如图所示，数字五的图片作为输入，layer01层为输入层，layer02层为隐藏层，找出每列最大值对应索引为输出层。根据下图给出的网络结构搭建本案例用到的全连接神经网络如图所示，MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。数据集也被嵌入到sklearn和pytorch框架中可以直接调用

基于图像处理的数学形态学一、理论分析二、代码分析2.1 图像腐蚀2.2 图像膨胀2.3 图像的开运算2.4 图像的闭运算2.5 图像的梯度2.6 礼帽运算2.7 黑帽运算一、理论分析图像的形态学包括图像腐蚀、图像膨胀、图像的开运算、图像的闭运算、图像的梯度、礼帽运算、黑帽运算。而形态学转换中主要针对的是二值图像。它需要两个输入对象。二值图像卷积核二、代码分析2.1 图像腐蚀顾名思义，图像会变小。扫

随着全球经济的快速发展和城市化进程的加速，电力系统面临着越来越大的挑战。电力需求的准确预测对于电网的稳定运行、能源的有效管理以及可再生能源的整合至关重要。然而，电力需求受到多种因素的影响，为了提高电力需求预测的准确性和可靠性，推动智能电网和可持续能源系统的发展，本场以“电力需求预测”为赛题的数据算法挑战赛。选手需要根据历史数据构建有效的模型，能够准确的预测未来电力需求。给定多个房屋对应电力消耗历史

如图所示，数字五的图片作为输入，layer01层为输入层，layer02层为隐藏层，找出每列最大值对应索引为输出层。根据下图给出的网络结构搭建本案例用到的全连接神经网络如图所示，MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。数据集也被嵌入到sklearn和pytorch框架中可以直接调用

自然语言处理实验—用隐马尔可夫模型对句子分词一、问题导入上一次实验我们介绍了隐马尔可夫模型的基本原理，以及根据具体案例来分析其应用，详细介绍了隐马尔科夫模型所包含的三个重要概率分布矩阵，初始化概率矩阵，状态转移概率矩阵，发射概率矩阵。以及其如何计算的方法。我们在上次实验的代码里，将训练好的三个矩阵用python的pumkle的模块进行了存储，这次实验我们着重介绍，隐马尔可夫模型在分词中的应用。二、

入门机器学习（西瓜书+南瓜书）贝叶斯分类器总结（python代码实现）一、贝叶斯分类器1.1 通俗理解先来看两个公式P(AB)=P(A)P(B)（1）P(AB)=P(A)P(B) （1）P(AB)=P(A)P(B)（1）P(AB)=P(B∣A)P(A)=P(A∣B)P(B)（2）P(AB)=P(B|A)P(A)=P(A|B)P(B) （2）P(AB)=P(B∣A)P(A)=P(A∣B)P(B)（2

图像的模糊、加密、几何变换、融合一、理论分析二、代码分析2.1 图像的模糊处理2.2 图像的加密2.3 图像的几何变换2.3.1 图像的翻转变换2.3.2 图像的平移变换2.3.3 图像的旋转变换2.3.4 图像的放射变换和透视变换2.4 图像的融合一、理论分析我们在这个博客里介绍一些图像的常用的处理，包括对图像模糊处理，对图像加密，对图像几何变换，多个图像的融合等操作。主要是想要通过案例对图像的

给图片打马赛克一、理论分析二、代码分析2.1 对图像全局采用马赛克处理2.2 局部马赛克2.3 对图片进行运算处理2.3.1 图像的或运算2.3.2 图像的与运算2.3.3 图像的HSV参数获取2.3.4 图像的加法运算2.3.5 图像的BGR分割一、理论分析对图像处理，最常见的也莫过于对图片打马赛克了。其实它的原理也很简单，对一整块图片采用一个像素点填充。二、代码分析2.1 对图像全局采用马赛克

LeetCode刷题——栈（python语言）一、栈1.1 定义栈（Stack）：也称堆栈。一种线性表数据结构，是一种只允许在表的一端进行插入和删除操作的线性表。我们把栈中允许插入和删除的一端称为[栈顶(top)];另一端则称为[栈底(bottom)]。当表中没有任何数据元素时，称之为[空栈]。栈的特点：线性表后进先出栈的存储方式有顺序栈和链式栈。1.2 栈的基本操作初始化空栈判断栈是否为空判断栈

机器视觉python代码基础知识总结（一）一、理论简述个人认为机器视觉可以作为人工智能的一大分支，尤其是随着深度学习、卷积神经网络、残差网络的出现，导致机器对图像识别精度高于了人类。因此，可以说机器视觉是人工智能的目前相对十分成熟的应用。下面的表格从IPO层面介绍了各种领域之间的关系，这里分别包含的有数据图像处理（Digital Image Processing)、计算机视觉（Computer V