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  1. python计算机视觉.pdf

  2. 高清完整版，极力推荐。 第1 章　基本的图像操作和处理 .....................................................................................................1 1.1　PIL：Python 图像处理类库.................................................................................................

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-09-22
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：donggua209

  1. Python三维向量，单元测试unittest

  2. 演示了Python创建类的方法，定义了基本的四则运算函数，并利用unittest单元测试模块进行验证。

  3. 所属分类：Python

  1. orb.rar-python+opencv的orb算法,打包好的exe

  2. ORB 是 Oriented Fast and Rotated Brief 的简称，可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量，这些特征向量可以用来识别图像中的对象。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-07-29
    • 文件大小：132120576
    • 提供者：ResumeProject

  1. python 创建一维的0向量实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇python 创建一维的0向量实例，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：22528
    • 提供者：weixin_38752282

  1. python读取图像矩阵文件并转换为向量实例

  2. 假设图像矩阵大小为32×32，将其转换为向量，首先创建1×1024的NumPy数组，然后打开给定的文件，循环读出文件的前32行，并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中 import numpy as np def img2vector(filename): returnVect = np.zeros((1, 1024)) fr = open(filename) for i in range(32): lineStr = fr.readline() for j in ran

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：64512
    • 提供者：weixin_38742453

  1. python实现感知器算法（批处理）

  2. 本文实例为大家分享了Python感知器算法实现的具体代码，供大家参考，具体内容如下 先创建感知器类：用于二分类 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): """ 感知器：用于二分类 参照改写 https://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/54619495 属性： w0:偏差 w:权向量 learning_rat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38725260

  1. Python实现的Kmeans++算法实例

  2. 1、从Kmeans说起 Kmeans是一个非常基础的聚类算法，使用了迭代的思想，关于其原理这里不说了。下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法。 创建7个二维的数据点：复制代码 代码如下:x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]];使用kmeans函数：复制代码 代码如下:class = kmeans(x, 2);x是数据点，x的每一行代表一个数据；2指定要有2个中心点，也就是聚类结果要有2个簇。 class将是一个具有70个元素的列

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38531630

  1. 对python中的argv和argc使用详解

  2. 主要问题 为什么argv中第一个，即index=0的内容就是文件名？ python中argc是用什么实现的？ 概念解释 argc:argument counter，命令行参数个数 argv:argument vector，命令行参数向量(内容) 通过代码理解含义 创建一个文件arg_exam.py，其中内容如下： # argv import sys for i in sys.argv: print i # argc argc = len(sys.argv) print argc 在she

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_38547151

  1. python numpy 反转 reverse示例

  2. python 的向量反转有一个很简单的办法 # 创建向量 impot numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6]) b=a[::-1] print(b) 结果： [6, 5, 4, 3, 2, 1] 或者 可以使用 flipud function # 创建向量 impot numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6]) b== np.flipud(ini_array) print(b) 结果也是 [6, 5, 4, 3, 2,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：25600
    • 提供者：weixin_38599537

  1. coord-painter:旋转绘画以协调向量-源码

  2. 协调画家 旋转绘画以协调向量。 用法 使用mspaint中的画笔工具创建任何图像都是一个很好的例子。 该程序会将非白色像素转换为坐标。 python convert.py my_image.png 使用NumPy读取.npy文件。 由于图像中的(0, 0)坐标位于左上角，而绘图中的(0, 0)坐标位于左下角，因此结果可能看起来是翻转的。 依存关系 PIL用于读取并转换为RGB。 NumPy用于数组操作。 pip install Pillow pip install numpy

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_42164931

  1. vectorai:Vector AI —用于构建基于矢量的应用程序的平台。 使用向量对数据进行编码，查询和分析-源码

  2. Vector AI是一个框架，旨在使构建基于生产级矢量的应用程序的过程尽可能快速，轻松地进行。 与json文档一起创建，存储，操纵，搜索和分析向量，以增强诸如神经搜索，语义搜索，个性化推荐建议等应用程序。 访问我们的网站并注册一个api-key： : 对于Python文档： : 对于REST API文档： : 加入我们的不和： : 有关比较我们功能的更温和的介绍，请阅读 特征 多媒体数据矢量化：Image2Vec，Audio2Vec等（任何数据都可以通过机器学习转换为矢量）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：weixin_42097189

  1. ask-answer-system:简单的问答系统实现，利用TF-IDF，词向量，倒排表等方法-源码

  2. 问-答系统 简单的问答系统实现，利用TF-IDF，词向量，倒排表等方法 数据集 综合类中文词库.xlsx：包含了中文词，当做字典来用（用作PART1） dev-v2.0.json：这个数据包含了问题和答案的对，但是以JSON格式存在，需要编写parser来提取出里面的问题和答案。 手套。6B：这个文件需要从网上下载，下载地址为： ://nlp.stanford.edu/projects/glove/，请使用d = 100的单词向量（用于PART3） 环境： Python 3（必须要使用P

