介绍 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包。 pandas是基于NumPy构建的。 pandas的主要功能 具备对其功能的数据结构DataFrame、Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据 安装方法：pip install pandas 引用方法：import pandas as pd pand
# Python动态识别特征
在编程领域，动态识别特征是指在运行时检查对象的类型、属性和方法。Python是一种动态类型语言，这意味着变量的类型只在运行时确定。这种特性赋予了Python强大的灵活性和动态性。
## 动态类型
在静态类型语言中，变量在声明时需要指定类型，并且不能改变。而在Python中，变量的类型是根据赋值语句自动推断的，并且可以随时更改。这使得在编写代码时更加灵活，不需要过
原创
2024-01-24 06:05:48
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# Python物品特征识别实现指南
## 引言
欢迎来到Python物品特征识别实现指南！在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现物品特征识别。作为一名经验丰富的开发者，我将逐步指导你完成整个流程，以确保你能够顺利地理解和实践这一过程。在本指南中，我将采用表格、代码和注释等方式，帮助你逐步了解每一步所需的代码和功能。
## 整体流程
首先，让我们来看看整个物品特征识别的实现流程。下
原创
2023-08-28 07:39:04
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return codeprint(v_code())二.日志模块1.工作日志分四大类:系统日志:记录服务器的一些重要信息:监控系统,cpu温度,网卡流量,重要的硬件指标网站日志:访问异常,卡顿,访问量,点击率,蜘蛛爬取次数辅助开发日志:开发人员在开发项目中,利用日志进行排错,排除一些避免不了的错误(记录),辅助开发记录用户信息的日志:用户消费习惯,新闻偏好等等(数据库解决)2.日志一般是开发者使用
基于时序数据的回归预测问题，在工作中经常遇到的。它与一般的监督学习的回归模型的区别在于数据本身是基于时序的。而常用的时序预测模型，比如arima等，添加其他特征时又不方便，不得不求助于经典的监督学习预测模型。本文初步介绍了对时序数据建模时，如何构建有效的特征工程。时间序列数据，在我们可以为之使用机器学习算法建模之前，必须先重新构建为一个监督数据集。在时间序列中，没有输入输出特征的概念。相反，我们必
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2024-07-24 09:08:22
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特征处理是特征工程的核心部分，特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样式确定的步骤，更多的是工程上的经验和权衡，因此没有统一的方法，但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理，特征选择，降维等。首次接触到sklearn，通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引，但是这里介绍的特征处理库也非常强大！ 经过前人的总结，特征工程已经形成了接近标准化的流程
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2023-07-12 22:06:10
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2023-10-07 19:37:02
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刚好最近在做项目，老师让查模板匹配与特征点匹配的相关知识，搜了很多博客，整理成word文档，顺便也来发个博客。 模板匹配模板匹配是一种最原始、最基本的识别方法。简单来说，模板匹配就是用一幅已知的模板图片在目标图片上依次滑动，每次滑动都计算模板与模板下方子图的相似度。如果是单个目标的匹配，只需要取相似度最大值所在的位置就可以得到匹配位置。如果要匹配多个目标，只需要设定阈值，只要相似度大于阈
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2024-01-12 19:09:15
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一、特征脸 特征脸EigenFace从思想上其实挺简单。就相当于把人脸从像素空间变换到另一个空间，在另一个空间中做相似性的计算。这么说，其实图像识别的基本思想都是一样的，首先选择一个合适的子空间，将所有的图像变换到这个子空间上，然后再在这个子空间上衡量相似性或者进行分类学习。 通过变换到另一个
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2024-03-01 15:45:37
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特征提取方法基础知识，将不同类型的数据转换成特征向量方便机器学习算法研究1.分类变量特征提取:分类数据的独热编码方法，并用scikit-learn的DictVectorizer类实现 2.机器学习问题中常见的文档特征向量:>>1)词库模型将文档转换成词块的频率构成的特征向量，用CountVectorizer类计算基本单词频次的二进制特征向量。>>2)通过停用词过滤
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2023-10-07 20:07:57
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# Python 车牌识别特征训练指南
## 简介
在本文中，我将教你如何使用Python实现车牌识别特征训练。作为一名经验丰富的开发者，我将为你提供整个流程的步骤，并提供每一步需要使用的代码，并对代码进行注释，帮助你理解代码的作用。
## 整个流程的步骤
下面是实现车牌识别特征训练的整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 |
原创
2023-08-20 09:28:22
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说话人识别（Speaker Recognition，SR），又称声纹识别（Voiceprint Recognition,VPR），顾名思义，即通过声音来识别出来“谁在说话”，是根据语音信号中的说话人个性信息来识别说话人身份的一项生物特征识别技术。便于比较，语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是通过声音识别出来“在说什么”。为了简便，后文统一称为VPR。传统的
声纹识别绪论前言指纹信息、人脸信息和声纹（voice-print）信息作为人体固有的生物信息，是智能电子设备私有化部署及辅助辨认个体的媒介。目前，指纹和（3D）人脸作为智能电子设备解锁信息已经成功商用，典型的如智能手机、人脸打卡系统等。声纹因为其变化性较前两者强，如感冒和外界环境声音干扰，商用化步伐不如前两者。据悉，目前声纹满足安全性级别、作为个体生物信息解锁和认证媒介的应用是在金融领域——由中国
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2023-08-31 21:11:52
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特征，也称 兴趣点 或 关键点，如下所示：蓝框内区域平坦，无特征；黑框内有“边缘”，红框内有“角点”，后二者都可视为“特征” 角点作为一种特征，它具有 旋转不变性，当图像旋转时，代表角点响应函数 R 的特征椭圆，其形状保持不变 &nb
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2023-07-13 19:58:54
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-10-11 22:58:41
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基于几何特征（边缘特征）的模板匹配基于几何特征的模板匹配通过计算模板图像与目标图像特征信息，来判断目标图像中是否有与模板图像相近或相同的图像。匹配流程如下： 1.制作一个模板，并使模板图像以一定角度旋转，得到的各个分析的模板； 2.模板图像T从目标图像的原点处开始每次移动一个像素，直到匹配分数达到要求找到目标物体。基于边缘特征的模板创建首先从模板图像的边缘创建一个数据集（模板模型），然后到目标图像
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2024-06-27 21:38:02
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx我们将使用移动电话拍摄的表格的照片与表格的模板对齐。我们将使用的技术通常被称为“基于...
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2021-10-26 16:49:58
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx我们将使用移动电话拍摄的表格的照片与表格的模板对齐。我们将使用的技术通常被称为“基于...
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2022-04-25 14:28:56
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前言上篇笔记我们利用MNIST数据集训练了一个手写数字识别的模型，但是准确率非常的低，维持在91%左右，我们可以尝试着将准确率提高到96%以上，在实验之前我们需要先了解一些基本的概念，本篇文章可能会有些枯燥，因为大多都是理论知识。本文重点激活函数代价函数拟合什么是激活函数？激活函数是干嘛的？想了解什么是激活函数，就要先了解神经网络的基本模型，下图所示为一单一人工神经网络的基本模型图： 神经网络
kanrenpython逻辑编程示例：KANEN是关系的表达式和满足他们的价值的搜索。下列代码就是逻辑编程的"Hello, world!" ，最简单的示例。他请求一个数 x，如x ==5>>> from kanren import run, eq, membero, var, conde
>>> x = var()
>>> run(1, x,
