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为了能够更好的处理大型图数据结构,有时需要将其按照要求进行分解,而k-cores便是其中一种方法。它可以从一个相对较大的图网络得到一个子图,这个子图中的所有节点的度都大于等于k。如下所示:假设以上是一个由节点集VVV,和边集EEE组成的图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E),外部不同颜色深度的“圈”所包含的子图,代表着计算不同k值时对应得到的子图Gsubgraph,kGsubgraph,k
Spark内置支持多种文件格式和数据库。包括JDBC、Hive、Json、ORC、Parquet、MySQL、PostgreSQL。1、内置数据源Spark支持的数据格式每个都有各自的优点,对于何时使用何种格式需要结合具体的场景,内置数据源格式为Json、ORC、Parquet(1)JsonJson格式通常用于web开发,非常常见,简单易用,但是它不是一种有效的永久数据存储格式。(2)ORC优化的
在图像深度学习任务中,对于小数据集,可以通过Image Data Augmentation图像增强技术来扩充数据。比如Keras的ImageDataGenerator。ImageDataGenerator的使用:tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,samplewise_center=Fal
目录图像的感知和获取图像数字化采样分辨率量化灰度级数字图像的表示彩色图像 - RGB彩色图像 - HSV其他颜色空间颜色空间转换灰度化图像的感知和获取数字化图像的获取过程由光敏传感器开始,传感器的输出一般是连续的电压波形,描述传感器质量的参数包括单元数,尺寸,和传感性能。图像数字化使用图像数字化技术将连续的电压波形转换成图像,数字化过程包括采样和量化采样采样就是按照一定的时间间隔和空间间隔,在连续
目录生物神经元人工神经网络神经元神经网络的拓扑结构前馈网络反馈网络图网络生物神经元人工神经网络人工神经网络旨在模仿人人脑结构及其功能的信息处理系统。人工神经网络简称神经网络(Artificial Neural Network,ANN),是由人工神经元互联组成的网络。神经元神经网络由大量的神经元和它们之间的有向连接组成。神经元大致由一个线性函数和一个作为非线程转换的激活函数组成。神经网络的拓扑结构前
目录特征提取图像二值化阈值分割自适应阈值分割双峰法最大类间方差法(OTSU)形态学处理(morphology)膨胀腐蚀开运算闭运算特征描述子特征提取为了将数字图像有效地转换为结构化数据,需要用到图像特征提取的技术降低数据的维度。其主要思路有:降采样:通过缩放等降采样技术降低待分析图像数据的分辨率。分割感兴趣区域(Region of Interest,ROI):通过分割技术,提取图像中的感兴趣目标的
目录网络深度的影响网络参数的影响层与层之间的连接网络深度的影响由上图可以看出,当神经网络的深度从3到6的时候,模型的准确度提高得比较快,接着从6到10,准确度提高得比较缓慢。网络参数的影响由上图可以看出,在网络层数一样的情况下,卷积的效果比全连接的要好,并且全连接出现了过拟合的现象。此外还有一个结论,就是在没有改变层数的情况下,仅仅增加参数的数量,效果提升是不明显的。层与层之间的连接可以使用全连接
目录图像的感知和获取图像数字化采样分辨率量化灰度级数字图像的表示彩色图像 - RGB彩色图像 - HSV其他颜色空间颜色空间转换灰度化图像的感知和获取数字化图像的获取过程由光敏传感器开始,传感器的输出一般是连续的电压波形,描述传感器质量的参数包括单元数,尺寸,和传感性能。图像数字化使用图像数字化技术将连续的电压波形转换成图像,数字化过程包括采样和量化采样采样就是按照一定的时间间隔和空间间隔,在连续
目录参考语言模型神经网络语言模型N - gram语言模型NN语言模型与统计语言模型的关系文本向量化word2vec - CBOW模型word2vec - Skip-gram模型doc2vec - DM模型doc2vec - DBOW模型参考华为云学院https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html语言模型语言模型是根据语言客观事实而进行的语言抽象建模,是一
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