聚类算法是很重要的一类算法模型，在实际的应用实践中是会经常使用到的，最近的工作类型中大多偏向于有监督学习类型模型的使用，而对于无监督算法模型的使用则使用得相对少了很多，今天就简单的回归一下聚类算法模型，主要是KMeans模型和DBSACN模型的使用。 这两种模型可以说是聚类算法领域里面很具有代表性的算法了
第3次实验： 图像特征提取与检索1. 算法描述功能： 使用BOF(Bag of Features)算法提取图像特征，在corel数据集(10*100)张图片上实现以图搜图，即输入数据集中某一张图，在剩下的999张图里搜索最邻近的10张图。2.算法流程：用SIFT算法提取图像的特征。每幅图像提取出几百至几千个特征点，将所有图像的特征点对应的描述子放在一个矩阵descriptors中，该矩阵的尺寸为
VOTT数据标注工具标注数据集和YOLOX模型部署训练下载和安装VoTT下载与安装使用用YOLOX模型训练下载和配置YOLOX模型用自己的数据集进行训练与测试训练准备：把我们自己的数据集放进去训练准备：修改训练配置参数开始训练进行测试 通过这篇文档完整演示如何使用VoTT工具标注自己的视频数据集以及在本地部署YOLOX模型并进行训练和测试。把整个过程遇到的所有坑都完整展示一遍，包括是如何解决问
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2024-09-23 18:42:45
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之前因为有使用resize()事件，而jQuery自带的resize()只能绑定到window对象上，所以搜索到了一份别人写好的自定义resize事件，然而这份代码其实很多地方都有，找不出来源头，发现代码后面有不少知识点，所以便做了一些解析，好好了解一下相关的知识点，不过有时候学的多点，才知道自己的浅薄。1 整体的代码注释如下//监听div大小变化
(function($, h, c) {
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2024-04-01 17:47:35
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一，border 边框属性设置1.border 三要素 color width style2.border 属性设置的顺序为 top right bottom left (上右下左)3.border 四周属性可以单独设置 ：如 border-top-width:1px; &n
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2024-10-19 10:34:54
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window resize & resize observer
js, window, resize , resize observer, css,
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2019-10-28 09:59:00
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2评论
range().resize(x,y) 方法语法Range(i,j).resize(行数,列数) resize(x,y) 表示的区域，x是行，往下。Y是列，往右。重新定位出来的区域 resize() 得出的是一个区域范围！！！因为X 是表示行数，必须大于0因为Y是表示列数，必须大于0resize(x,y)可以为负数吗？比如 resize(-1
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2024-06-09 08:57:37
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函数功能：调整图像的大小 C++:
[cpp]
view plain
copy
1. void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)
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2024-08-20 14:26:46
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这里我已经怀疑pillow的resize和opencv不一致了，于是去Google了一把，发现果然很多人都遇到过类似的问题，那就说明方向
原创
2024-08-06 11:31:32
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使用opencv也已经很久了，在使用过程中，常常需要调整图像大小，这就会使用到resize函数。每次都得在网上查找，今天将它的c/c++/python版本都详细记录，解决这个问题。 函数功能：调整图像的大小 C++:
[cpp]
view plain
copy
void resize(InputArray&n
本博客记录本人在使用Libtorch（C++版本的Pytorch）实现语义分割的训练以及推理时碰到的坑点。一、语义分割标签图resize问题1.背景一般对较大尺寸的图像时，会指定大小对原图进行resize，与之对应的标签图也要resize，比如将大小为（1024，1280）的原图指定到（512，640）。2.问题点描述但是要注意如果使用OpenCV自带的resize函数时对标签图会带来个问题： 每
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2024-02-28 11:14:04
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Resize error: Unable to resize disk down openstack instance resize 云主机的类型基本一致
原创
2021-12-27 13:51:17
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序Bi-LSTM的理论就不再说了，本文在前文TextCNN的基础上，将模型改为Bi-LSTM，本意是比较模型效果，但是实际结果不太理想，有过拟和问题。最最前面写着写着感觉变了味道，本来准备水一下，结果拓展了很多出来，很零碎。如果你对理论不太清楚，可以去看：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/如果你对tensorflow使
一、每日工作清单# 清单列表 + 四象限法 清单列表：列出今天要做的所有事情，可以用一些todo软件。四象限法：按照事情轻重缓急，重要紧急程度分为4个象限，把列表清单上的工作内容分别归类到这4个象限中， 重要紧急 重要不紧急 不重要但紧急 不重要也不紧急 还有一种：每日例行事项 二、制定目标方法#
原创
2021-07-15 11:12:45
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一.reverse和resize方法的区别函数原型:void reserve(size_t n); //扩增容器的容量
void resize(size_t n); //改变容器内的有效元素个数reserve:如果n大于容器现有的容量(即capacity()),则需要在自由内存区为整个容器重新分配一块新的更大的连续空间,其大小为n*sizeof(T).然后将容器内所有有效元素从旧位置全部复制到新位
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2024-06-30 23:04:34
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平时网络部分的东西碰的多些，这块一开始还真不知道怎么写，因为肯定和在用户空间下是不同的。google过后，得到以下答案。一般可以用两种方法：第一种是用系统调用。第二种方法是filp->open()等函数。下面分别来说下这两种方法。
1 利用系统调用：
sys_open,sys_write,sys_read等。
其实分析过sys_open可以知道，最后调用的也是filp->op
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2024-05-08 08:30:02
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一、基本概念 reverse()和resize()是用来给容器vector、list和string预留空间或调整他们的大小：reserve()用来保留（扩充）容量，他并不改变容器的有限元素个数；resize()则调整容器大小（size,有效元素的个数），而且有时候会增大容器的容量。 首先我们
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2024-04-14 13:30:38
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下面列出最常见的 14 种算法模式，它们可被用于解决常见的问题。另外还会说明如何识别每种模式，并会为每种模式提供一些问题示例。1．滑动窗口2．二指针或迭代器3．快速和慢速指针4．合并区间5．循环排序6．原地反转链表7．树的宽度优先搜索（Tree BFS）8．树的深度优先搜索（Tree DFS）9．Two Heaps10．子集11．经过修改的二叉搜索12．前 K 个元素13．K 路合并14．拓扑排序
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2023-07-28 15:48:04
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目录语言模型1. 统计语言模型1.1 统计语言模型的基本公式(条件概率)1.2 马尔科夫假设：有限前序字符依赖约束条件的统计语言模型（n-gram）1.3 独立同分布假设：所有字符间都独立同分布的统计语言模型1.4 局部与整体假设：TF-IDF表示1.5 LSA :一种基于SVD矩阵奇异值分解的语义分析语言模型2. 神经网络语言模型（NNLM）2.1 分布式表征（distributed repr
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2023-08-17 09:07:39
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机器学习好伙伴之scikit-learn的使用——常用模型及其方法1、模型的常用方法2、sklearn中机器学习模型的实现2.1、线性回归2.2、逻辑回归2.3、朴素贝叶斯2.4、决策树2.5、随机森林2.6、SVM(支持向量机）2.7、KNN（K-近邻算法）2.8、adaboost sklearn中还存在许多不同的机器学习模型可以直接调用，相比于自己撰写代码，直接使用sklearn的模型可以大
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2024-03-15 11:14:44
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