11 2019 档案
摘要：比如有一个txt文件，里面的内容长这样： 如何用Python读取这些数据？ 方法一：用np.loadtxt函数 程序： data = np.loadtxt('data.txt', dtype=np.float32, delimiter=' ') 方法二：自定义数据读取函数 程序： import nu
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摘要：https://www.cnblogs.com/seniusen/p/10012656.html
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摘要：有方程组如下： 迭代法求解x，python代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A = np.array([[8, -3, 2], [4, 11, -1], [6, 3, 12]]) b = np.array([[20, 3
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摘要：本文摘自数据规范化（归一化）、及Z-score标准化 解读：为什么要做特征归一化/标准化？（推荐） 一. 常用的feature scaling方法 最大最小规范化 最小-最大规范化也称为离散标准化，是对原始数据的线性变换，将数据值映射到[0, 1]之间。公式为： 离散标准化保留了原来数据中存在的关系
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摘要：一个爸爸认为“房子是最大的投资和资产”，而另一个爸爸则相信“房子是负债，如果你的房子是你最大的投资，你就有麻烦了”。 两个爸爸的观念完全不同。一个爸爸认为，富人应该多缴税去照顾那些相对不幸的人；另一个爸爸则说：“税是惩勤奖懒。” 一个爸爸说：“当涉及钱的时候要小心，别去冒险。”而另一个爸爸则说：“要
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摘要：1. 期望 2. 方差 3. 协方差和相关系数 协方差(或者相关系数)如果是正的，表明X和Y之间同时增加或减小；如果是负的，表明X和Y之间有一个增加而另一个减小；如果它的值为0，则表明X和Y之间是独立的。 4. 协方差矩阵 在机器学习中，计算两个特征X、Y（都是向量）的协方差公式为 式中n表示n个样
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摘要：总结：pytorch和numpy中，星号*都表示矩阵点对点相乘；matmul都表示矩阵乘法。 1.mat()函数中矩阵的乘积可以使用（星号） * 或 .dot()函数，其结果相同。而矩阵对应位置元素相乘需调用numpy.multiply()函数。 a = np.mat([1, 2, 3]) b =
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摘要：代码如下： import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('C:\\Users\\admin\\Desktop\\original_img3\\testimg\\messi.jpg') _
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摘要：代码如下： clear; img = imread('C:\\Users\\admin\\Desktop\\original_img3\\testimg\\messi.jpg'); subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('messi'); subplot(2, 2
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摘要：用OpenCV和matplotlib实现多图排列，代码如下： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('C:\\Users\\admin\\Desktop\\original_img3\\testimg\\lena_30
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摘要：如果某一幅图像的直方图覆盖了灰度级很宽的范围，分布均匀，则该图像具有高对比度、多变的灰度色调且动态范围大，如下图所示[1]。 直方图均衡可以使得图像的直方图分布均匀化，拉大灰度间隔，有利于图像的分析和识别。为说明直方图均衡原理，我们假设某一图像有8个灰度级，其原始直方图如下： 我们通过如下的表格来说
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摘要：1. 辐射度(radiance)指单位投影面积、单位投影角上的投影通量，常用L表示，单位是W/(m2.Sr)，其理解可以参考下图[1] 2. 辐照度(irradiance)指单位面积接收到的辐射通量，常用E表示，单位是W/m2。也有人这样认为：irradiance被定义为每单位面积上落下的光的功率；
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摘要：Crop A into [0, 1]:
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摘要：gamma校正可使得图像看起来更符合人眼的特性。gamma校正公式常写为Out= Ingamma或者Out= In1/gamma形式，式中，In表示Input image, Out 表示Output image。本文采用第一种形式。gamma校正前后图像的亮度对比如下图所示。本文分别用opencv-
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摘要：相机拍摄物体的大致过程为：物体反射（或照射）的光线经过镜头，到达图像传感器，图像传感器把光信号转换为电信号，然后模数转换器件把电荷信号转换成数字信号，数字信号经过放大电路进入微处理器，数字信号经过ISP运算处理之后传输到存储器中存储为图像。 示意图如下： 1. 图像传感器 图像传感器是相机的主要组件
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摘要：在import TensorFlow时，如果遇到‘No module named 'numpy.core._multiarray_umath’ 或者‘no module named numpy’，大多是因为TensorFlow和numpy版本不匹配。网上有些人给出的解决办法是把numpy和pip到升
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摘要：1. 新建一个环境： conda create -n ForPytorch python=3.6 该行命令新建了一个叫做ForPytorch的环境，该环境使用的python是3.6版本。新建一个环境的时候，系统将自动安装一些必要的包，其中包括pip. 2. 删除一个环境： conda env rem
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