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  1. Python高级编程

  2. 第1章 准备工作 1 1.1 安装python 1 1.1.1 python实现版本 2 1.1.2 在linux环境下安装 3 1.1.3 在windows环境下安装 5 1.1.4 在mac os x环境下安装 8 1.2 python命令行 9 1.2.1 定制交互式命令行 10 1.2.2 ipython:增强型命令行 11 1.3 安装setuptools 12 1.3.1 工作原理 12 1.3.2 使用easyinstall安装setuptools 13 1.3.3 将mingw
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2014-07-12
    • 文件大小:75497472
    • 提供者:jsntghf
  1. python 直方图规定化代码

  2. 根据参考图像各个通道的灰度分布,将一副图像的灰度分布映射过去,使映射后的两幅图像灰度分布非常接近,被称为histogram matching或者histogram specification,常用于网络训练的图像数据扩增
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-07-27
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:xiaoxifei
  1. sklearn0.19中文文档

  2. sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。 .1. 广义线性模型 1.1.1. 普通最小二乘法 1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度 1.1.2. 岭回归 1.1.2.1. 岭回归的复杂度 1.1.2.2. 设置正则化参数:广义交叉验证 1.1.3. Lasso 1.1.3.1. 设置正则化参数 1.1.3.1.1. 使用交叉验证 1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择 1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较 1.1.4. 多任务 Lasso 1.1.5. 弹性网络
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-10-30
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:hardpen2013
  1. 无向有权社交网络

  2. 这个代码写了社交网络的中心度分布,如度中心性、接近中心性、中介性、特征向量中心性等,还涉及有权无向的有权度,用python实现,包括datafram一系列用法,如何将dataframe两列写入图中,如何创建图,如何画图等。
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2018-11-07
    • 文件大小:402432
    • 提供者:qq_36017937
  1. Linux下的MySQL数据库编程

  2. 资源名称:Linux下的MySQL数据库编程内容简介:本书全面、深入地讲解Linux下的数据库开发技术,既涵盖理论基础,又囊括案例开发,既包括Linux操作系统和数据库技术的基础知识,又详细介绍MySQL数据库的安装/配置、查询优化、安全管理及MySQL可视化管理工具的使用,并对几种典型的数据库连接技术,如C、PHP、Java以及Python等代码都有较为全面的展示。后面的开发案例部分细致讲解分布 资源太大,传百度网盘了,链接在附件中,有需要的同学自取。
  3. 所属分类:其它

  1. 云模型云滴生成matlab代码

  2. 为了处理定性概念中广泛存在的随机性和模糊性,李德毅院士首次提出了用云模型作为不确定性知识的定性定量转换的数学模型,经过几年的完善和发展,目前云模型已成功应用于智能控制、数据挖掘、大系统评估等领域。云模型是用语言值表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型,它把模糊性与随机性这二者完全集成在一起构成定性和定量相互间的映射。正态云模型是基本的云模型,正态分布具有普适性,大量社会和自然科学中定性知识的云的期望曲线都近似服从正态或半正态分布。正态云的数字特征反映了定性概念和定量特性,用期望 E
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2020-03-18
    • 文件大小:240
    • 提供者:Darlingwyj
  1. scikit-learn-0.21.3-中文文档.pdf

  2. scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ,SciPy 和 matplotlib 上 开源,可商业使用 - BSD许可证1.监督学习 1广义线性模型 °1.1.1普通最小二乘法 1.1.2岭回归 1.1.3LaSs0 o1.1.4多任务 Lasso 115弹性网络 o116多任务弹性网络 1.1.7最小角回归 1.1. 8 LARS Lasso 1.19正交匹配追踪法(OMP 1.1.1
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-08-24
    • 文件大小:41943040
    • 提供者:h394266861
  1. python绘制无向图度分布曲线示例

  2. 今天小编就为大家分享一篇python绘制无向图度分布曲线示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:66560
    • 提供者:weixin_38735541
  1. 基于Python爬取fofa网页端数据过程解析

