博主“时光荏苒心依旧”在一篇关于复杂网络MATLAB工具箱的博文中,曾介绍过一个生成随机无标度网络、随机攻击、有目的攻击的教程,复杂网络MATLAB工具箱,我在一个星期前就这个教程开始正式学习Matlab编程及数学建模,目的是为了研究复杂网络级联失效现象,网上很难找到研究级联失效的程序代码,所以得自力更生。关于级联失效的具体定义和表现,由于时间有限,在此不做阐释,有兴趣的有需要的自然知道。我花了一
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2024-09-03 09:24:23
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多目标跟踪(二)DeepSort——级联匹配Matching Cascade 目录多目标跟踪(二)DeepSort——级联匹配Matching Cascade前言一、Deepsort与sort之间的区别跟踪器部分指派分配问题二、DeepSort中的级联匹配Matching Cascade第一步第二步第三步 总结 前言DeepSort算法作为Sort算法的改进,也是现在普遍用的比较多的算法
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2024-10-26 21:01:49
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# 级联调用Python:实现复杂功能的高效方法
在软件开发中,有时我们需要进行多步骤的操作以实现特定的功能。级联调用是一种将多个函数一次性连接起来的方法,使得数据可以在不同的处理阶段之间顺畅流动。Python 作为一种功能强大且易于学习的编程语言,便于实现这种调用方式。本文将通过示例来讲解如何在 Python 中实践级联调用,并附带流程图和状态图以帮助理解。
## 什么是级联调用?
级联调
级联状态 cascade(级联) 用来指定两个对象之间的操作联动关系。当主控方执行操作时,关联对象(被动方)是否同步执行同一操作。 常用可选值 none:所有情况下均不进行级联操作。这是默认值。 save-update: 在执行保存和更新时进行级联操作。 delete:在执行删除时进行级联操作。 all : 所有情况下均进行级联操作。 级联只对增、删、改起作用。 inverse="true"和
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2023-11-24 10:40:55
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# Python OpenCV级联
## 简介
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。级联分类器是OpenCV中一个重要的功能,用于目标检测和特征提取。
## 级联分类器
级联分类器是一种基于机器学习的目标检测方法,通过训练一个强分类器来检测图像中的目标。级联分类器由多个弱分类器
原创
2023-10-10 07:49:04
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# Python级联菜单
在GUI应用程序中,级联菜单是一种非常常见的设计模式,它可以帮助用户方便地浏览并选择各种选项。在Python中,我们可以使用Tkinter库来创建级联菜单。本文将介绍如何使用Tkinter库创建级联菜单,并结合饼状图和关系图进行演示。
## Tkinter库简介
Tkinter是Python的标准GUI库,它提供了创建各种GUI组件的功能,包括窗口、按钮、文本框等。
原创
2024-05-09 05:47:25
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前言 红胖子,来也! 做图像处理,经常头痛的是明明分离出来了(非颜色的),分为几块区域,那怎么知道这几块区域到底哪一块是我们需要的,那么这部分就涉及到需要识别了。 识别可以自己写模板匹配、特征点识别、级联分类器训练识别。 本文章就是讲解级联分类器的训练与识别。明确目标 目标是识别视频中的歌手,我们先手动采集数据集合。 视频为《绿色》,如下图: 训练分类器前的准备工作采集正样本
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2023-08-16 23:14:16
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摘自:探索 Python,第 1 - 3 部分: 探索 Python 类型的层次结构http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-python1/http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-python2/http://www.ibm.com/developerworks/cn/ope
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2023-06-21 15:35:40
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# Python多级联动
在Web开发中,多级联动是一种常见的交互方式,通常用于实现省市区选择、商品分类筛选等功能。Python作为一种流行的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现多级联动。本文将介绍如何使用Python实现多级联动,并通过代码示例演示其应用。
## 多级联动原理
多级联动通常通过前端页面与后端服务交互来实现。在用户进行选择时,前端页面向后端服务发送请求,并根据返回的数据动态更
原创
2024-05-15 07:00:53
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# Python OpenCV 自带级联
## 介绍
OpenCV 是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库,它提供了丰富的函数和工具,可用于图像处理和分析。其中一个非常有用的功能是级联分类器,它可以用于对象检测。
级联分类器是一种基于机器学习的算法,它使用大量的正负样本进行训练,并根据训练结果进行目标检测。在 OpenCV 中,我们可以使用 Haar 特征级联分类器和 LBP 特征级联分类器。
