图像分类任务简介图像分类神经网络基本结构就是：卷积层线性层Softmax层目标检测任务简介回归框(Bounding Box)分类(Classification)根据两个小任务的同步异步来分：One-stageTwo-stageSSD/ YOLO/ RetinanetR-CNN速度快，精度稍低速度慢，精度高分别用什么损失函数？目标检测网络基本结构总的方法论：不同级别的卷积神经网络中提取不同尺寸的目标
SVN概念：>>>本地服务端>>>服务端： 安装：windows傻瓜式安装 使用：在弹出的右键菜单中选择Create New Repository或者新建->Repository需要建立用户和组，并且需要分配权限新建->User建立用户建立用户组Create Group或者新建->Group权限设置为Read/Write>>&g
转载
2023-10-12 14:07:01
47阅读
首先来介绍一下什么是SVM，Support Vector Machine，集支持向量机，这个机器可以得出两个类别中的最大边界，我把它理解为公平超平面，意思是对于每个类的边界距离都是相对来说比较大的（这样做的目的是将类别划分的更准确），之所以称之为公平超平面，是因为在偏向于某一类时就不符合我们SVM分类的宗旨了。 以一个平面坐标系为例，在这个平面坐标系中含有多种类别数据，我们先选定其中一种类别，然后
转载
2023-10-16 11:44:21
224阅读
# 机器学习SVN分类算法 Python 代码示例
在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）是一种常用的分类算法。它基于最大化决策边界的“间隔”来构建模型，从而实现对数据的分类。本文将介绍如何使用 Python 语言实现 SVM 算法，并以一个简单的二元分类问题为例进行演示。
## 一、SVN 算法简介
支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，
原创
2024-07-17 03:17:51
215阅读
# Python 用 SVN 版本控制
SVN（Subversion）是一种常用的版本控制系统，它可以帮助开发团队协同工作，跟踪代码变化，并提供版本控制和回滚功能。Python 提供了一些库和工具，使得使用 SVN 进行版本控制变得非常容易。本文将介绍如何在 Python 中使用 SVN 进行版本控制，并提供一些代码示例。
## 安装 SVN
首先，我们需要在本地计算机上安装 SVN。SVN
原创
2023-12-12 03:48:44
72阅读
# 用 Python 实现 SVN 更新
在软件开发中，我们常常需要与版本控制系统（如 SVN）互动。本篇文章将指导你如何用 Python 实现 SVN 更新的功能。我们将分步骤讲解，帮助你清晰地理解每一个环节。
## 项目流程
以下是实现 SVN 更新的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|----------------
原创
2024-10-14 03:50:10
45阅读
Subversion Subversion，简称SVN，是一个开放源代码的版本控制系统，相对于的RCS、CVS，采用了分支管理系统，它的设计目标就是取代CVS。特点：开源、初始版本:2000,最新版本1.6.17、编程语言：C、操作系统：跨平台、类型：版本控制、许可协议：Apache许可证 svn服务器有2种运行方式：独立服务器和借助apache。2种方式各有利弊。
转载
2023-11-20 22:43:22
110阅读
在这个甜甜的日子里，偷偷告诉大家一个过节日没准备小惊喜的绝招，礼物不够，代码来凑表达爱，一段脚本就够了先上效果图一笔一画的自己写出来，感觉良好 很简单的操作，记录一下这个特殊日子代码如下：import turtle
from turtle import *
def run(angle, lenth):
turtle.seth(angle)
turtle.fd(lenth)
de
转载
2023-07-02 22:24:04
93阅读
# 使用 OpenCV 实现 SVM 分类器以提高准确性
在计算机视觉领域，SVM（支持向量机）分类器是一种常见的监督学习方法，主要用于分类任务。本篇文章将指导你一步步实现一个简单的 SVM 分类器，提高准确性并使用 OpenCV 进行图像处理。我们将通过以下步骤来完成这个项目。
## 整体流程
以下是实现 SVM 分类器的基本流程：
| 步骤 | 操作
目录通过实例方法名字的字符串调用方法经典的参数错误内存与内存管理简介(了解)内存是什么？操作系统的内存管理进程内的内存管理内存分配内存池机制缓冲池机制垃圾回收机制介绍OS模块psutil模块Python内部的引用计数机制手动启动垃圾回收循环引用标记清除（Mark and Sweep）和分代回收（Generational）分代回收调试内存泄漏用 pdb 进行代码调试如何使用 pdb用 cProfi
转载
2023-11-26 10:42:18
79阅读
SVM本身是一个二值分类器，SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。1、直接法：直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中。以Weston在提出的多值分类算法为代表，在经典SVM理论的基础上重新构造多值分
转载
2024-01-31 11:27:29
62阅读
用例类型用例类型有的翻译为版型；英文为stereotype。用例类型一般分为：普通用例(usecase)和业务用例(business usecase). 需求分析阶段的用例类型1.业务建模业务建模的目标是通过用例模型的建立来描述用户需求，需求规格说明书通常在这个阶段产生。这个阶段通常使用业务用例类型； 2.用例分析用例分析是系统分析员采用 OO 方法来分析业务用例的过程，这个阶段又称为
转载
2024-01-08 18:50:36
39阅读
0 引言纸巾再湿也是干垃圾？瓜子皮再干也是湿垃圾？？最近大家都被垃圾分类折磨的不行，傻傻的你是否拎得清？????????????自2019.07.01开始，上海已率先实施垃圾分类制度，违反规定的还会面临罚款。为了避免巨额损失，我决定来b站学习下垃圾分类的技巧。为什么要来b站，听说这可是当下年轻人最流行的学习途径之一。打开b站，搜索了下垃圾分类，上来就被这个标题吓(吸)到(引)了：在上海丢人的正确姿势。当然...
