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K-means聚类算法简述聚类是指将数据划分成多个组的任务,每一个组都叫做簇。聚类的目标就是要划分数据,使得每一个组里面的元素非常相似,但不同组里面的数据又非常不同,简单来说就是叫分类。我们通过聚类可以很方便地让我们对数据进行处理,把相似的数据分成一类,从而可以使得数据更加清晰。K-means是聚类算法中最典型的一个,也是最简单、最常用的一个算法之一。这个算法主要的作用是将相似的样本自动归到一个类
主成分分析法简述主成分分析中运用了多元统计分析中最重要的降维与分析评价方法,也就是为了去统计多变量的统计分析方法。主成分分析主要是为了希望用较少的变量去解释原来数据中大部分的差异。将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少,能解释大部分数据的区别的几个新变量,即所谓主成分在数据压缩、消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用,一般我们提到降维最容易想
解决git克隆/上传速度过慢注: 使用本文的前提是已经购买了梯子,并且使用相关的软件进行代理之后的操作。问题原因:从github上clone或者download一个项目很慢。1. 设置代理你需要知道你本地的socks5代理ip地址和端口。如果socks5(SSR)例如。127.0.0.1端口1080然后使用此命令设置代理git config --global http.https://github
目标检测中各阶段的意义文章目录目标检测中各阶段的意义深度学习中经典的检测方法使用一个阶段(One-Stage)的算法的优缺点使用两个阶段(Two-Stage)的算法优缺点目标检测中的指标IOU指标目标检测深度学习中经典的检测方法有些检测时分为一个阶段,或者两个阶段的比如:两个阶段的算法(Two-Stage):Faster-RCNN、Mask-RCNN通过画多个预选框,从这些框中选出一个最准确的作为
目标检测结构理解文章目录目标检测结构理解1.目标检测的核心组成1.1 Backbone1.2 Neck1.3 Head1.4 总结2. 目标检测其他组成部分2.1 Bottleneck2.2 GAP2.3 Embedding2.4 Skip-connections2.5 正则化和BN方式2.6 损失函数2.7 激活函数3. 举例3.1 YOLOv4目标检测网络结构3.2 说明4. 其他概念4.1
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基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法前言这是OpenCV图像处理专栏的第十二篇文章,今天为大家介绍一个用于解决光照不均匀的图像自适应校正算法。光照不均匀其实是非常常见的一种状况,为了提升人类的视觉感受或者是为了提升诸如深度学习之类的算法准确性,人们在解决光照不均衡方面已经有大量的工作。一起来看看这篇论文使用的算法吧,论文名为:《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》。算法...
自动白平衡之完美反射算法以下内容引自:https://www.chainnews.com/articles/414282117914.htm算法原理此算法的原理非常简单,完美反射理论假设图像中最亮的点就是白点,并以此白点为参考对图像进行自动白平衡,最亮点定义为的最大值算法步骤计算每个像素之和R+G+BR+G+BR+G+B并保存。按照的值的大小计算出其前 10% 或其他 Ratio...