【板栗糖GIS】arcmap—如何对数据库进行管理与升级（综合篇）目录1. 管理数据库2. 创建文件地理数据库工具箱3. 升级数据库4. 数据打包工具1. 管理数据库在数据库上右击，管理—数据库碎片整理，这个功能可以去除数据库中的碎片，减少数据库的大小，数据库碎片管理功能在工具箱中同样叫做——“数据库碎片整理”同目录下很多其他的工具也可以看一下，比如回复文件地理数据库，解压文件地理数据库数据，生成
# 深度学习制作样本缺陷教程
## 1. 整体流程
下面是制作样本缺陷的深度学习流程表格：
```mermaid
journey
title 深度学习制作样本缺陷
section 创建数据集
创建缺陷图片
标注缺陷图片
section 训练模型
数据预处理
构建模型
训练模型
se
ArcGIS实验关于EPSGEPSG：European Petroleum Survey Group (EPSG)， 。》>http://www.epsg.org/，它成立于1986年，并在2005年重组为>OGP(Internation Association of Oil & Gas Producers)，它负责维护并发布坐标参照系统的数据集参数，以及坐标转换描述，该数据集
GPT模型的出现让我们对大模型的性能有了一个新的认识，但是不是模型越大越好？ 在之前的实践中，通常使用复杂的模型和较少的数据集，容易产生过拟合；而使用简单的模型和较大的数据集，则会欠拟合。 &nbs
最近公司要做无人超市项目，基本实现方式是通过摄像头检测货柜里面有多少个什么类别的货品，也就是目标检测算法。该方法所需数据样本为标记了位置的货品图片，如下所示。为了制作该图片，设计方法如下：1、拍摄该样品360度的视频2、将视频抓帧3、将图片通过opencv拼装成样本拍摄视频如下并抓帧的程序如下：importosimportcv2path="F:/objectdect/avi/"
原创
2018-03-14 10:57:14
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导读：本文内容参考自《自然语言处理实战：利用Python理解、分析和生成文本》一书，由Hobson Lane等人所著。本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域，而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，是现代NLP领域从业者的实用参考书。了解关于自然语言处理的更多干货知识，关注AI科技大本营并
1.选择非变化区域原因 做变化检测实验时，深度学习需要非变化或变化区域样本作为训练数据，所以准确度非变化区域对于样本训练极为重要2.选择样本的方法随机采样：从图像中随机选择非变化区域作为样本。这种方法简单快捷，但可能会引入一些噪声或不均衡的样本分布。基于像素相似度：通过计算像素之间的相似度来选择非变化区域样本。可以使用像素差异度量，如像素差异、
一个通过TinyYolo2模型实现目标检测的例子。
一、概述本篇文章介绍通过YOLO模型进行目标识别的应用，原始代码来源于：https://github.com/dotnet/machinelearning-samples实现的功能是输入一张图片，对图片中的目标进行识别，输出结果在图片中通过红色框线标记出来。如下：YOLO简介 YOLO（You
目录结构—数据 —–posdata(正样本存放) —–negdata(负样本存放) —–xml(分类器存放) —–posdata.txt(第三步生成) —–negdata.txt(第三步生成) —–pos.vec(第四步生成)(1)准备正样本正样本图片是自己所检测的目标物体，故越多越好，样本间的差异越大越好。统一化大小，推荐使用20x20，处理较快。根据需要对图片进行预处理，如灰度处理
TF电机热保护用于防止电机过热而引起的电机损坏，TF作为三个一组，德国SEW电机每项绕组中均有一个TF，TF的温度级别为155F或者180H 其电阻的值随着温度的升高而增加PTC热敏电阻符合DIN44082的标准电阻测量(电阻测量工具要求)当使用温度传感器进行过热检测时，检测功能必须是可靠，灵活和独立的回路，当温度超过允许值时，热保护功能必须立即触发。TH德国SEW电机热保护用于防止电机过热而引起
一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏！我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。Positive
