第八章 图像类容分类8.1 K最近邻8.1.1 一个简单的二维例子8.1.2 图像稠密(dense)sift特征)8.1.3 图像分类——手势识别8.1 session 和登录失败8.1.1 Sessions 控制器8.1.2 测试登录功能8.1.3 登录表单8.1.4 分析表单提交8.1.5 显示 Flash 消息8.2 登录成功8.2.1 “记住我”8.2.2 定义 sign_in 方法8.
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2024-05-22 22:33:45
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（3）
龙形曲线（Dragon Curve）
（4）
C折线
（5）
谢尔宾斯基(Sierpinski)三角形
文章目录一、理论基础1、随机分形搜索算法2、SFS算法流程图二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础1、随机分形搜索算法随机分形算法(Stochastic Fractal Search, SFS)是一个启发于自然界物质分形增长的形状特点。随机分形算法将分形增长的扩散特性引入到算法粒子的搜索过程，增加算法探索和开发优化问题空间能力。相比一些经典的算法，如粒子群算法、蚁群算法和遗传算法等，该方法
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2023-10-14 22:43:56
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Hello大家好，这篇文章给大家详细介绍一下pytorch中最重要的组件torchvision，它包含了常见的数据集、模型架构与预训练模型权重文件、常见图像变换、计算机视觉任务训练。可以是说是pytorch中非常有用的模型迁移学习神器。本文将会介绍如何使用torchvison的预训练模型ResNet50实现图像分类。模型Torchvision.models包里面包含了常见的各种基础模型架构，主要包
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2023-11-20 11:18:31
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康托集代码：# 康托集
import pygame
pygame.init()
screen = pygame.display.set_caption('康托集')
screen = pygame.display.set_mode([1000, 250])
screen.fill([255, 255, 255])
pygame.display.flip()
len0 = 1000 # 初始线
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2023-07-11 10:39:05
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# 随机分形搜索算法实现指南
在这篇文章中，我将带你一步一步实现一个简单的“随机分形搜索算法”使用 Python。随机分形搜索是一种优化算法，它模仿自然现象（如动物觅食）在给定的搜索空间内寻找最优解。接下来，我们将逐步进行编写，并通过实例来说明每个步骤。
## 整体流程
我们将算法分为多个步骤，下面是步骤的简单汇总表格：
| 步骤 | 描述
function IFS_draw(M,p) N=30000; for k=1:length(p); eval(['a',num2str(k),'=reshape(M(',num2str(k),',:),2,3);']); end xy=zeros(2,N); pp=meshgrid(p); pp=tril(pp); pp=sum(pp,2); for k=1:N-1;
原创
2014-03-12 18:14:00
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分形——谢尔宾斯基三角形
普通几何学研究的对象，一般都具有整数的维数。比如，零维的点、一维的线、二维的面、三维的立体、乃至四维的时空。在20世纪70年代末80年代初，产生了新兴的分形几何学（fractal geometry），空间具有不一定是整数的维，而存在一个分数维数。这是几何学的新突破，引起了数学家和自然科学者的极大关注。根据物理学家李荫远院士的建议
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2024-01-02 11:08:47
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目录引言一、 K邻近分类算法(KNN)1.1 简单二维示例1.2 用稠密SIFT作为图像特征 1.3 图像分类：手势识别二 、贝叶斯分类器三、支持向量机3.1 使用LibSVM 四、 光学字符识别4.1 训练分类器4.2 选取特征4.3 多类支持向量机 引言 介绍图像分类和图像内容分类算法，这里将介绍一些简单而有效
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2023-07-28 09:50:06
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1.软件版本matlab2017b2.本算法理论知识多重分形谱及其计算 - 豆丁网3.核心代码function varargout = Tops(varargin)% TOPS MATLAB code fo
原创
2022-10-10 15:17:37
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大家好！欢迎来到我们第二期的代码滤镜。不关心实现细节，每天一个炫酷好玩儿的项目演示，激发编程兴趣，扩展技术视野。今天的实验主题是 使用 Python3 生成分形图片。效果图：分形树（Fractal tree)科赫雪花曲线（Koch snowflake)龙形曲线（Dragon curve）视频演示：使用 Python3 生成分形图片https://www.zhihu.com/video/100983
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2023-10-27 00:13:12
