入参分类与使用(二)入参详细列表二.模型训练三.模型训练后的方法与属性(一)方法(二)属性本文讲述sklearn逻辑回归参数详解一

老饼讲解机器学习·2022-10-18 07:08

Lesson 6.3&Lesson 6.4 正则化与sklearn逻辑回归参数详解&逻辑回归手动调参实验

Lesson6.3正则化与sklearn逻辑回归参数详解在了解了sklearn的一些常用的操作之后，接下来，我们来详细探讨关于正则化的相关内容，并就sklearn中的逻辑回归的参数进行详细解释。

Grateful_Dead424·2022-10-18 07:26

计算机视觉-图像的SIFT特征（尺度空间）

与HOG在整幅图像上均匀地提取梯度方向统计特征不同，SIFT是一种局部特征，可在图像中检测出关键点，SIFT特征提取分为在图片上寻找关键点和

yiwenbin94·2022-10-17 07:33

clip属性参数详解

前面说到图片裁剪主要用到clip属性，是css的clip不是canvas的clip()，这里详细说一下参数的意义w3c是这么介绍的设置元素的形状。唯一合法的形状值是clip:rect(top,right,bottom,left)它是一个css属性，用来进行矩形裁剪，通过传入对应参数，这4个参数的意义为：top：矩形上长对应父元素上长的距离(上长就是矩形上边的长)right：矩形右宽对应父元素左宽的

hhzzcc_·2022-10-16 11:23

CPOFDM-16QAM性能仿真,输出接收端的星座图

目录1.算法概述2.部分程序3.算法部分仿真结果图4.完整程序获取1.算法概述CP-OFDM（CyclicPrefixOrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，循环前缀正交频分复用

我爱C编程·2022-10-15 16:03

一文详解 Python 拼接函数concat、merge参数详解（附代码操作展示）

DataFrame多表合并拼接函数concat、merge参数详解+代码操作展示创建演示DataFramedata={'name':['user1','user2','user3','user4','user5

Python数据开发·2022-10-15 07:15

python pandas read_excel 参数详解 to_excel 读写Excel

Python读写Excel可以使用Pandas，处理很方便。但如果要处理Excel的格式，还是需要openpyxl模块，旧的xlrd和xlwt模块可能支持不够丰富。Pandas读写Excel主要用到两个函数，下面分析一下pandas.read_excel()和DataFrame.to_excel()的参数，以便日后使用。1.pandas.read_excelpandas.read_excel(io

acoolgiser·2022-10-12 07:03

基于正交设计的折射反向学习樽海鞘群算法

2、正交反向学习樽海鞘群算法OOSSA（1）正交反向学习策略为增强SSA算法跳出局部最优的能力，提出一种正交反向学习策略(Orthogonallensopposition-basedlearn

心️升明月·2022-10-11 07:18

linux mysql 大小写不敏感_设置linux环境下mysql 大小写不敏感

etc/my.cnf中的[mysqld]后添加添加lower_case_table_names=1，重启MYSQL服务，这时已设置成功：不区分表名的大小写；lower_case_table_names参数详解

影小白养成记·2022-10-10 12:10

Pytorch中 nn.Transformer的使用详解与Transformer的黑盒讲解

Transformer看成黑盒Transformer的推理过程Transformer的训练过程Pytorch中的nn.Transformernn.Transformer简介nn.Transformer的构造参数详解

iioSnail·2022-10-10 09:16

argmax函数_Python数据分析Numpy库常用函数详解，提到循环就该想到的库

在《Python数据分析常用函数及参数详解，可以留着以备不时之需》一文中也已经对该库的常用函数进行了详细介绍。

weixin_39877166·2022-10-08 07:10

matlab实现ofdm调制解调,基于ofdm的调制解调原理,ofdm调制解调fpga代码 - 全文

OFDM介绍OFDM(OrthogonalFrequencyDivisionMulTIplexing)即正交频分复用技术，实际上OFDM是MCMMult-iCarrierModulaTIon，多载波调制的一种

