一、简介基于matlab GUI草莓识别二、源代码function varargout = untitled(varargin)% UNTITLED M-file for untitled.fig% UNTITLED, by itself, creates a new UNTITLED or raises the existing% singleton*.%% H = UNTITLED returns the handle to a new UNTITLED o
一、简介1 Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。1.1 目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。Ø 基于知识的方法：主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。Ø 基于统计的方法：将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵，从统计的观点通过大量人脸
一、简介任何一个优化问题可以转化为一个函数问题，因此生物智能算法广泛应用，同样生物免疫算法（AIA）也是一种模拟达尔文生物进化的一个新型智能算法，生物免疫算法（AIA）根据生物系统抗体处理抗原机制，抗体进化以及最终消灭抗原，这一过程为生物免疫算法（AIA）全局寻优解的过程。考虑到函数优化问题的普遍性，近些年来，很多学者应用新型算法对不同函数进行测试，例如算法的稳定性、泛华能力、有效性以及全局、局部寻优能力等，因此最优化函数问题（单目标和多目标函数优化问题）一直成为广大科研人员的研究热点。根据测试函数得到
文章目录-衡量二分类问题的统计指标分类结果混淆矩阵准确率精确率召回
一、简介任何一个优化问题可以转化为一个函数问题，因此生物智能算法广泛应用，同样生物免疫算法（AIA）也是一种模拟达尔文生物进化的一个新型智能算法，生物免疫算法（AIA）根据生物系统抗体处理抗原机制，抗体进化以及最终消灭抗原，这一过程为生物免疫算法（AIA）全局寻优解的过程。考虑到函数优化问题的普遍性，近些年来，很多学者应用新型算法对不同函数进行测试，例如算法的稳定性、泛华能力、有效性以及全局、局部寻优能力等，因此最优化函数问题（单目标和多目标函数优化问题）一直成为广大科研人员的研究热点。根据测试函数得到
一、简介基于matlab GUI草莓识别二、源代码function varargout = untitled(varargin)% UNTITLED M-file for untitled.fig% UNTITLED, by itself, creates a new UNTITLED or raises the existing% singleton*.%% H = UNTITLED returns the handle to a new UNTITLED o
Neumorphism为 section 或 div 生成对应UI，它也可以自定义border-radius, box-shadow 等Shadows Brumm生成多个分层阴影CSS Clip-path MakerFancy
Neumorphism为 section 或 div 生成对应UI，它也可以自定义border-radius, box-shadow 等Shadows Brumm生成多个分层阴影CSS Clip-path MakerFancy Border Shape GeneratorCubic CurveCSS GradientCSS Wa
一、简介1 Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。1.1 目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。Ø 基于知识的方法：主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。Ø 基于统计的方法：将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵，从统计的观点通过大量人脸
一、简介贝叶斯分类器是以贝叶斯原理为基础的分类器的总称，是一种生成式模型，朴素贝叶斯分类器是其中最简单的一种。要高明白贝叶斯分类器的原理，首先得明白一些基本概念。1 基本概念先验概率：根据统计/经验得到的某事情发生的概率，比如北京下雨的概率可以通过以往的经验或者统计结果得到。后验概率：在一定条件下某事情发生的概率，比如北京天空出现乌云(因)会下雨(果)的概率。条件概率：事情发生时某条件出现的概率，比如北京下雨(果)会出现乌云(因)的概率。2 贝叶斯公式2 朴素贝叶斯分类器二、源代码
一、简介贝叶斯分类器是以贝叶斯原理为基础的分类器的总称，是一种生成式模型，朴素贝叶斯分类器是其中最简单的一种。要高明白贝叶斯分类器的原理，首先得明白一些基本概念。1 基本概念先验概率：根据统计/经验得到的某事情发生的概率，比如北京下雨的概率可以通过以往的经验或者统计结果得到。后验概率：在一定条件下某事情发生的概率，比如北京天空出现乌云(因)会下雨(果)的概率。条件概率：事情发生时某条件出现的概率，比如北京下雨(果)会出现乌云(因)的概率。2 贝叶斯公式2 朴素贝叶斯分类器二、源代码
