蘑菇种类繁多，形态各异，其分类主要基于形态学特征、遗传学特性及生态习性等因素。在分类学上，蘑菇被
假如我们在山上采蘑菇，为了避免食物中毒，需要采集那些有较大的置信度认为可食用的蘑菇，虽然这种办法会遗漏掉许多我们难以判断的蘑菇（实际是可食用的）。 对此，我们希望能找到那种能很好区分的特征，或者说区分度很大的特征，来避免危险，保证安全，所以我采用随机森林算法来实现目的。 毒蘑菇数据集是一个包含8123个样本的数据集，有22个特征，为菌盖颜色、菌盖形状、菌盖表面形状、气味、菌褶等，下图是网上找的示意
对如下两种类型的蘑菇进行识别与分类： A类：B类： 计算提供的A、B类所有图片的特征值，求取所有特征值的平均值、方差等，经过大量的计算方法分析，发现简单地靠各个特征乘以一定比例系数求取A、B类的分类范围，基本不可能完全地分开A、B类（即A、B类特征数据范围不可能没有交集）。考虑用模式识别的方法，通过机器自动识别建立分类器。 下表只列出了A、B类所有图片的特征值的平均值 由于模式识别用的特征越少越
Facebook作为最大的社交平台，外贸人想成功的线上获客一定是离不开的。然而同样是做Facebook，操作方式各不一样，有的通过投放广告，有的通过自然触达，还有很多人都想利用Facebook进行邮箱的收集，今天我们就聊聊这个话题。管理几十亿个人信息，肯定不是一件容易的事情，但Facebook是非常注重隐私保护的(虽然出过剑桥分析那样的丑闻)，所以我们就不能简单的导出受众的联系信息，想从Faceb
文本检测识别数据集 1.中文数据集CTW data(Chinese Text in the Wild)清华大学与腾讯共同推出了中文自然文本数据集（Chinese Text in the Wild，CTW）——一个超大的街景图片中文文本数据集，为训练先进的深度学习模型奠定了基础。目前，该数据集包含 32,285 张图像和 1,018,402 个中文字符，规模远超此前的同类数据集。研究人员表
数据集 http://www.manongjc.com/article/57237.html
原创
2022-04-06 10:18:37
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文章目录0 前言1 项目背景2 花卉识别的基本原理3 算法实现3.1 预处理3.2 特征提取和选择3.3 分类器设计和决策3.4 卷积神经网络基本原理4 算法实现4.1 花卉图像数据4.2 模块组成5 项目执行结果6 最后 0 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费
https://blog.csdn.net/NcepuKZH/article/details/89707639
原创
2021-05-20 18:48:41
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# 人脸识别数据集的Python实现指南
人脸识别技术在现代应用中越来越广泛，从安全监控到社交媒体，它都发挥着重要作用。对于刚入行的开发者来说，实现一个人脸识别数据集可能是一个挑战。本文将为你提供一个简单的指南，帮助你使用Python来创建和处理人脸识别数据集。
## 流程概览
首先，让我们通过一个流程表来了解整个实现过程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- |
1.手写数字数据集from sklearn.datasets import load_digitsdigits = load_digits() 2.图片数据预处理x：归一化MinMaxScaler()y：独热编码OneHotEncoder()或to_categorical训练集测试集划分张量结构 3.设计卷积神经网络结构绘制模型结
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2023-05-31 22:52:57
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【MIMICIII应用】（一）MIMICIII波型数据库说明 MIMIC-III数据库MIMIC-III波形数据库数据文件说明使用说明 信息整理自官网 https://physionet.org/content/mimic3wdb-matched/1.0/ MIMIC-III数据库多参数智能监测数据库（MIMIC-III）是一个免费开放的、公共资源的重症监护室研究数据库。该数据库于2006年由美
https://github.com/WenmuZhou/OCR_DataSet
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2021-04-22 22:52:05
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人体行为识别任务旨在通过对人体姿态进行分析，识别出人体的具体动作，为人体行为预测、突发事件处理、智能健身、智能看护等领域提供技术支持。人体行为识别数据标注方式人体行为数据通用的标注方式包括人体关键点标注和动作标签标注，人体关键点标注提供人体各关节点的位置信息。根据不同的识别精度需求，人体关键点通常可用14点、18点、22点甚至更多点位对人体进行标注，均基于人体骨骼中可以活动的关节点扩展。标签标注主
原创
2023-03-03 19:25:40
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出现问题： 这个数据集和手写数字识别的数据集不一样，它没有单独的label分类对应的文件夹，但是它每张图片的 命名非常规范都是cat.X.img或者dog.X.img,所以要先把每张图片对应的标签读取出来。这时候我参考了别人的博客使用os.listdir("D:/pycharm/maogoushibie/maogou/train.zip")读取图片的名字 这里出现了两个错误， （1）按照文件夹复制
火焰数据集 烟雾数据集 整理 下载 传百度网盘1、数据集的介绍和下载链接GitHub_Fire-Detection-Image-DatasetkaggleFire Detection DatasetFIRESENSEForest FireFIRE Datasetcvpr.kmu.ac.krultimatechase_fireVisiFirefire-dunnings-datasetBoWFire
人脸识别数据集精粹（上） 1. 人脸识别 人脸检测和关键点检测都是比较底层的任务，而人脸识别是更高层的任务，它就是要识别出检测出来的人脸是谁，完成身份比对等任务，也是人脸领域里被研究最多的任务。 1.1 人脸识别图片数据集 (1) FERET 数据库地址：http://www.nist.gov/it
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2020-06-05 08:58:00
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文章内容： 一、人脸识别数据集的建立。利用dlib和opencv编程: 1)采集自己的脸部图片20张，保存到以学号命名的文件目录下；2)采集对应20张图片的68个特征点数组，以 face_features.txt (i为01到20的数字）文件保存到同一目录下；3）通过20个特征，计算出平均（mean）特征数组 face_feature_mean.txt. 二、利用dlib和opencv编程，打开摄
# 实现Python Sklearn 人脸识别数据集
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python Sklearn库来实现人脸识别数据集。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个流程并给出每一步所需的代码。
## 流程
下面是完成人脸识别数据集的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 加载人脸数据集 |
最近一段时间在做行人重识别方向的研究，行人重识别（Person Re-Identification）作为图像识别领域的一个分支，在实际生活中具有极其重要的意义。目前，城市里的用于公共治安领域的摄像头已经大量部署，几乎到了几十米到几百米一个覆盖的程度，尽管如此，不同的摄像头之间仍然存在无法覆盖的区域。行人再识别的目标就是要确定一个摄像头下发现的目标，在离开摄像头的视野后去哪了，这有点像视频搜索，就是
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2023-05-08 07:32:13
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https://github.com/WenmuZhou/OCR_DataSet
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2022-04-02 18:35:24
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