  2. FOFA-网络空间安全搜索引擎是网络空间资产检索系统(FOFA)是世界上数据覆盖更完整的IT设备搜索引擎,拥有全球联网IT设备更全的DNA信息。探索全球互联网的资产信息,进行资产及漏洞影响范围分析、应用分布统计、应用流行度态势感知等。 安装环境: pip install requests pip install lxml pip install fire 使用命令: python fofa.py -s=title="你的关键字" -o="结果输出文件" -c="你的cookie" 代码如下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:46080
    • 提供者:weixin_38685876
  1. python 算法 排序实现快速排序

  2. QUICKSORT(A, p, r)是快速排序的子程序,调用划分程序对数组进行划分,然后递归地调用QUICKSORT(A, p, r),以完成快速排序的过程。快速排序的最差时间复杂度为O(n2),平时时间复杂度为O(nlgn)。最差时间复杂度的情况为数组基本有序的时候,平均时间复杂度为数组的数值分布较为平均的时候。在平时情况下快速排序跟堆排序的时间复杂度都为O(nlgn),但是快速排序的常数项较小,所以要优于堆排序。 PARTITION(A, p, r) 复制代码 代码如下: x ← A[r]
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:31744
    • 提供者:weixin_38700430
  1. 图像处理基础python

  2. 文章目录1、图像轮廓和直方图1.1 原理1.2 代码实现及结果2、直方图均衡化2.1 原理2.2 代码实现及结果3、高斯滤波3.1 原理3.2 代码实现及结果 1、图像轮廓和直方图 1.1 原理 图像轮廓:绘制轮廓需要对每个坐标的像素值施加一个阈值,故首先将图像灰度化。 直方图:用来表征该图像像素值的分布情况。用一定的小区间来指定表征像素值的范围,每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。图像直方图的绘制可以使用 hist() 函数。 convert()函数: PIL中有九种不同模式:1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:134144
    • 提供者:weixin_38623272
  1. Python实现直方图均衡基本原理解析

  2. 1. 基本原理 通过一个变换,将输入图像的灰度级转换为`均匀分布`,变换后的灰度级的概率密度函数为 $$P_s(s) = \frac{1}{L-1}$$ 直方图均衡的变换为 $$s = T(r) = (L-1)\int_0^r {P_r(c)} \,{\rm d}c $$ $s$为变换后的灰度级,$r$为变换前的灰度级$P_r(r)$为变换前的概率密度函数2. 测试结果 图源自skimage 3.代码 import numpy as np def hist_equalization(i
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:106496
    • 提供者:weixin_38718262
  1. python实现图像检索的三种(直方图/OpenCV/哈希法)

  2. 简介: 本文介绍了图像检索的三种实现方式,均用python完成,其中前两种基于直方图比较,哈希法基于像素分布。 检索方式是:提前导入图片库作为检索范围,给出待检索的图片,将其与图片库中的图片进行比较,得出所有相似度后进行排序,从而检索结果为相似度由高到低的图片。由于工程中还包含Qt界面类、触发函数等其他部分,在该文档中只给出关键函数的代码。 开发系统:MacOS 实现方式:Qt + Python 方法一:自定义的直方图比较算法 a) 基本思路 遍历图片像素点,提取R\G\B值并进行对应
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-26
    • 文件大小:90112
    • 提供者:weixin_38569675
  1. relation-similarity:ACL 2019论文随附的代码以量化事实分布之间的相似性-源码

  2. 关系相似度 使用事实分布来量化知识库与现实世界之间关系的相似性。 如果您使用该代码,请pleace引用以下: inproceedings{chen2019quantifying, title={Quantifying Similarity between Relations with Fact Distribution}, author={Chen, Weize and Zhu, Hao and Han, Xu and Liu, Zhiyuan and Sun, Maosong},
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:39845888
    • 提供者:weixin_42114041
  1. 机器学习辅助图分类-源码

