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06 2022 档案

人工智能与机器学习复习笔记
摘要:一、人工智能概况 20世纪40年代 1943年,Warren McCulloch 和 Wallter Pitts提出了神经网络层次结构模型,确立 了神经网络的计算模型理论,从而为机器学习的发展奠定了基础。 1950年,“人工智能之父”图灵提出了著名的“图灵测试”,使人工智能成为了科学 领域的一个重要
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理解 LSTM(Long Short-Term Memory, LSTM) 网络【转载】
摘要:原作者:wangduo 出处:http://www.cnblogs.com/wangduo/ 本文译自 Christopher Olah 的博文 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先
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GEE|GEE界面介绍
摘要:GEE 界面介绍 一、界面整体布局 二、Scripts 脚本存储区域 私有脚本放在Owner文件夹下 三、Assets + Search Assets: 自己上传的资源存储 Search: 储存在云端的资源 Assets:上传矢量演示(shp文件上传易报错的问题) 文件夹整理 + 规范命名 + 将数
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Python|深度学习可视化工具wandb的使用
摘要:基础知识 1 安装库 pip install wandb 2 创建账户 wandb login 3 初始化 # Inside my model training code import wandb wandb.init(project="my-project") 4 声明超参数 wandb.conf
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Python|使用Python实现多张小图拼接为大图
摘要:使用Python的PIL库将多个小图拼接为一个大图: import PIL.Image as Image import os IMAGES_PATH = r'D:\GAN\auto-face\\' # 图片集地址 IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG'] # 图片格式 IMA
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T-SQL程序设计
摘要:1. 求1+2+3+...+100的总和 DECLARE @I INT ,@SUM INT SET @I=1 SET @SUM=0 WHILE (@I<=100) BEGIN SET @SUM=@SUM+@I SET @I=@I+1 END PRINT @SUM 2. 求10! DECLARE @I
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GEE|使用Google Earth Engine制作作物时间序列变化曲线
摘要:在提取某种种植模式的时候,需要知道其关键物候期,NDVI时序曲线是一个非常好的手段来帮助我们寻找最优的时间-光谱特征,在GEE上可以较为方便的绘制出NDVI时序曲线,代码如下: //Sentinel2数据制作经过云量筛选后的时间序列NDVI function maskS2clouds(image)
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SQL用户自定义函数
摘要:一、为何使用用户定义函数 用户定义函数可以让用户针对特定应用程序问题提供解决方案。这些函数可以简单到计算一个值,也可以复杂到定义和实现业务处理规则。定义了这些函数以后,在需要的时候调用即可,如果业务处理的规则发生变化,只需要修改相应的函数,只要这些接口未发生变化,就可以保持原来的函数调用。 二、用户
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空间数据库复习笔记
摘要:一、空间数据库绪论 1. 空间数据库定义 空间数据库是描述与特定空间位置关系有关的真实世界对象的数据集合。 2. 空间数据特征 空间特征、时间特征和专题属性特征。 3. 空间数据库系统组成 存储系统、管理系统、应用系统。 4. 空间数据库特征 1、数据量庞大。 空间数据库面向的是地理学及其相关对象,
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理解数据库范式
摘要:转自:http://blog.chinaunix.net/uid-10073362-id-225057.html 数据库范式是数据库设计中必不可少的知识,没有对范式的理解,就无法设计出高效率、优雅的数据库。甚至设计出错误的数据库。而想要理解并掌握范式却并不是那么容易。教科书中一般以关系代数的方法来解
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Python|使用Matplotlib绘制股票的交易量趋势图与交易量闭盘价趋势图
摘要:之前华中杯的做过一个股票的可视化,使用了Python的matplotlib这个库,Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具,熟悉 MATLAB 可以较快的上手 Matplotlib。 其中几个基本的参数如下: Plt.figure()可以设置画布的大小和分辨率。使用pyc
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GEE|下载Sentinel2数据
摘要:引言 本文使用的数据集为Sentinel-2 L2A产品,该产品已经由欧空局预先进行了辐射定标、大气校正等预处理,因此数据反映的是地表的反射率信息,下载后无须进行后续处理即可使用,该数据在遥感图像分类领域应用十分广泛。另外在Sentinel-2系列的多光谱产品中,还有一种未进行预处理的数据,即Sen
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Python|使用Sklearn实现多元线性回归
摘要:## 实验目的 分析地面采集的光谱和LiDAR结构信息估计由于病虫害引起的失叶率。 ## **实验要求** 1. 仅通过由光谱信息建立模型 2. 仅仅通过由结构信息建立模型 3. 由光谱信息和结构信息相结合建立模型 4. 分别画训练数据和验证数据散点图,计算R2和RMSE ## **实验步骤** #
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python|使用Python的matplotlib库画图保存前后显示不完整的处理
摘要:在使用matplotlib.pyplot进行画图的时候,如果ticklabel或者title等过长、或者过大的话,可能会超出图形区域,因此被剪切。其实只需要一个简单的命令就可以解决这个问题,在保存或者show之前,使用pyplot.tight_layout()即可。 示例 使用matplotlib绘
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