文章目录Python3之集合set集合去重原理声明常见的操作函数增加清空集合删除其它set的操作函数 Python3之集合set##需求场景 我们需要存放一组数据，但是不希望存放重复的数据！用户的账号！集合通过哈希(hash)算法在一个容器中存放多个没有顺序的不可以重复的数据。【无序、不重复】List特点：元素有放入顺序，元素可重复。 Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复（注意：元素虽然无放
转载
2023-12-14 13:28:40
47阅读
第一部分 faster r-cnn是区域建议网络，fast r-cnn和区域建议网络的组合，以图搜商品的准确率，会根据物体类别有所不同，大致分为三个类别。 1 平面物体，画报，装饰画，准确率可以达到95%以上 2 三位刚性物体，立体家具模型，准确率可以得到80% 3 对于柔性和纹理单一物品，如纺织类，纹理单一物品等，识别相对困难 目标检测的第一步就是要区域提名，类似与光学字符识别，问题的核心就是如
转载
2024-04-22 10:38:32
73阅读
牛客字符串班笔记Hash 定义定义Hash 是一种单射函数，可以将万物单向映射成一个整数值。字符串 Hash 是指将一个字符串串映射成一个整数值，用于快速比较字符串是否相等。H(S)：S的 Hash值，即映射后的整数值。性质必要性：若 S = T，一定有 H(S) = H(T)非充分性：若 H(S) = H(T)，不一定有 S = THash 检测Hash 检测：通过 H(S) 和 H(T) 是否
转载
2023-12-25 19:11:45
98阅读
一、简述HASH算法的本质是特征提取——将某种不太好表示的特征，通过某种压缩的方式映射成一个值。这样，就可以优雅解决一部分难以解决的特征统计问题。同时考虑到hash算法的本质是个概率算法，因此并不能保证所有的数据都不发生冲突<冲突是指两个不同的特征计算出了同一个HASH值>，因此可以考虑使用双hash的形式，使用两个不同的HASH算法，算出来的HASH值来表示一个特征量——pair&l
转载
2023-10-23 15:59:19
65阅读
# 使用感知Hash算法进行图片比较的Java实现
在图像处理领域，感知Hash算法是一种非常有效的比较图像相似度的方法。它能够通过生成图像的哈希值，让我们快速判断两幅图像的相似性。本文将带领你了解如何在Java中实现这一功能。整个过程可以分为以下几个步骤：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[读取图片] --> B[转换为灰度图]
B -->
负载均衡设备的URL哈希（HASH）功能主要应用在两种场合：
1. 大型网站。大型网站为了提高访问速率，将视频和图片等可缓存的内容缓存到CDN节点。每个CDN节点有很多台缓存服务器，前端配置负载均衡器进行流量分担。为了提高缓存服务器的存储效率和命中率，负载均衡器通常选择URL HASH算法分配流量到缓存服务器。正常的情况下，不同缓存服务器所缓存内容是不同的，而相同URL的访问一定会到达同一台缓存
推荐
原创
2012-06-04 17:57:35
5793阅读
点赞
2评论
一、概述本文是《统计学习方法》第二章的读书笔记和手写代码实现。一套下来，耗时一天。希望能够坚持下来，系统地学习完整本书。本文引用原著讲解，加入了自己的理解。对书中算法采用Python实现。二、感知机模型感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型，其输入为特征向量x，输出为类别，取+1,-1二值。感知机将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出训练数据进行线性划分
转载
2023-11-20 09:30:29
68阅读
本文主要参考英文教材Python Machine Learning第二章。pdf文档下载链接: https://pan.baidu.com/s/1nuS07Qp 密码: gcb9。 本文主要内容包括利用Python实现一个感知机模型并利用这个感知机模型完成一个分类任务。 Warren和McCullock于1943年首次提出MCP neuron神经元模型[1]，之后，Frank Rosenb
转载
2023-07-07 15:52:43
127阅读
Python机器学习算法实现 Author：louwill 今天笔者要实现的机器学习算法是感知机(perceptron)。感知机是一种较为简单的二分类模型，但由简至繁，感知机却是神经网络和支持向量机的基础。感知机旨在学习能够将输入数据划分为+1/-1的线性
转载
2023-11-03 18:56:52
69阅读
之前在《机器学习---感知机（Machine Learning Perceptron）》一文中介绍了感知机算法的理论知识，现在让我们来实践一下。 有两个数据文件：data1和data2，分别用于PLA和Pocket Algorithm。可在以下地址下载：://github/RedstoneWill/MachineLearningInAction/tree/master/
