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05 2022 档案

Python|使用Pyecharts绘制调查问卷受调查人的分布地图
摘要:pyecharts简介 Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。 优点 简洁的 API 设计,使用如丝滑般流畅,支持
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实现LSTM时遇到的问题
摘要:xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file;not supported解决方法 在运用python中xlrd库读取.xlsx文件时报错,无法读取。这是由于当前python中的xlrd版本过高导致的,高版本下删除的对应的.xlsx读取方法。因此,只需要重装xlrd并降低
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虚拟环境中安装python包
摘要:在conda创建的虚拟环境或者是Pycharm创建的虚拟环境下安装Python包 创建虚拟环境 PyCharm可以自己给项目创建虚拟环境,示例如下:首先通过File—>Setting—>Project:【项目名称】—>Project Interpreter—>设置—>add—>Virtuallenv
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数字图像处理(一)——基础知识
摘要:一、图像处理算法的形式 1、基本功能形式 单幅图像->单幅图像 多幅图像->单幅图像 单(或多)幅图像->数字或符号等 2、几种具体算法形式 (1)局部处理:邻域:像素周围的像素构成的集合,常用:4-邻域、8-邻域概念:对于输入图像 ,某一输出像素的值由输入像素及其邻域的像素值确定。这种处理称为局部
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SQL|使用SQL语句创建并检验触发器
摘要:1、为数据库表SC 创建一触发器:当插人或修改一个记录时,确保此记录的成绩在0 ~ 100 分之间。 (1)创建触发器: USE jiaoxuedb GO CREATE TRIGGER T1 ON SC FOR INSERT,UPDATE AS DECLARE @SCORE_READ TINYINT
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SQL|使用SQL语句创建并执行存储过程
摘要:1、利用学生姓名查询该生选修的课程名、成绩,以及任课教师姓名。 USE jiaoxuedb GO CREATE PROCEDURE Pro_1 @Sname_in char(8) AS SELECT Cname,SCORE,Tname FROM Student,SC,Course,TC,Teache
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Python|遥感影像语义分割:常用精度指标及其Python实现
摘要:深度学习中的常用精度指标: 基本概念 在介绍精度指标前我们先来明确以下几个概念,对应的示意图如下图所示: TP(True Positive):分类准确的正类,意思是预测结果为正类,实际上是正类。 FP(False Positive):被错分类为正类的负类,意思是实际为负类,但是却被预测为正类。 TN
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半监督学习文献阅读
摘要:一、半监督学习的基本思想 半监督学习的核心思想是利用隐藏在大量无标签样本中的数据分布信息来提升仅使用少量有标签样本时的学习性能。突破了传统方法只考虑一种样本类型的局限,综合利用有标签与无标签样本。 其优势在于,随着大数据时代的来临,数据库中的数据呈现指数增长,获取大量无标记样本相当容易,而获取大量有
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Matlab数字图像处理(四)——图像分割
摘要:## **一、基本介绍** 图像分割使图像被划分成或分隔成具有相近特征的区域。图像分割常用边缘和纹理作为特征,区域内图像的灰度色调或纹理应该均匀一致,没有孔洞,相邻区域的特征差异明显。本次实验要求采用区域增长法和大津法, 实现图像分割。 ## **二、算法原理** ### **(1)区域增长法算法原
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数字图像处理(三)——图像中高频信号和低频信号
摘要:对图像高频信号和低频信号的理解 图像中的低频信号和高频信号也叫做低频分量和高频分量。简单一点说,图像中的高频分量,指的是图像强度(亮度/灰度)变化剧烈的地方,也就是我们常说的边缘(轮廓); 图像中的低频分量,指的是图像强度(亮度/灰度)变换平缓的地方,也就是大片色块的地方。 人眼对图像中的高频信号更
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数字图像处理(二)——图像旋转
摘要:一、以坐标原点为中心旋转的原理点P0绕坐标原点逆时针方向旋转θ角度得到点P1 从①②可以得到旋转变换的公式: 还可以得到逆运算矩阵公式: 二、以任意图形中的某点为坐标原点旋转原理 由图可以看出以任意图形中心点为坐标原点旋转需要如下三步:(1)将坐标系Ⅰ变成坐标系Ⅱ(2)在坐标系Ⅱ中旋转θ角度(3)将
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