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

边缘检测和图像轮廓查找一、理论分析二、代码分析2.1 边缘检测2.1.1 Sobel算子2.1.2 Scharr算子2.1.3 Laplacian算子2.1.4Canny算子2.2 特征检测一、理论分析图像的边缘信息通俗来讲变化较大。基于此特征和数字图像的离散信号，我们可以计算图片的差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测的算电子，包括普通一阶差分，Sobel算子，Scharr算子等等，是基于寻找梯度

自然语言处理基础算法—分词算法最近在学自然语言处理，这是第一个上机实验自然语言处理的分词算法，也是自然语言处理比较入门的算法。和大家分享一下。首先，自然语言处理，英文是(Nature Language Process)，简称“NLP"。是人工智能发展的的热门方向，也是和人交互最为相关的人工智能的应用方向。因为是和人打交道，那么需要以人的交流方式–语言来进行交互。下面给大家介绍NLP里面最基础的算法

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