转载
2023-12-13 19:30:34
65阅读
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——感知机感知机一、感知机基础二、感知机与逻辑电路2.1 与门（AND gate）：2.2 与非门（NAND gate）：2.3 或门（OR gate）：2.4 异或门（XOR gate）三、感知机的局限性3.1 线性与非线性3.2 局限性四、多层感知机参考： 感知机一、感知机基础感知机（perceptrpn）是由美国学者Frank ROse
转载
2023-11-26 13:35:53
100阅读
一、感知器 感知器是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室时发明的，其灵感来自于对人脑的仿真，大脑是处理信息的神经元（neurons）细胞和链接神经元细胞进行信息传递的突触（synapses）构成。 一个神经元可以看做将一个或者多个输入处理成一个输出的计算单元。一个感知器函数类似于一个神经元：它接受一个或多个输入，处理他们然后返回一个输出。神经元可以实
转载
2023-12-15 22:17:48
47阅读
0x01 感知机感知机是一种二类分类的线性分类器，属于判别模型（另一种是生成模型）。简单地说，就是通过输入特征，利用超平面，将目标分为两类。感知机是神经网络和支持向量机的基础。假设输入空间为，输出空间是.其中，为一个特征向量，。定义从输入空间到输出空间的函数：为感知机。为感知机的权重，为偏置量，。感知机最终得到的结果是通过一个超平面，将正实例点和负实例点区分开。对应于二维平面，即通过确定一条直线对
转载
2023-05-28 17:23:28
60阅读
回顾感知机前面我们介绍了感知机，它是一个二分类的线性分类器，输入为特征向量，输出为实例的类别。感知机算法利用随机梯度下降法对基于误分类的损失函数进行最优化求解，得到感知机模型，即求解w,b
w
,
b
。感知机算法简单易于实现，那么我们如何通过python代码来实现
转载
2023-09-04 15:24:22
102阅读
第二章介绍单层神经元中的两类算法：感知器学习算法，自适应线性神经元学习算法这一节主要讲感知器学习算法原理以及对应的python代码。感知器学习算法的原理如下： 我们的大脑中的神经元是大脑中相互连接的神经元细胞，它可以处理和传递化学和电信号，那我们可以得到启示，我们可以认为神经细胞为一个具备二进制输出的逻辑门，树突会接收多个输入信号，如果累加的信号超过某一个阈值，经过细胞体的
转载
2023-10-10 13:45:58
39阅读
感知机算法是机器学习最基本的理论算法之一，其原理如下图所示：该算例和应用以及数据集可从博主的github内下载：https://github.com/Airuio/python-其python代码如下：improt numpy as np
class perceptron(object):
def __init__(self,eta = 0.1,n_iter = 10):
转载
2023-08-09 16:04:33
130阅读
Python深度学习笔记第二周——感知机感知机基本概述简单的逻辑电路感知机的实现简单实现引入权重与偏置的概念根据上述方式（权重与偏置）设计成逻辑门感知机的局限性多层感知机总结：从与非门到计算机 感知机基本概述感知机是一种非常简单的算法，但是却是学习神经网络的基础，因此对于其知识点务必要掌握。 和我们学过的数字电路的知识相同，感知机可以接收多个输入信号并且输出一个信号。并且，信号有0/1两种形式。
转载
2023-10-15 16:36:54
92阅读
批量梯度下降和随机梯度下降算法的区别： 批量梯度下降是将所有的点都用来计算，用来更新参数。随机梯度下降是每一次更新只随机取一个点。四、python代码实现感知机算法这里的感知机算法实现和线性回归算法差不多。（一）、准备工作（1）在代码同目录下存储TXT文件存储训练样本集数据，格式如下：（2）开始编写代码：导入pandas库，读取TXT文件数据，载入存储在dataframe对象中import pan
哈希映射类题目（简单题小试牛刀啦）242.有效的字母异位词349.两个数组的交集1002.查找常用字符202.快乐数383.赎金信242. 有效的字母异位词用python的Counter类太绝了！！！ 一行代码解决问题，这道题实际上就是比较两个字符串的每个字母数是不是一样。在刷题之路1的最后我列出了collections模块的几个字典的子类Counter：字典的子类，提供了哈希对象的计数功能cla
感知机感知机目标在于对线性可分的数据集，能够求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。从以上描述可以知道，分离超平面不止一个，也就是说，只要能找到其中一个分离超平面，模型就成功了。 而支持向量机，是在感知机的基础上，进一步要求寻找到划分超平面距离最近分类样点的距离之和达到最小，也就是不仅要经验风险最小，而且同时也要求结构风险最小化。模型输入空间是X∈Rn，输出空间是Y={+1，-1}映射函数为 f
转载
2023-11-27 04:44:43
75阅读
