1. 编程语言分类:机器语言:用二进制指令编程,本质是直接操作硬件。优点:执行效率高。缺点:开发效率低,学习难度高。汇编语言:用英文标签代替二进制指令,本质也是直接操作硬件。优点:执行效率高。缺点:开发效率低,学习难度高。高级语言:用人类字符去编写程序,人类字符计算机无法理解,必须经过翻译,翻译成机器语言计算机才能执行优点:开发效率高,学习难度低。缺点:执行效率低。高级语言按照翻译形式不同可
之前在看斯坦福教程中whiteining这一章时,由于原始图像相邻像素值具有高度相关性,所以图像数据信息冗余,需要做白化处理。白化作用描述主要有两个方面:1,减少特征之间相关性;2,特征具有相同方差(协方差阵为1)。白化,又称漂白或者球化;是对原始数据x实现一种变换,变换成x_Whitened,使x_Whitened协方差矩阵为单位阵。一般情况下,所获得数据都具有相关性,所以通常都要
目录1、PCA白化2、ZCA白化3、PCA白化和ZCA白化区别4、正则化白化是一种重要预处理过程,其目的就是降低输入数据冗余性,使得经过白化处理输入数据具有如下性质:(i)特征之间相关性较低;(ii)所有特征具有相同方差。白化处理分PCA白化和ZCA白化,PCA白化保证数据各维度方差为1,而ZCA白化保证数据各维度方差相同。PCA白化可以用于降维也可以去相关性...
原创 2021-08-13 09:39:56
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# 项目方案:Python项目怎么实现白化 ## 项目背景 在软件开发过程中,有时候会遇到需要对Python项目进行白化处理情况,以提高代码质量、提高代码可读性和维护性。白化是指在不影响功能情况下,对代码进行重构、优化过程。 ## 项目目标 本项目旨在通过对Python代码重构和优化,提高项目的可维护性和可读性,减少代码冗余和复杂度,以提高项目的质量。 ## 项目方案 ### 1.
原创 2024-03-11 04:29:40
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Pycharm中查看源码将光标移动至要查看方法处,按住ctrl点击鼠标左键,即可查看该方法源码。JSON写入、运行命令with open('qsbk.json','w',encoding='utf-8') as fp: json.dump(items,fp,ensure_ascii=False)---------------------------------运行爬虫from scrapy i
{ 'Afghanistan':'阿富汗', 'Albania':'阿尔巴尼亚', 'Algeria':'阿尔及利亚', 'Andorra':'安道尔', 'Angola':'安哥拉', 'Antarctica':'南极洲', 'Antigua and Barbuda':'安提瓜和巴布达', 'Argentina':'阿根廷', 'Armenia':'亚美尼亚', 'Australia':'澳大利
# 解决方案:Python实现方框白化 ## 问题描述 在图形处理中,有时候我们需要对方框进行处理,使其看起来更加清晰和美观。常见操作之一就是对方框进行白化,即在方框边缘添加白色边框。本文将介绍如何使用Python实现方框白化操作。 ## 解决方案 本方案将使用PythonOpenCV库来实现方框白化。OpenCV是一个开源计算机视觉库,提供了许多图像处理功能。 ### 步
原创 2024-03-21 07:37:27
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一. 不要纠结于开发工具选择,简单直接就是最好学习一种编程语言,首先要找一款合用集成开发工具,似乎是自然而然想法。为什么不呢?IDE可以自动补齐,可以一键运行,还可以断点调试。使用IDE开发项目,就像驾驶一辆内饰豪华汽车,尽情享受驾驶乐趣就好了,谁还去关心引擎盖里面发动机是如何工作呢?我年轻同事们也都是IDE拥趸,最初使用pycharm,后来是时下大热vscode。可是,我始终
参考资料:PCAWhiteningImplementing PCA/Whitening 什么是白化?维基百科给出描述是:即对数据做白化处理必须满足两个条件:使数据不同维度去相关;使数据每个维度方差为1;条件1要求数据协方差矩阵是个对角阵;条件2要求数据协方差矩阵是个单位矩阵为什么使用白化?教程给出解释是:假设训练数据是图像,由于图像中相邻像素之间具有很强相关性,所以用于训练时输入是
原创 2023-06-27 22:35:54
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文章目录前言一、字符画实现原理二、黑白字符画实现代码三、彩色字符画生成代码实现:总结 前言字符画这个话题,似乎早在贴吧时代就已经被玩烂了。在百度图片随便一搜索,就能够看到非常多。然后在这个时代,会编程的人越来越多(尤其是 MATLAB,Python 等非常适合图像处理脚本语言),类似的教程更是数不胜数。一、字符画实现原理字符画是一系列字符组合,我们可以把字符看作是比较大块像素,一个字符
# 实现 PyTorch 白化变换完整指南 在计算机视觉和图像处理中,白化变换是一种常用技术,用于对图像进行预处理,使得图像数据每个特征具有零均值和单位方差,并且特征之间不相关。这对于许多机器学习算法来说是非常重要。本篇文章将指导你如何在 PyTorch 中实现白化变换。 ## 整体流程 我们将整个流程分成以下几个步骤: | 步骤 | 描述
原创 8月前