原创
2023-07-15 14:02:33
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# 独立级联模型的实现流程
## 概述
独立级联模型是一种常见的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。本文将指导你如何使用Python实现独立级联模型,从数据准备到模型训练和预测的全过程。
## 实现步骤
下面是实现独立级联模型的步骤,我们将使用Python中的`scikit-learn`库来完成。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 数据准备 | 收集并准备数据集 |
| 特
原创
2023-12-19 05:18:07
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Python字典实现简单的三级菜单(实例讲解)
如下所示:
data = {
"北京":{
"昌平":{"沙河":["oldboy","test"],"天通苑":["链接地产","我爱我家"]},
"朝阳":{"望京":["奔驰","陌陌"],"国贸":["CICC","HP"],"东直门":["advent","飞信"]},
"海淀":{}
},
"山东":{
"德州":{},
"青岛":{},
目录1. 原理2. 代码实现2.1 数据集2.2 独立级联 1. 原理独立级联模型在影响力最大化任务中属于比较经典的影响力传播模型。具体来讲,针对某一具体传播的实体(谣言、绯闻、产品等),将图中的每个点描述为两种可能状态:不活跃(inactive)和活跃(active)。不活跃状态表示该个体还没有接受对应实体,而活跃状态表示该个体已经接受对应的实体。节点从不活跃状态变为活跃状态表示该节点接受了对
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2023-09-02 08:23:22
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# Python 构建级联模型
## 引言
在机器学习和数据科学领域中,级联模型是一种常用的技术,用于解决复杂的问题或预测任务。级联模型指的是将多个模型按照一定的顺序连接起来,每个模型的输出作为下一个模型的输入。这种方式可以通过模型的组合来提高预测性能,同时也能够处理复杂的特征工程和多任务学习。
Python是一种功能强大的编程语言,拥有丰富的机器学习库和工具。本文将介绍如何使用Python
原创
2023-10-29 07:47:32
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# 实现独立级联模型 (Independent Cascade Model) 的指南
## 一、概述
独立级联模型是一种广泛应用于传播模型中的重要方法,例如社交网络中信息传播的模拟。本文将逐步指导你实现这个模型,适合刚入行的小白。我们将分步进行,包括环境准备、数据准备、模型实现和结果分析。
## 二、流程步骤
下面是实现独立级联模型的基本流程:
| 步骤 | 描述
OpenCV训练分类器一、简介
目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出,并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为: 首先,利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器。
分类器中的"级联
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2023-08-16 23:15:53
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背景:在实际的网络传播中,经常会遇到多个实体在同一网络中传播的情形,比如两个相互竞争的品牌手机在社交网络上推广传播,或者是某热点事件的官方消息和谣言在网络中传播。 为了方便起见,我们考虑独立级联模型在两个实体传播中的推广。一个对独立级联模型的自然推广就是对每个实体都按独立级联模型来传播,且各自有一套传播参数。传播中的竞争性表现为如果一个结点已经接受了一个实体,那
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2023-10-31 19:39:33
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一、首先创建两张表stu,sc --说明: 外键必须建立索引; FOREIGN key(sid) 设置外键,把sid设为外键 REFERENCES stu(sid) 引用作用。引用stu表中的sid ON DELETE CASCADE 级联删除ON UPDATE CASCADE 级联更新 二、向两张
原创
2023-04-25 06:39:17
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使用的sort() 和sorted()方法区别:sort()方法对自身排序,返回None;sorted()方法返回排序后的变量str1 = [[3,1],[2,1],[1,2],[2,0]]
str1 = sorted(str1, key=lambda v:(v[0], v[1]))
print('str1: ', str1)
str2 = [[3,1],[2,1],[1,2],[2
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2023-06-21 15:35:48
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Cascade:级联的是对象中的对象属性
但是如果Cascade = all-delete-orphan则会级联内存中对象之间的关系(会删除孤儿对象所映射的数据库中表的记录)
fetch可以看作是select的级联
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原创
2007-05-03 16:51:46
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