算子范数介绍和定义举例等价的定义属性常用的算子范数在希尔伯特空间(Hilbert space)上的算子 在数学上，算子范数是一种度量某些线性算子"大小"的方法。形式上，它是在两个给定范数向量空间(normed vector spaces)之间的有界线性算子空间(bounded linear operators)上定义的范数。介绍和定义给定两个范数向量空间V和W(在相同的基(base field)
名称throw- 抛出一个用户定义的异常或重新抛出一个捕获的异常。用法throw( : : Exception : )描述 使用try，catch，endtry和throw等算子可以在HDevelop中实现动态的异常处理，这相当于（comparable）与C ++和C＃中的异常处理。 HDevelop中异常处理的基本思想也在算子try，dev_set_check以及“HDevelop User'
【OpenCV系列之Canny边缘检测算子】 Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。其特点是试图将独立边的候选像素拼装成轮廓。具有以下的优势：
1.好的信噪比，即将非边缘点判定为边缘点的概率要低，将边缘点判为非边缘点的概率要低；2.高的定位性能，即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心；3.对单一边缘仅有唯一响应，即单个边缘产生多
边缘特征提取：在边缘检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边缘的 ；另一个是检测垂直边缘的 。Laplacian算子也是计算图像梯度的一个利器，它相当于二阶Sobel算子的导数。scharr滤波器主要是配合sobel算子运算的，分别计算x方向或y方向的图像差分，其参数与sobel基本一致。特征点检测与匹配：Harris角点算法：特征点检
Canny介绍Canny边缘检测算法是由John Canny在1986年提出的[26]，是一种多级边缘检测的算法。该算法是从不同的视觉对象中提取有用的信息并减少数据量的一种技术。Canny实现步骤Canny边缘检测主要分为以下五个步骤：使用高斯滤波对图像进行平滑处理 使用高斯平滑滤波主要是为了减少噪声的干扰，引起边缘的误检测。使用高斯滤波器对图像进行卷积可以使得图像变得平滑。计算图像的像素梯度强度
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2024-04-20 20:42:54
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今天装这个basemap装了大半天，把走过的坑总结一下，望对各位有用~
（建议先全文浏览一遍，再选择需要的步骤来）首先确保python环境安装完毕且已配置好环境变量。
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2023-06-02 02:26:58
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Nearest Neighbor Algorithm邻近算法(Nearest Neighbor)的思想实际上十分简单，就是将测试图片和储存起来的训练集一一进行相似度计算，计算出最相近的图片，这张图片的标签便是赋给测试图片的分类标签。那么如何比较两组数据之间的相似长度呢？L1距离（曼哈顿距离 Manhattan distance）import numpy as np
import _pickle a
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2024-03-29 06:39:51
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文章目录Transformation转换算子1、单Value类型map算子mapPartitions算子mapPartitionsWithIndex算子flatMap算子glom算子groupBy算子filter算子sample算子distinct算子coalesce算子repartition算子sortBy算子2、双Value类型算子交并差算子zip算子3、Key-Value类型算子parti
FLANN快速近似最邻近算法官方指导文档IntroductionQuick Start 快速学习Downloading and compiling FLANN 下载和编译Upgrading from a previous version 版本升级Compiling FLANN with multithreading support 多线程支持Using FLANN 使用细则Using FLANN
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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K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法，总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法。其中的K表示最接近自己的K个数据样本。KNN算法和K-Means算法不同的是，K-Means算法用来聚类，用来判断哪些东西是一个比较相近的类型，而KNN算法是...
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2015-09-17 05:05:00
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A. Nearest Common AncestorsTime Limit:1000msCase Time Limit:1000msMemory Limit:10000KB64-bit integer IO format:%lld Java class name:MainA rooted tree ...
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2014-07-14 15:41:00
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Nearest Common AncestorsTime Limit: 1000MS Memory Limit: 10000KTotal Submissions: 17636 Accepted: 9341DescriptionA rooted tree is a well-
原创
2023-09-04 14:12:39
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用过刻录机的朋友，相信对Nero这款软件都不会感到陌生，这是一款非常好用的刻录软件，一起来看看Nero 7.0.12的功能。
Nero 7.0的安装文件有105MB，解压缩之后达到350MB，和上一版本的500多MB的体积变得苗条不少。
在安装Nero 7.0之前，程序首先检测当前计算机内是否安装有其它版本的Nero软件
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2024-07-11 09:00:58
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商品交叉销售关联分析Step1：检查数据缺失值、异常值Step2:约减数据集中属性Step3:FP-Growth找到频繁项集Step4:产生关联规则FF-Growth的min support = 0.9和create association rules min confidence = 0.9时的关联规则但是结论conclusion都是Health Profucts Division,说明健康类商
题目：Description Given three integer sequences which have been sorted in ascending order,pick one integer from each sequence and we can get three integers.we want these three integers to be nearest to e...
原创
2021-12-27 13:51:50
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基于：ml in actionKNN算法原理：训练样本集及其标签集测试样本计算与测试样本距离最近的K个训练样本统计这K个训练样本的标签频率选择频率最高的标签作为测试样本的标签确定K的值：通过对样本的实验（多次和人工结合），取出误差最小的分类结果。一般小于20距离：可以是欧氏距离，归一化：训练样本为向量，其每个属性的尺度差别很大时，比如X=[x1,x2..],x1属于[0,1],x2属于[1000,
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精选
2014-10-10 11:19:43
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近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor）是一种解决最近邻问题的方法，其通过在高维空间中进行有效的近似搜索，来找到一个与给定查询点最相近的数据点。这种方法在很多应用中都非常有用，特别是在大规模数据集中，传统的最近邻算法往往无法满足实时性和效率要求。
在本文中，我们将使用Python来实现一个简单的近似最近邻算法，以帮助读者更好地理解其工作原理。我们将使用一个名为Ann
原创
2024-01-20 09:02:55
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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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window resize & resize observer
js, window, resize , resize observer, css,
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2019-10-28 09:59:00
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