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Contents1 关键词2 白化介绍3 2D例子4 ZCA白化5 正则化1. 关键词白化         whitening冗余         redundant方差         variance平滑         smoothing降维         dimensionality reduction正则化      regularization反射矩阵   reflection m
原创 2021-03-24 20:25:04
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# 实现Android windowBackground黑白化 ## 1. 整体流程 ```mermaid journey title 整体流程 section 开发者指导小白实现Android windowBackground黑白化 开发者指导小白实现Android windowBackground黑白化 --> 小白阅读指导内容 小
原创 2024-06-28 05:26:07
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核心对象: CImage m_imageFile; 绘制图片: void CFigureView::OnDraw(CDC* pDC){ CFigureDoc* pDoc = GetDocument(); ASSERT_VALID(pDoc); if (!pDoc) return; // TODO: 在此处为本机数据添加绘制代码 CBrush ...
转载 2021-08-06 10:13:16
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白化白化(Whitening)是一种重要预处理方法,用来降低输入数据特征之间冗余性.输入数据经过白化处理后,特征之间相关性较低,并且所有特征具有相同方差.白化一个主要实现方式是使用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)方法去除掉各个成分之间相关性.图 给出了标准归一化和PCA白化比较.   一、相关理论 
转载 2023-10-30 17:28:54
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Contents1关键词2白化介绍32D例子4ZCA白化5正则化1.关键词白化whitening冗余redundant方差variance平滑smoothing降维dimensionalityreduction正则化regularization反射矩阵reflectionmatrix去相关decorrelation2.白化介绍在(自动编码器优化之主成分分析)中,我们已经了解了如何使用PCA降低数
原创 2021-01-05 19:47:37
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预处理之白化Fighting365机器学习算法与Python学习Contents1关键词2白化介绍32D例子4ZCA白化5正则化1.关键词白化whitening冗余redundant方差variance平滑smoothing降维dimensionalityreduction正则化regularization反射矩阵reflectionmatrix去相关decorrelation2.白化介绍在(自
原创 2021-04-08 20:45:08
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# Android OpenCV黑白化 ## 引言 随着移动设备普及和摄影技术进步,人们越来越喜欢用手机拍照。然而,有时候我们可能会想将一些照片转换为黑白照片,因为黑白照片能够给人一种复古、艺术感觉。本文将介绍如何使用Android平台上OpenCV库实现图片黑白化效果。 ## 准备工作 在开始之前,我们需要确保已经配置好了Android开发环境,并且将OpenCV库添加到项目中
原创 2023-12-20 07:20:13
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# CRF(条件随机场)在Python应用 ## 1. 什么是条件随机场(CRF)? 条件随机场(Conditional Random Fields, CRFs)是一种用于标记和分割序列数据统计建模方法。它在自然语言处理(NLP)中,被广泛应用于任务如命名实体识别、词性标注等。CRF 核心思想是通过全局最优化 rather than 事先假设独立性,使得它在序列标记任务中具有更大
原创 2024-10-10 06:50:07
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DataFrame,中文叫数据框,是pandas模块最常用数据类型,是一个二维矩阵数据表。DataFrame,就像是一个表格,可以非常便捷地存放数据。DataFrame,它由3部分组成:行索引(index),列索引(columns),值。通过index和columns,可以定位到一个值,能快速进行数据筛选和定位。列和列之间数据类型可以不同。可以认为DataFrame是“具有相同index
转载 2023-08-10 10:40:45
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