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闪电gogogo的专栏

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[转]深复制与浅复制

转自文章 http://iaman.actor/blog/2016/04/17/copy-in-python

2018-12-04

7470

《统计学习方法》笔记一统计学习方法概论

　　输入与输出所有可能取值的集合成为输入空间与输出空间。每个具体的输入是一个实例，通常由特征向量表示，所有特征向量存在的空间成为特征空间。

2018-10-11

6640

【数据结构(C语言版)系列四】串

串（或字符串）是由零个或多个字符组成的有限序列，一般记为 s = 'a1a2...an'，s为串名。子串在主串中的位置以子串的第一个字符在主串中的位置来表示。

2018-10-11

6660

[转]Adaboost 算法的原理与推导

看了很多篇解释关于Adaboost的博文，觉得这篇写得很好，因此转载来自己的博客中，以便学习和查阅。

2018-10-10

1.2K1

LBP指局部二值模式，英文全称：Local Binary Pattern，是一种用来描述图像局部特征的算子，LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年提出，由于LBP特征计算简单、效果较好，因此LBP特征在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用，LBP特征比较出名的应用是用在人脸识别和目标检测中，在计算机视觉开源库Opencv中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，Opencv实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。

2018-10-10

1.9K0

【数据结构(C语言版)系列三】队列

队列是一种先进先出的线性表，它只允许在表的一端进行插入，而在另一端删除元素。这和我们日常生活中的排队是一致的，最早进入队列的元素最早离开。在队列中，允许插入的一端叫做队尾（rear），允许删除的一段则称为队头（front）。假设队列为q = （a1,a2,...an）则a1就是队头元素，an是队尾元素。

2018-10-10

1.1K0

Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。

2018-08-21

3090

吴恩达机器学习笔记

（1）Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed 在没有显示编程的情况下，让计算机具有学习的能力

2018-08-21

5090

C语言之图像旋转

最近用到了图像向左或者向右旋转90°的情况，纠结了好一会儿，写下来供大家参考。 1 向左旋转90° //unsigned char *pImgData: 输入图像指针 //int WidthIn, int HeightIn:输入图像宽、高 //unsigned char *pImgOut: 旋转后图像指针 void RotateOfLeft(unsigned char *pImgData, int WidthIn, int HeightIn) { int i, j, tempSize; in

2018-08-21

2.5K0

OpenCV+VS开发环境配置

最近跑C程序，头文件中用到了OpenCV中的文件，找了很多篇OpenCV+VS的环境配置，发现如下这篇写的最为详细，特转载来自己的博客中留存，并附上原博客地址如下

2018-08-10

1.3K0

【OCR技术系列一】光学字符识别技术介绍

注：此篇内容主要是综合整理了光学字符识别和OCR技术系列之一】字符识别技术总览，详情见文末参考文献

2018-08-10

5.8K0

霍夫变换是一种特征提取技术，通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为hough变换结果。空间变换将一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一空间的一个点上形成峰值。

2018-08-10

1.8K0

Matplotlib 官网此篇笔记参考来源为《莫烦Python》安装同之前所述，参考《Python初学基础》基本使用 2.1 基本用法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-1, 1, 50) #使用np.linspace定义x：范围是(-1,1);个数是50 y = 2*x + 1 plt.figure() #定义一个图像窗口 plt.plot(x, y) plt.show()

2018-05-28

1.2K0

莫凡《机器学习》笔记

机器学习方法 1.1 机器学习通常来说, 机器学习的方法包括: 监督学习 supervised learning：（有数据有标签）在学习过程中，不断的向计算机提供数据和这些数据对应的值，如给出猫、狗的图片并告诉计算机哪些是猫哪些是狗，让计算机去学习分辨非监督学习 unsupervised learning：（有数据无标签）例给猫和狗的图片，不告诉计算机哪些是猫哪些是狗，而让它自己去判断和分类。不提供数据所对应的标签信息，计算机通过观察数据间特性总结规律半监督学习 semi-supervised le

2018-04-18

1.3K0

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