clear all;close all;clc; %读入图像Image=imread('p_small.tif');Image=Image(2:(size(Image,1)-1),2:(size(Image,2)-1),:);Ls_Image=Linear_stretch(Image,8);%线性灰度拉伸Im=double(Image)/255;nums=size(Im,3);%波段数%读入样本snum=14;%样本数cli_list=1:14;%各样本对应初分类别号for i=1:s
clear all;close all;clc; %读入图像Image=imread('p_small.tif');Image=Image(2:(size(Image,1)-1),2:(size(Image,2)-1),:);Ls_Image=Linear_stretch(Image,8);%线性灰度拉伸Im=double(Image)/255;nums=size(Im,3);%波段数%读入样本snum=14;%样本数cli_list=1:14;%各样本对应初分类别号for i=1:s
1 简介朴素贝叶斯法是贝叶斯分类学中使用较为广泛的算法。该算法本身来源于贝叶斯定理。在确定目标时，认为各部分的属性特征相互独立，每个对象的特征矢量的维度也都相互独立，互不相关。在进行病斑区域分割时，将训练集分成前景和背景，并确定前景与背景的属性特征。基于朴素贝叶斯法的病斑提取同样进行 HSV 和 LAB 变换，形成六维特征空间的颜色空间。随机选取2类数据样本图像上的像素点进行分析，求得每个特征属性
新猿教育资深数据分析师jason带你0基础学数据分析，学成后可就业。
讲述在业务快速迭代发展过程中，为了让大数据更好地赋能业务，高效的为用户提供有业务价值的数据产品和服务，百度爱番番的数据团队构建实时和离线大数据基础平台的心路历程，包括如何应对业务、技术、组织等方面的挑战和解决实际痛点过程中的思考与实践。
Dolphinscheduler 下载： wget --no-check-certificate https://dlcdn.apache.org/dolphinscheduler/2.0.0-alpha/apache-dolphinscheduler-2.0.0-alpha-bin.tar.gz
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股票数据分析前面我们介绍了Spark 和 Spark SQL，今天我们就使用 Spark SQL来分析一下我们的数据，今天我们主要分析一下股票数据数据准备交易数据我们拿到了最近几年的交易数据下面是具体的数据格式，csv 文件，ts_code 对于的是一个股票代码股票详情数据日期数据因为股票市场不是天天开的，只有交易日才开门，下面就是我们的交易日数据数据分析当然这里我们的分析并不是教大家去怎么买卖股票，我们的目标是为了学习Spark ,所以我们下面就有一些例子，当然大家也可以自行去
Create LaTeX tables online – TablesGenerator.com
块可视化编辑回忆上节课内容?上次我们了解到行可视模式行可视模式<kbdV</kbd也可配合各种motion<kbdo</kbd切换首尾选区的开头和结尾是mark标记开头是'<结尾是'可以在选区内进行替换和删除:'<,'s/shiyanlou/oeasy/g范围内批量替换:'<,'s/shiyanlou/oeasy/gc范围内批量替换待确认:'<,'g/^.drwxwr./d范围内有drwxwr的直
可视化编辑回忆上节课内容?上次我们了解到可视模式其实可视化对应三种子模式字符可视模式<kbdv</kbd行可视模式大写<kbdV</kbd块可视模式<kbdctrl</kbd+<kbdv</kbd我们先来了解字符可视化模式快捷键<kbdv</kbd可配合各种motion<kbdo</kbd切换首尾快速操作选中了之后可以进行以下操作<kbdd</kbd<kbdc</kbd<kbdy</kbd可以用<
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。很多小伙伴会问：做数据分析，需要懂多少统计学知识？今天简单跟大家分享一下。一、统计学是个啥统计学是个历史悠久的学科，有着300年以上历史。随着近代科学的发展，人们不再满足于“普天之下”“众所周知”这一类含糊的描述，希望用精确的数据来描述事物，因此诞生了描述性统计（descriptive statistics）。这是统计学最早，也是最普遍的应用。我们经常说的平均
可视化编辑回忆上节课内容?我们学习了关于模式匹配中使用参数单个参数:%s/<h2\(.\)</h2/\1/g多个参数:%s/<imgsrc=\"\(.\)\"title=\"\(.\)\"\//!\2\1非贪婪匹配:%s/<ahref=\"\(.\{\})\"\(.\{\}\)<\/a/\2\1/g我们这回会遇到一种新的模式什么模式呢？我们先回忆一下已经了解的模式三种模式我们先回顾一下以前学过的模
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点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！作者 | 锦恢@知乎编辑 | 极市平台来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/2204...