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python+opencv人脸识别(模型训练cnn)解释超详细适合初学者2

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/import randomimport osos.environ['KERAS_BACKEND'] = 'tensorflow'from keras import backend as Kfrom keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2Dfrom...

子网掩码和IP地址计算网络地址和广播地址的换算

子网掩码和IP地址计算网络地址和广播地址的换算已知 IP地址为:202.112.14.137子网掩码:255.255.255.224要求计算出这台主机所在的网络地址和广播地址是?解:第一步,确定网络位和主机位。首先,把IP地址(202.112.14.137) 转换为二进制,那么就是:11001010.01110000.00001110.10001001然后,把子网...

#网络
爬虫中国天气网数据并可视化

中国天气网爬虫数据可视化爬虫功能网页分析以华北地区为例分析网页源代码1.以谷歌浏览器为例分析2. 提取特征标签3.分析源代码利用requests库获取目标网页源代码利用BeautifulSoup库提取天气信息港澳台地区代码分析分析数据数据可视化结果展示全部代码分析部分见https://blog.csdn.net/weixin_44586452/article/details/11375

#python#爬虫
数据可视化 之seaborn 热力图参数详解(很多例子)

def heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False,annot=None, fmt=".2g", annot_kws=None,linewidths=0, linecolor="white",cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None,square=False,

文章图片
#机器学习#python#人工智能 +1
爬虫实战-爬取房天下网站全国所有城市的新房和二手房信息(最新)

网站url分析1.获取所有城市urlhttp://www.fang.com/SoufunFamily.htm例如:http://cq.fang.com/2.新房urlhttp://newhouse.sh.fang.com/house/s/3.二手房urlhttp://esf.sh.fang.com/4.北京新房和二手房url规则不同http://newhouse.fang.com/house/s/

#中间件
爬虫中国天气网数据并可视化

中国天气网爬虫数据可视化爬虫功能网页分析以华北地区为例分析网页源代码1.以谷歌浏览器为例分析2. 提取特征标签3.分析源代码利用requests库获取目标网页源代码利用BeautifulSoup库提取天气信息港澳台地区代码分析分析数据数据可视化结果展示全部代码分析部分见https://blog.csdn.net/weixin_44586452/article/details/11375

#python#爬虫
利用Matlab进行线性回归分析(1)

利用Matlab进行线性回归分析利用 Matlab 进行线性回归分析回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。可以通过软件 Matlab 实现。1. 利用 Matlab 软件实现在 Matlab 中,可以直接调用命令实现回归分析,( 1 ) [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x) ,其中 b 是回归方程中的参数估计值, bint 是 b 的置信区间,

#matlab
如何快速了解一个领域/写综述

1.先去找本领域的综述(最新)文章刚开始可以是中文方便理解2.去找本领域硕博论文选一个高引用的去看3.选择本领域经典论文现在知网 万方等数据库都有文献推荐如下以知网为例 选择知识追踪综述改进知识追踪模型对提升学习者知识掌握预测效果的研究其他待续...

#人工智能#深度学习
python位运算(&、|、^、~、>>、<<)

位运算概览符号描述运算规则&与两个位都为1时,结果才为1|或两个位都为0时,结果才为0^异或两个位相同为0,相异为1~取反0变1,1变0<<左移各二进位全部左移若干位,高位丢弃,低位补0>>右移各二进位全部右移若干位,对无符号数,高位补0,有符号数,各编译器处理方法不一样,有的补符号位(算术右移),有的补0(逻辑右移)1

#python#散列表#开发语言
深度学习之Bias/Variance偏差、方差

偏差(Bias)和方差(Variance)是机器学习领域非常重要的两个概念和需要解决的问题。在传统的机器学习算法中,Bias和Variance是对立的,分别对应着欠拟合和过拟合,我们常常需要在Bias和Variance之间进行权衡。而在深度学习中,我们可以同时减小Bias和Variance,构建最佳神经网络模型。偏差(Bias)欠拟合方差(Variance)过拟合猫识别问题中的方差和偏差bias和

#深度学习#神经网络#算法 +1
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