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_42134094

  1. machine-learning-coursera-python:该存储库包含由斯坦福大学在Coursera上执行的Andrew Ng的机器学习课程的某些编程作业的python实现-源码

  2. 机器学习课程python 该存储库包含由Stanford University创建的Andrew Ng在Coursera上的机器学习课程的某些编程作业的python实现。 编程练习1：线性回归在本练习中，您将实现线性回归并了解它如何在现实世界的数据集上工作。 编程练习2：逻辑回归在本练习中，您将实现逻辑回归并将其应用于两个不同的数据集。 编程练习3：多类分类和神经网络在本练习中，您将实现神经网络对所有逻辑回归和前馈传播的识别，以识别手写数字。 编程练习4：神经网络学习在本练习中，您将为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42116596

  1. 二次方程和其他数学：二次方程和不等式求解器python程序-源码

  2. 二次方程 二次方程式和不等式求解器python程序该程序是为手机创建的，用于快速计算： 向量长度 二次方程 二次不等式 输入： “ e”求解方程式（您应该输入3系数） “ u”解决一个不等式（您应该输入than和3系数） “ v”查找向量长度 使用SL4A Android库。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42127783

  1. pyvector：此模块的目的是创建一种处理向量的方法，该方法尽可能接近内置函数，就像向量在Python中成为一种新型变量一样-源码

  2. y矢量 该模块的目的是创建一种处理向量的方法，该方法尽可能接近内置函数，就像向量在Python中成为一种新型的变量一样。 我尝试添加所有带有现有向量的操作以及所有可能的属性。 如果我忘记了什么，请告诉我，我将尝试实施。 我选择不实施plot函数，因为可以使用matplotlin库以参数self.x和self.y作为输入轻松地进行绘图。 如果看到实用程序和必要性，则可以在后续版本中实现该功能。 请注意，所有方法都通过使用以坐标表示的矢量来工作，因此，如果您将矢量表示为模块和角度，请首先使用静态

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42114645

  1. Python--技能理解项目：该项目演示了成为数据科学家所需的技能-源码

  2. Python--技能理解项目 创建该项目的目的是发展我的技能，并理解数据科学家使用的许多重要可视化和机器学习技能。 我将完成几节代码，以说明它的各个方面。 使用matplotlib和seaborn进行数据可视化 绘图可用于交互式可视化 机器学习 线性回归 K最近的邻居 K均值聚类 决策树和随机森林 自然语言处理 支持向量机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42118423

  1. Support-Vector-Machine：在Python和R中针对此特定项目使用的经典支持向量机-源码

  2. 支持向量机 在Python和R中针对此特定项目使用的经典支持向量机 支持向量机分类的工作方式是考虑不同类别的支持向量点，并为我们的分类创建一个超平面

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42112894

  1. PyGLM：适用于Python的快速OpenGL数学（GLM）-源码

  2. PyGLM 适用于Python的OpenGL数学（GLM）库 GLSL +可选功能+ Python = PyGLM 用于图形编程的数学库。 PyGLM是用C ++编写的Python扩展。 通过在 ，它设法将glm的功能引入Python。 不支持某些功能（例如大多数不稳定的扩展程序）。 如果您遇到任何问题或想要请求功能，请在上创建。 有关类型和功能的完整参考，请查看 。 微小的文件 为什么选择PyGLM？ 除了显而易见的-与GLM主要兼容之外-PyGLM还提供了用于向量和矩阵处理的多种功能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：931840
    • 提供者：weixin_42116650

  1. sense2vec：:duck:上下文相关词向量-源码

  2. sense2vec：上下文相关词向量 sense2vec（ ，2015）是对一个很好的改进，可让您学习更多有趣且详细的单词向量。 该库是用于加载，查询和训练sense2vec模型的简单Python实现。 有关更多详细信息，请查看。 要探索2015年和2019年所有Reddit评论中的语义相似性，请参阅。 :duck: 1.0版发布了！ :sparkles: 产品特点 基于词性标签和实体标签的多词短语查询向量。 spaCy管道组件和扩展属性。 完全可序列化，因此您可以轻松地将您的sen

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_42134051

  1. python 创建一维的0向量实例

  2. 第一种方法： A=[0]*8 第二种方法： import numpy as np A=np.zeros(8) 以上这篇python 创建一维的0向量实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:对Python中一维向量和一维向量转置相乘的方法详解python矩阵转换为一维数组的实例Numpy之将矩阵拉成向量的实例python二维列表一维列表的互相转换实例

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：24576
    • 提供者：weixin_38514872
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