随笔分类 - Python
摘要：[toc] 安装 安装pip3 获取ryu源码 安装依赖 安装ryu 测试 运行ryu控制器 另开一个终端，运行mininet 成功的截图如下：
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摘要：[toc] 什么是目标检测 目标检测关注图像中特定的物体目标，需要同时解决解决定位（localization） + 识别（Recognition）。相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述（类别和位置），因此检测模型的输出是一个列表，列表
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摘要：[toc] sift sift特征简介 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征，即尺度不变特征变换，是一种计算机视觉的特征提取算法，用来侦测与描述图像中的局部性特征。 实质上，它是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找
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摘要：[toc] 工作原理 聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类（自动的意思是连类别都是自动构建的）。K 均值算法可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下： python实现 首先是两个距离函数，一般采用欧式距离 然后
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摘要：[toc] 工作原理 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类特征。一般来说，我们只选择样本数
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摘要：[toc] 理论介绍 什么是分类 分类属于机器学习中监督学习的一种。模型的学习在被告知每个训练样本属于哪个类的“指导”下进行，新数据使用训练集中得到的规则进行分类。 分类的步骤 什么是决策树 决策树归纳 信息增益 相关理论基础 计算公式 ID3 注：生成的决策树有误，fair对应的应该是yes,ex
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摘要：解决 pip install pyinstaller 失败的问题、解决 SyntaxError: Non-UTF-8 code 的错误
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