本文学习资源来自《机器学习实践指南》目的通过某人的一张照片，在他与别人的合影中找到他。算
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2017-11-10 23:29:42
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本文学习资源来自《机器学习实践指南 案例应用解析》 人脸辨识生物
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2017-10-27 09:34:38
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本文学习资源来自《机器学习实践指南》 前一章节的图像特征码提取算法是基于像素点的三元色数值的
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2017-11-11 11:04:17
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1目 标 场 景玩抖音的朋友都应该知道，最近「 卡点视频
虽然已经有了Jenkis等强大的持续集成系统,但仍阻挡不了我对造轮子的热爱。适用框架：Thinkphp，正增加对Laravel的支持功能：将项目代码进行版本控制，便于保存旧版本，快速切换不同版本。优点：无需安装！配置超简单！上线快！要求：1.备份你的线上代码，以防万一2.将新的项目目录使用zip压缩3.第一次使用，需要把项目根目录设置为软链接到某空目录，此空目录权限需和项目目录应该有的访问权限相同
遗传算法的电池参数辨识
1、遗传算法基本思想 遗传算法（Genetic Algorithms）是一种启发式的随机非线性优化与搜索方法，用于模拟生物界的自然选择与遗传过程，从原理和实现手段等方面区别于传统数学规划的优化算法。遗传算法运算过程的实质就是对待求解问题的解群的重复迭代过程，该解群由M个初始解组成，通过不断的对解群进行交叉、变异运算和选择，即对初始解群进行遗传与进化操作，得到新一
该系列博客主要讲述Matlab软件在自动控制方面的应用，如无自动控制理论基础，请先学习自动控制系列博文，该系列博客不再详细讲解自动控制理论知识。 自动控制理论基础相关链接： 博客参考书籍：《MATLAB/Simulink与控制系统仿真》。3.控制系统的仿真介绍3.1 控制系统仿真基本概念计算机仿真基本概念仿真的基本思想：利用物理的或数学的模型来类比模仿现实过程，以寻求对真实过程的认识，所遵循的基本
在电机的控制领域，不同的电机有不同的驱动方式，其中应用最广泛的就是PID(proportion integration differentiation)控制。P、I和D分别指比例控制，积分控制和微分控制。其算法简单可靠性高，广泛应用于工业过程控制，至今有90%左右的控制回路具有PID结构。在双轮移动机器人，大多数的电机的速度控制和反馈系统如下: 在上图
在这篇博文中，我们将探讨“Python的系统模型辨识函数”这一主题。模型辨识广泛应用于控制系统、信号处理等领域，通过对已知输入输出数据的分析，构建出系统的数学模型。我们将系统性地梳理整个过程。
## 背景描述
系统模型辨识旨在利用系统的输入输出数据，为系统建立数学模型。在很多工程应用中，特别是在控制工程领域，进行模型辨识对于提高系统性能至关重要。以下是这一过程的主要步骤：
1. 数据收集
2
第一，从网线标识上辨别。三类线的标识是“CAT3”，带宽10M，适用于十兆网，目前基本已淘汰；五类线的标识是“CAT5”，带宽100M，适用于百兆以下的网；超五类线的标识是“CAT5E”，带宽155M，是目前的主流产品；六类线的标识是“CAT6”，带宽250M，用于架设千兆网，是未来发展的趋势。
其次
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2010-06-21 10:57:31
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1 base_local planner_params yaml 下面列举了导航包下config/目录下的 base_local_planner_params. yaml参数以及设定的值, 机器人在这样的设定下运行得相当好controller_ frequency:3.0每多少秒我们需要更新一次路径规划?把这个值设得太高会使性能不足的CPU过载。对于一台普通的计算机来说,设定为3到5就可以运行
面对如此复杂的CPU市场,你该如何呢?
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2008-12-30 10:45:08
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过拟合现象 一般来说，量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题：优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现，即参数过拟合。
对于参数优化来说，由于优化时存在噪音，过拟合是不可避免的现象。然而为了追求策略的稳定性，我们应当尽可能地使过拟合风险最小化。
为了检测在一个策略的参数优化过程中的过拟合风险，David H. Bailey等人在2015年发表了一篇名为《
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2024-02-26 20:56:12
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神经网络是由简单处理单元构成的大规模并行分布式处理器，天然的具有存储经验知识和使之可用的特性。神经网络在两个方面与大脑相似：神经网络是通过学习过程从外界环境中获取知识的；互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的知识。用于完成学习过程的程序称为学习算法，其功能是以有序的方式改变网络的突触权值以获得想要的设计目标。神经网络的计算能力可通过以下两点得到体现：第一、神经网络的大规模并行分布式结构；
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2023-10-30 23:17:57
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不少小伙伴做两轮自平衡车或者机器人或者各种比赛时，经常需要用到直流电机带编码器，有的自己可以做外置的编码器，但是否有自带编码器或码盘的直流电机？答案是肯定的，这里就推荐几款带编码器电机：Aslong瑞士maxon电机瑞士ESCAP电机 德国Faulhaber电机 日本Namiki电机 日本TSUKASA驰卡沙注意: 减速箱可以实现编码器脉冲倍频（倍数为减速比i），因为编码盘多装在下面的直流电机上，
等效电路模型参数辨识是工程和电气领域中的一个重要课题，尤其在电池管理系统和电子元器件测试中，准确识别电路模型的参数对性能优化和故障检测至关重要。在这篇博文中，我将详细讲解如何利用 Python 进行等效电路模型的参数辨识，提供一套完整的处理流程和技术细节。
> 引用块：
> “在我的项目中，遇到了电路模型参数辨识的挑战，我该如何快速找到合适的 Python 解决方案？”
> “模型参数不
。人脸识别：Python 实现人脸识别是人工智能（AI）的一项重要功能，它可以让电脑识别一个人是谁。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python来实现人脸识别功能。使用openCV实现OpenCV是一个开源库，它支持图像处理，计算机视觉和机器学习等多种应用，包括人脸识别。下面我们就以OpenCV来实现一个简单的人脸识别功能。准备工作首先，我们需要安装OpenCV库和Python的各种相关的包，如下
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2023-07-03 10:06:20
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人脸对齐1. 通过Dlib库1.1.环境需求：opencv-python
dlib下载dlib库的68关键点文件：http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 然后解压后得到shape_predictor_68_face_landmarks.dat。其次，下面可能需要有一定python基础才能快速调用。注意：Dlib
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2023-07-01 14:03:04
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利用python环境的opencv实现图片上的人脸识别，并识别框选出指定的人脸 import cv2
# 读取图片
src=cv2.imread("img.jpg")
#缩放图片
src=cv2.resize(src,(800,600))
#灰度图像
gray=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#调用模型,参数是模型所在路径
face_date=cv2.C
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2023-06-19 09:49:47
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最近需要做人脸对齐的算法，通俗理解就是将图片人人脸姿态不太正确的给矫正过来，所以写了python版本的人脸对齐算法。基本原理是先通过MTCNN检测到人脸的五个关键点，再把原图中人脸区域外扩100%（这样做的目的是保证对齐后图片中没有黑色区域，当然这个外扩的比例是看对齐效果自己可以调节的，我这里设置的100%）。最后的人脸对齐尺寸分为两种：112X96尺寸和112X112尺寸，其中首先需要定死仿射变
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2023-08-23 09:15:23
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