Публикации по теме 'programming'
Я извлек объект изображения, теперь мне нужно определить линию симметрии для этого объекта.
У меня есть объект, у которого есть симметричный узор, я хочу построить линию симметрии, а затем определить координаты массива граничной точки этой линии симметрии. Например, рассмотрим ниже:
Как я могу определить линию симметрии объекта?
ПРИМЕЧАНИЕ.
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab , Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100%..
Модель классификатора случайного леса
Когда мы создаем модель классификатора, чтобы помочь нам классифицировать некоторую запись, нам нужно выполнить несколько шагов. Процесс сборки модели на 85 % состоит из очистки и предварительной обработки вашего набора данных, а остальные 15 % — это кодирование модели.
Прежде всего, чтобы объяснить случайный лес, нам нужно сначала сделать несколько шагов назад и поговорить о дереве решений. Это не что иное, как говорит само название, это множество решений (мы называем это «если») в..
Как используются гири Хэмминга, часть 1 (Программирование)
1. Новое вычисление приблизительного веса Хэмминга для нейронных сетей с пиками: архитектура, совместимая с FPGA ( arXiv )
Автор: Кавех Акбарзаде-Шербаф , Микаэль Бахмани , Даниал Гиаседдин , Саид Сафари , Абдол-Хоссейн Вахаби
Аннотация: Веса Хэмминга разреженных и длинных двоичных векторов являются важными модулями во многих научных приложениях, особенно в нейронных сетях, которые представляют для нас интерес. Чтобы улучшить как площадь, так и задержку их реализаций FPGA,..
Как работать с данными визуально - Учебник на R
Узнайте, как визуально декодировать набор данных, прежде чем применять к нему алгоритм машинного обучения.
Данные - это числа. Люди не запрограммированы работать с большим количеством чисел одновременно. Люди - визуальные существа. Поэтому всегда имеет смысл получить визуальную интерпретацию ваших данных - задолго до того, как вы начнете применять к ним машинное обучение.
1. Первый шаг - подготовка данных
Каждый проект машинного обучения начинается с подготовки набора данных...
Руководство для начинающих по анализу главных компонентов
Руководство для начинающих по анализу главных компонентов
Анализ главных компонентов (PCA) — это статистический метод, который используется для анализа закономерностей в данных. Это метод уменьшения размерности, который обычно используется для извлечения наиболее важной информации из большого набора данных и проецирования ее на пространство с меньшими размерностями.
PCA полезен для визуализации данных, выбора функций и уменьшения шума. Он обычно используется в машинном обучении,..
**Управляйте своими деньгами за 7 дней: подробное руководство + электронная книга**
**Управляйте своими деньгами за 7 дней: подробное руководство + электронная книга**
Эффективное управление финансами — это навык, который может изменить вашу жизнь, привести к финансовой стабильности и душевному спокойствию. Программа «Освойте свои деньги за 7 дней» в сочетании с информативной электронной книгой предлагает бесценный ресурс для людей, желающих взять под контроль свою финансовую судьбу.
**Введение:** В эпоху постоянно растущих расходов и финансовой неопределенности..
10 лучших инструментов для обработки данных с открытым исходным кодом в 2022 году
Самоуверенная коллекция библиотек, которую вы определенно хотели бы проверить
Я не буду перечислять Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow, PyTorch и т. д.
Вы, наверное, уже знаете о них. В этих библиотеках нет ничего плохого; они уже являются необходимым минимумом для науки о данных с использованием Python.
И интернет наводнен статьями об этих инструментах — эта статья не будет одной из них, уверяю тебя, мой друг. Кроме того, мы не будем вдаваться в дебаты..