  2. 机器学习辅助图分类 资料产生 文件“ initial_phases.txt”包含用于生成网络初始相位值的MATLAB代码。 这些值均匀地分布在-pi和pi之间,并可根据需要更改为在-val和val之间变化。 文件“ network_generation.py”包含Python 3代码以生成以下内容: 网络:此处可以生成两种类型的网络:ER随机和无标度。 networkx函数erdos_renyi_graph()采用网络大小(N),连接两个节点的概率(N / k)和种子值来随机化图的生成。 每
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:34816
    • 提供者:weixin_42137723
  1. 一文概述深度学习中的正则化(含Python代码)

  2. 在深入探讨这个话题之前,请看一下这张图片:每次谈及过拟合,这张图片就会时不时地被拉出来“鞭尸”。如上图所示,刚开始的时候,模型还不能很好地拟合所有数据点,即无法反映数据分布,这时它是欠拟合的。而随着训练次数增多,它慢慢找出了数据的模式,能在尽可能多地拟合数据点的同时反映数据趋势,这时它是一个性能较好的模型。在这基础上,如果我们继续训练,那模型就会进一步挖掘训练数据中的细节和噪声,为了拟合所有数据点“不择手段”,这时它就过拟合了。换句话说,从左往右看,模型的复杂度逐渐提高,在训练集上的预测错误逐渐
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:402432
    • 提供者:weixin_38697940
  1. 一文概述深度学习中的正则化(含Python代码)

  2. 在深入探讨这个话题之前,请看一下这张图片:每次谈及过拟合,这张图片就会时不时地被拉出来“鞭尸”。如上图所示,刚开始的时候,模型还不能很好地拟合所有数据点,即无法反映数据分布,这时它是欠拟合的。而随着训练次数增多,它慢慢找出了数据的模式,能在尽可能多地拟合数据点的同时反映数据趋势,这时它是一个性能较好的模型。在这基础上,如果我们继续训练,那模型就会进一步挖掘训练数据中的细节和噪声,为了拟合所有数据点“不择手段”,这时它就过拟合了。换句话说,从左往右看,模型的复杂度逐渐提高,在训练集上的预测错误逐渐
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:400384
    • 提供者:weixin_38705252
  1. python绘制无向图度分布曲线示例

  2. 如下所示: #Copyright (c)2017, 东北大学软件学院学生 # All rightsreserved #文件名称:a.py # 作 者:孔云 #问题描述:统计图中的每个节点的度,并生成度序列 #问题分析:利用networkx。代码如下: import matplotlib.pyplot as plt #导入科学绘图包 import networkx as nx G=nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(1000,3)#生成n=1000,m
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:70656
    • 提供者:weixin_38519060
  1. python实现直方图均衡化(用opencv实现)

  2. python实现直方图均衡化 图像灰度变换中一个非常有用的例子就是直方图均衡化。直方图均衡化是指将一幅图像的灰度直方图变平,使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同。在对图像做进一步处理之前,直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法,并且可以增强图像的对比度。 代码如下: import cv2 img = cv2.imread( C:\\Users\\wei\\Pictures\\Saved Pictures\\apple.jpg,0) dst2 = cv2.equalize
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:168960
    • 提供者:weixin_38656462
  1. 【飞浆paddlepaddle】python—matplotlib库实现数据可视化—【百度7日打卡训练营day_3】

  2. 文章目录matplotlib—柱形图bar()和饼图pie()绘制地区分布柱形图绘制体重柱形图绘制体重分布饼图总结 matplotlib—柱形图bar()和饼图pie() 从昨天在百度百科爬取到的《青春有你2》参赛选手的数据,对选手的地区,体重等信息进行数据可视化。 部分数据展示(JSON格式): 绘制地区分布柱形图 话不多说,直接上代码。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import json import matplo
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:215040
    • 提供者:weixin_38685694
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