文章目录一、框标定代码二、结果展示（1）待处理图像（2）二值化后的图像（3）框标定后的图像如何对图像进行二值化处理看博客：【python-opencv】 sobel算子 图像边缘检测 图像二值化处理一、框标定代码import cv2import numpy as npfrom sobel算子边缘检测 import sobel_cal# 设置最小框的面积MIN_BOX = 50...

文章目录一、保存列表1、保存为.txt文件2、保存为.npy格式二、Python 简写操作（for、if简写、匿名函数）1、两层for循环2、if 简写3、for 与 if 的结合简写4、匿名函数lambda参考一、保存列表1、保存为.txt文件注：保存.txt需要将列表内容转为字符串格式##保存ipTable=['123.111.111.1','111.111.111.1']fileObject

区块链一直是许多现代甚至未来应用程序中最具吸引力的技术之一。Fabric 是一个开源框架，用于实施许可的企业级区块链，越来越受到创新者的关注。延迟性能对于 Fabric 区块链评估其有效性至关重要。进行了许多实证研究来分析基于不同硬件平台的性能。这些实验结果没有可比性，因为它们高度依赖于底层网络。此外，关于 Fabric 区块链延迟的理论分析仍然很少受到关注。本文提供了一种新颖的理论模型来计算区块

文章目录一、线性回归训练的代码与结果（1）代码（2）结果二、w和b反向传播的计算过程（1）下面详解如何计算```w.grad```和```b.grad```：三、对理论进行证明测试（1）相关代码块（2）结果及分析（3）完整的测试代码四、参考一、线性回归训练的代码与结果（1）代码import randomimport numpy as npimport torchdef data_...

文章目录一、什么是权重衰减，为什么权重衰减可以缓解过拟合？二、权重衰减的手动实现与简单实现3.12.2 高维线性回归实验3.12.3 从零开始实现3.12.3.1 初始化模型参数3.12.3.2 定义L2L_2L2​范数惩罚项3.12.3.3 定义训练和测试3.12.3.4 观察过拟合3.12.3.5 使用权重衰减3.12.4 简洁实现小结三、什么是丢弃法，为什么丢弃法可以缓解过拟合？四、丢弃法的

文章目录一、实验介绍（1）实验目的（2）数据集简介（3）实验内容（4）评价指标二、实验代码三、结果（1）acc结果对比（2）结果分析（3）控制台输出五、参考：一、实验介绍（1）实验目的掌握线性支持向量机（SVM）分类器。掌握基于高斯核的SVM分类器。掌握基于拉普拉斯核的SVM分类器。（2）数据集简介上述数据集均一.mat文件存放在/datasets文件夹下。（3）实验内容...

文章目录一、rgb空间下的sobel边缘检测（1）代码（2）结果二、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀的sobel边缘检测二、结果一、rgb空间下的sobel边缘检测（1）代码# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像# 此处注意cv2.imread读出来的是bgr格式要转为rg...

文章目录一、实验介绍（1）实验目的（2）数据集简介（3）实验内容（4）评价指标二、全连接神经网络三、RBF四、CNN五、结果（1）acc结果对比（2）结果分析一、实验介绍（1）实验目的掌握全连接神经网络分类器的训练与测试方法。掌握基于RBF分类器训练与测试方法。掌握CNN的基本原理、训练与测试方法。（2）数据集简介上述数据集均一.mat文件存放在/datasets文件夹下。...

文章目录一、实验目的二、数据集简介三、实验内容1、编写程序实现线性SVM分类器设计。2、编写程序实现基于高斯核的SVM分类器设计。3、编写程序实现基于拉普拉斯核的SVM分类器设计。四、评价指标一、实验目的1、掌握线性支持向量机（SVM）分类器。2、掌握基于高斯核的SVM分类器。3、掌握基于拉普拉斯核的SVM分类器。二、数据集简介上述数据集均一.mat文件存放在/datasets文件夹...

一、错误原因二、解决方案登陆pytorch的官方网站，使用官方的下载语句下载即可。官方网站https://pytorch.org/三、安装完成的情形