知乎小管家·2022-10-05 18:08

整理了46个python人工智能库，详细介绍（含资源），建议收藏

SciPy库3、Scikit-image4、statsmodels库5、Pillow6、XGBoost库7、Mahotas8、CatBoost库9、Scikit-learn11、PyBrain库12、Shogun

老程序员的最大爱好·2022-10-05 09:18

朴素贝叶斯理论+代码实现

8、sklearn参数详解8.sklearn参数详解9、优缺点1、相关概念（生成模型、判别模型）编号色泽根蒂敲声纹理脐部触感好瓜1青绿

阴天了·2022-10-04 13:18

机器学习基础-朴素贝叶斯算法解析

背着贝壳去徒步·2022-10-04 13:18

机器学习 ---- 朴素贝叶斯

8sklearn参数详解9优缺点10参考文献1相关概念导入相关模块以及数据集fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB

疯子书生z·2022-10-04 13:46

python 中朴素贝叶斯算法

8.sklearn参数详解9.优缺点知识点梳理1.相关概念（生成模型、判别模型)2

数据闲逛人·2022-10-04 13:13

机器学习Task2

优缺点sklearn参数详解，Python绘制决策树sklearn接口fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandasas

ClFH·2022-10-04 13:43

Task2 朴素贝叶斯

优缺点sklearn参数详解，Python绘制决策树sklearn接口fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandasas

J_8023·2022-10-04 13:42

DW打卡第二天——朴素贝叶斯

优缺点sklearn参数详解，Python绘制决策树1.相关概念最通俗的理解，嘻嘻！

csdnccfcsp·2022-10-04 13:12

机器学习最易懂之贝叶斯模型详解与python实现

4、sklearn实现朴素贝叶斯4.1加载鸢尾花数据集并分类4.2sklearn参数详解4.3自己实现朴素贝叶斯5、

Elenstone·2022-10-04 13:12

pytorch笔记：torch.nn.MaxPool2d

classtorch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False)2参数详解

UQI-LIUWJ·2022-10-04 07:20

torch.max: 参数详解

torch.max(input)→TensorParametersinput(Tensor)–theinputtensor.dim(int)–thedimensiontoreduce.keepdim(bool)–whethertheoutputtensorhasdimretainedornot.Default:False.KeywordArgumentsout(tuple,optional)–th

一如故往·2022-10-04 07:19

Conv2d参数详解

torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padding_mode='zeros')in_channels参数代表输入特征矩阵的深度即channel，比如输入一张RGB彩色图像，那in_channels=3；out_channels参数代

乖乖怪123·2022-10-01 07:41

pytorch的Conv2d参数详解

pytorch的Conv2d参数详解torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,

macan_dct·2022-10-01 07:09

Pytorch的nn.Conv2d（）参数详解

nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数二维卷积应该是最常用的卷积方式了，在Pytorch的nn模块中，封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样，先实例化再使用。下面是一个只有一层二维卷积的神经网络，作为nn.Conv2d（）方法的使用简介：classNet(nn.Module):def__init__(self):nn.Module.__init__

Akita·wang·2022-10-01 07:51

keras Conv2D参数详解

Conv2Dlayer二维卷积层本文是对keras的英文APIDOC的一个尽可能保留原意的翻译和一些个人的见解，会补充一些对个人对卷积层的理解。这篇博客写作时本人正大二，可能理解不充分。Conv2Dclasstf.keras.layers.Conv2D(filters,kernel_size,strides=(1,1),padding="valid",data_format=None,dilati

koala_cola·2022-10-01 07:47

详解SFTP命令

目录SFTP命令一、介绍二、使用SFTP进行连接三、连接参数详解四、目录管理五、传输文件5.1从远程服务器拉取文件5.2从本地上传文件到服务器六、最佳实践SFTP命令一、介绍SFTP（SecureFileTransferProtocol