转载
2021-07-20 14:41:00
535阅读
# 使用LSTM进行分类的Python教程
长短期记忆（LSTM）网络是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），尤其适合处理和预测基于时间序列的数据。在许多应用领域中，比如自然语言处理、金融预测和时间序列分析，LSTM的威力逐渐显现。本文将介绍如何在Python中使用LSTM进行分类，并提供相应的代码示例。
## 什么是LSTM？
LSTM是RNN的一种变体，它能够捕捉时间序列数据中的长期依赖
原创
2024-09-29 06:29:08
493阅读
分类数据背景和目标pandas中的Categorical类型使用Categorical对象进行计算使用分类获得更高的性能分类方法创建用于建模的虚拟变量 本文中可能使用的数据集来自： 《利用python进行数据分析》数据集 背景和目标在处理数据的时候，我们经常会遇到一个列中部分数据完全相同，比如下面这个Series对象：import pandas as pd
values = pd.Serie
转载
2024-09-17 19:34:25
26阅读
图像内容分类（一）K邻近分类法 (KNN)1.1 一个简单的二维示例1.2 稠密SIFT作为图像特征1.3 图像分类：手势识别（二）贝叶斯分类器（三）支持向量机 （一）K邻近分类法 (KNN)把待分类文本表示成文本向量，与训练样本组成的样本空间中的向量计算相似度，得到k篇与该文本距离最近（最相似）的文本，根据这k篇文本所属的类别判定新文本所属的类别，在新文本的k个邻居中依次计算每类的权重，将文本
转载
2023-08-11 19:53:37
1806阅读
目录完成步骤或思路：①拆分图片的标签：②图片类别的个数：③图片具体类别（list存储）：④读取图片类别数目创建对应类别序号文件夹：⑤将图片复制并分类到目标文件夹：⑥将图片转为RGB（可选项）：代码一、上述拆分步骤的完整代码二、 精简版(25行超浓缩) 以下是单个文件夹里的所有图片，我们的目的是把这些图片按照“-”前的数字序号进行分类，存到新的文件夹里。 “-”前面的数字为类别，后面是对应序号。所
转载
2023-07-11 21:29:46
243阅读
OpenCV级联分类器概览OpenCV: 一个计算机视觉库, 提供了一种称级联分类器的方法检测对象级联分类器:一种基于AdaBoost算法的多级分类器, 用于在图像中检测目标对象. 它通过不断学习组合多个特征来识别目标对象. 每一级中, 级联分类器先检测出可能是目标对象的部分, 然后再这些部分进行更细粒度的检测, 有效减少检测所需计算量, 提高检测速度.概念样本正样本: 要检测的目标对象的样本(人
转载
2023-10-15 23:43:22
52阅读
Python深度学习实例二---新闻分类（多分类问题）1.路透社数据集2.准备数据3.构建网络4.进行训练和测试4.1 留出验证集4.2 训练模型4.3 绘制训练过程中的损失与精度曲线5.从头开始重新训练一个模型6.小结 1.路透社数据集本节使用路透社数据集，它包含许多短新闻及其对应的主题，由路透社在 1986 年发布。它是一个简单的、广泛使用的文本分类数据集。它包括 46 个不同的主题：某些主
转载
2023-10-25 15:39:01
273阅读
代码实验步骤1、首先下载数据集，存放于电脑E盘，图片路径path，e:\flowers； 2、读取数据。将图片存放在data中，标签存放在label中#读取图片
def read_img(path):
#os.listdir(path)表示在path路径下的所有文件和和文件夹列表
#用cate记录五种花的文件路径
cate=[path+x for x in os.listd
转载
2024-03-14 06:35:56
97阅读