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本章我们将绘制递归分形树，如图所示。首先学习递归的概念，并学习if-elif-else语句；接着学习分形的概念，并利用递归调用绘制一棵分形树；最后添加鼠标交互、修改参数，实现随机分形树的绘制。
11 递归分形树 最终代码： def setup():
global offsetAngle,shortenRate,seed # 全局变量
size(800, 600) # 设定画
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2023-08-25 19:29:41
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一、问题描述分形通常被定义为“一个粗糙或零碎的几何形状，可以分成数个部分，且每一部分都（至少近似地）是整体缩小后的形状”。分形树则顾名思义——亦即理论上无论放大多少倍，都具有相同形状。（以下图形均由turtle库绘制）二、问题分析因为分形树每个部分都具有相同形状，因而我们可以从最基本的情况开始考虑，亦即当树只有一层分枝时。可以定义一个函数tree_1()，用turtle画出一层分枝的树并回到树根处
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2023-06-22 01:53:16
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1.案例描述树干为80，分叉角度为20，树枝长度小于5则停止。树枝长小于30，可以当作树叶了，树叶部分为绿色，其余为树干部分设为棕色。 2.案例分析由于分形树具有对称性，自相似性，所以我们可以用递归来完成绘制。只要确定开始树枝长、每层树枝的减短长度和树枝分叉的角度，我们就可以把分形树画出来啦！！ 递归基本逻辑（原路返回）：右侧树枝绘制递出处理+左侧树枝绘制递出处理+
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2023-05-26 21:51:04
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Python使用Turtle绘制分形树效果如下：Code：1 '''
2 作者：清扬
3 功能：利用递归绘制分型树
4 版本：1.0
5
6 '''
7
8 import turtle
9
10 def draw_branch(branch_length):
11 '''
12 绘制分型树
13 :par
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2023-07-04 21:26:39
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上世纪60-70年代，美籍数学家曼德博 - Benoit B. Mandelbrot几乎单枪匹马的创立了一个新的数学分支，即分形几何学 - fractal geometry。这个新的数学分支有助于人类探索物理现象背后的数学规律，分形混沌之旋风，横扫数学、理化、生物、大气、海洋以至社会学科，在音乐、美术领域也产生了一定的影响。分形艺术 - fractal art不同于普通的电脑绘画，它利用分形几何学
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2023-10-03 16:44:14
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原题链接 思路 我们可以通过题目上给出的图示看出，每一个等级的图是由前一个等级的图拼成的，拼接方式如图 因此在求解一个图上某一点的编号时，我们需要确定他是属于哪一块的，再进行坐标变换。 同时为了方便确定，我们将所有点的编号从0开始，同时坐标轴也会从0，开始。 接下来我们看坐标变化，以下图为例(图确实 ...
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2021-08-17 13:29:00
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学习pyhton第一课：关键字作用还是啥的_ _ name_ _系统命名的******不太了解以后补上eval()将某字符串仅为数字的字符串(这个该怎么说)生成有效值lambda匿名函数第二课：关键字理解turtlepython中包含绘制图形的一个库文件turtle.exitonclick()在绘制后点击后会退出turtle，注意如果程序没有写这个函数，那么程序会闪退。如果写在了一个函数里，那么只
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2023-09-26 17:19:42
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敲黑板！！！！！！1、turtle库的使用（具体参照turtlr库的使用）import turtle #声明turtle.pensize(branch_length/10) #设置画笔大小turtle.forward(branch_length) #画笔向前移动（默认初始向画板右侧）turtle.right(20) #向右转动角度turtle.color('gre
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2023-07-07 00:01:03
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一、简介图像压缩就是就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数，去除多余数据。以数学的观点来看，这一过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合。图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术，也称图像编码。图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着冗余。
原创
2021-07-09 10:17:01
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