·2022-09-30 18:50

torch.optim.SGD参数详解（除nesterov）

torch.optim.SGDtorch.optim.SGD(params,lr=,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False)：随机梯度下降【我的理解】虽然叫做“随机梯度下降”，但是本质上还是还是实现的批量梯度下降，即用全部样本梯度的均值更新可学习参数。这里所说的全部样本可以是全部数据集，也可以是一个batch，为什么这么说？因为计算

不牌不改·2022-09-30 13:46

晨记字体Font链接

http://cn.voidcc.com/question/p-bqgbmhog-tr.html!&&!https://www.jianshu.com/u/aab8d2e03384//分隔符%!&&!

生命不止运动不息·2022-09-29 22:09

numpy：Python好用的判断函数numpy.where()

numpy.where()会根据条件返回值，下面是参数详解：numpy.where(condition[,x,y])参数：condition：array_like或者bool值，如果为True就为x，否者就是

william_cheng666·2022-09-29 19:40

bat批处理把文件从一个电脑复制到另一台电脑

172.16.16.20"password"/user:"username"xcopyD:\ceshi.txt\\192.168.0.1\beifen\/s/d/yecho---文件传输结束---pause参数详解

WK90·2022-09-28 07:04

sklearn随机森林-分类参数详解

sklearn中的集成算法1、sklearn中的集成算法模块ensembleensemble.AdaBoostClassifier：AdaBoost分类ensemble.AdaBoostRegressor：Adaboost回归ensemble.BaggingClassifier：装袋分类器ensemble.BaggingRegressor：装袋回归器ensemble.ExtraTreesClass

youraner520·2022-09-25 15:08

【Matlab交通标志识别】Hog+SVM路标检测与识别【含源码 1715期】

一、代码运行视频（哔哩哔哩）【Matlab交通标志识别】Hog+SVM路标检测与识别【含源码1715期】二、matlab版本及参考文献1matlab版本2014a2参考文献[1]蔡利梅.MATLAB图像处理

Matlab佛怒唐莲·2022-09-24 13:05

【图像分类】基于matlab HOG+SVM图像分类识别【含Matlab源码 2141期】

一、HOG+SVM图像分类简介1HOG目标特征提取HOG特征是目前传统目标检测范畴内应用最广、研究最深的特征。

海神之光·2022-09-24 13:34

Linux 中的 20 大网络监控工具

有很多可用的工具，如nethogs、ntopng、nload、iftop、iptraf、bmon、slurm、tcptrack、cbm、netwatch、collectl、trafshow、cacti、

TAOXC(◉ɷ◉ )·2022-09-24 11:52

adb命令之monkey使用

目录一、Monkey介绍二、Monkey测试目的三、Monkey测试的特点四、Monkey参数详解1、-p2、-v显示日志详细程度3、-s伪随机数生成器的种子值4、--throttle5、--ignore-crashes

一拳一只小趴菜·2022-09-24 00:58

makefile之链接lib或so文件生成android环境可执行程序

目录链接动态库生成可执行程序：链接静态库生成可执行程序：脚本参数详解：链接动态库生成可执行程序：LOCAL_PATH:=$(callmy-dir)include$(CLEAR_VARS)LOCAL_MODULE

L888666Q·2022-09-23 07:09

Docker 镜像构建可以分享的快乐

Hogwarts.'本代码主要功能是当我们访问页面的时候显示一段文字“Hello

霍格沃兹-慕漓·2022-09-22 22:13

Python中np.random.randint()参数详解及用法实例

目录可实现功能：np.random.randint()根据参数中所指定的范围生成随机整数。参数一、基础用法二、高级用法总结可实现功能：1.随机生成一个整数。2.随机生成任意范围内的一个整数。3.随机生成指定长度的整数组4.随机生成指定长度的任意范围的整数组5.随机生成指定长度的多维整数组6.随机生成指定长度的任意范围的多维整数组np.random.randint()根据参数中所指定的范围生成随机整

·2022-09-22 18:30

推荐频道

hog参数详解