正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片就被预测成了正样本。Negative
负样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片不是猫，这张图片就被预测成了负样本。TP
一组预测为正样本的图片中，真的是正样本的图片数。TN:
一组预测为负样本的图片中，真的是负
1、数据挖掘的特点： 数据挖掘的数据源必须是真实的； 数据挖掘所处理的数据必须是海量的； 查询一般是决策制定者（用户）提出的随机查询； 挖掘出来的知识一般是不能预知的；2、数据挖掘算法的组成： 模型或模式结构； 数据挖掘任务； 评分函数； 搜索和优化方法； 数据管理策略；3、根据数据分析者的目标，可以将数据挖掘任务分为：模式挖掘：致力于从数据中寻找模式，比如寻找
摘要缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求，主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷：凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。 缺陷检测算法不同于尺寸、二维码、OCR等算法。后者应用场景比较单一，基本都是套用一些成熟的算子，所以门槛较低，比较容易做成标准化的工具。而缺陷检测极具行业特点，不同行业的缺陷算法迥然不同。随着缺陷检测要求的提高，机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点。
目录1. 前序2. 名词解释3. 举例说明4. 参考文献1. 前序在读论文或者看一些博客的时
原创
2022-07-18 21:25:35
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文章目录@[toc]1 小样本与大样本数据的比较2 大样本OLS假定2.1 线性假定2.2 渐进独立平稳过程2.3 预定解释变量2.4 满秩条件2.5 鞅差分序列2 大样本OLS估计量推导3 大样本OLS估计量性质3.1 一致性3.2 渐进正态性4 大样本OLS假设检验1 小样本与大样本数据的比较采用小样本数据估计线性模型参数存在如下缺陷：小样本要求严格外生性，即解释变量与任意时期扰动项均不相关（
算法思想通俗的说，就是把一些样本按照相似度分成k类。给定样本集D={x1, x2, x3, ……, xm}, 划分为k类得到集合C = {C1, C2, ……, Ck}，（其中Ci，1<=i<=k, 是包含若干个样本xi, 1<=i<=m, 的集合，使得平方误差最小化，即其中 ui是Ci类中所有样本的均值向量。但是最小化E是一个NP难问题， 所以采用了迭代优化的方式来近似求
目录概述细节困难负样本挖掘（HEM）在线困难负样本挖掘（OHEM） 概述目标检测任务重存在严重的正负样本不均衡问题，以往的解决方法是困难负样本挖掘方法（HEM），但是它不太适合端到端的网络训练，所以本文提出了一种在线的困难负样本挖掘方法（OHEM），用于Fast RCNN这一类的基于候选框的目标检测模型。关于Fast RCNN细节困难负样本挖掘（HEM）HEM是什么：首先困难样本挖掘（ hard
SVM核函数：线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、高斯核函数、幂指数核函数、拉普拉斯核函数、ANOVA核函数、二次有理核函数、多元二次核函数、逆多元二次核函数以及Sigmoid核函数，傅里叶核，样条核 参考SVM核函数关于 logit 回归和 SVM 不正确的是（A） A. Logit回归目标函数是最小化后验概率 B. Logit回归可以用于预测事件发生
文章目录前言1. 类别权重如何计算2. tensorflow.keras.model.fit API 配置3. 实现方法3.1 数据集介绍3.2 代码实现3.3 完整代码相关API 官方文档 代码环境：python-3.7.6tensorflow-2.1.0前言最近几个月一直在做时间序列分类相关的工作，在实际应用工作中，调整模型参数对模型的性能表现的影响比较大。通过设置分类权重平衡原来数据集中样
adaboost+hog识别目标前言:我们将要产生一个包含级联分类器的.xml文件(包含级联分类器的信息)，也就是最为关键的一部分将用到opencv_cratesample.exe和opencv_traincascade.exe(在opencv\build\x64\vc14\bin目录下，如果你是32位选择VC12)。正负样本的准备1.准备工作： 我们要建立一个文件夹，可以命名为my_det，op
