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时间序列数据的存储和计算-知乎系列介绍

存储开源数据库 sql

[2] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（一） - 2018.01.07

2019-05-13

1.1K0

TensorFlow 目标检测模型转换为 OpenCV DNN 可调用格式

tensorflow 图像识别存储 opencv api

在 OpenCV4.X 版本(OpenCV3.4.1之后版本) 可以采用 cv2.dnn.readNetFromTensorflow(pbmodel, pbtxt) 函数直接调用 TensorFlow 训练的目标检测模型.

2019-05-13

2.5K0

云服务器 - 腾讯云主机信息

存储 ubuntu linux 云服务器

无意间发现腾讯云服务器有个云+ 校园活动, 每月10 块钱一台 1 核 2 G 服务器, 还算比较划算,(其中错过了, 腾讯云修改配置可以360元五年 1核 1 G 的服务器, 阿里云服务器 279 元三年的活动 …)

2019-02-27

46.7K0

Matlab函数kmeans：K-均值聚类

存储深度学习

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。使用方法： Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍： X N*P的数据矩阵 K 表示将X划分为几类，为整数 Idx N*1的向量，存储的是每个点的聚类标号 C K*P的矩阵，存储的是K个聚类质心位置 sumD 1*K的和向量，存储的是类间所有点与该类质心点距离之和 D N*K的矩阵，存储的是每个点与所有质心的距离 […]=Kmeans(…,'Param1',Val1,'Param2',Val2,…) 这其中的参数Param1、Param2等，主要可以设置为如下： 1. ‘Distance’(距离测度) ‘sqEuclidean’ 欧式距离（默认时，采用此距离方式） ‘cityblock’ 绝度误差和，又称：L1 ‘cosine’ 针对向量 ‘correlation’ 针对有时序关系的值 ‘Hamming’ 只针对二进制数据 2. ‘Start’（初始质心位置选择方法） ‘sample’ 从X中随机选取K个质心点 ‘uniform’ 根据X的分布范围均匀的随机生成K个质心 ‘cluster’ 初始聚类阶段随机选择10%的X的子样本（此方法初始使用’sample’方法） matrix 提供一K*P的矩阵，作为初始质心位置集合 3. ‘Replicates’（聚类重复次数）整数使用案例： data= 5.0 3.5 1.3 0.3 -1 5.5 2.6 4.4 1.2 0 6.7 3.1 5.6 2.4 1 5.0 3.3 1.4 0.2 -1 5.9 3.0 5.1 1.8 1 5.8 2.6 4.0 1.2 0 [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(data,3,'dist','sqEuclidean','rep',4) 运行结果： Idx = 1 2 3 1 3 2 C = 5.0000 3.4000 1.3500 0.2500 -1.0000 5.6500 2.6000 4.2000 1.2000 0 6.3000 3.0500 5.3500 2.1000 1.0000 sumD = 0.0300 0.1250 0.6300 D = 0.0150 11.4525 25.5350 12.0950 0.0625 3.5550 29.6650 5.7525 0.3150 0.0150 10.7525 24.9650 21.4350 2.3925 0.3150 10.2050 0.0625 4.0850

2019-02-18

1.5K0

台式机单硬盘安装黑苹果体验

一直听说黑苹果坑比较多，尤其驱动更是让很多人崩溃，自己试着在台式机上折腾了下MacOS，学习了一些别人的经验，很快搞定，体验还不错，现在只是USB3.0接移动硬盘的时候会识别不出来，但能识别U盘，还在探索中.

2019-02-18

6.6K0

目标检测 - 基于 SSD: Single Shot MultiBox Detector 的人体上下半身检测

xml 存储 python

这里主要是通过将训练数据转换成 Pascal VOC 数据集格式来实现 SSD 检测人体上下半身.

2019-02-18

1.1K0

论文阅读理解 - SSD: Single Shot MultiBox Detector

存储深度学习

SSD 方法基于前馈卷积网路来生成 bounding boxes集合，以及各box中物体类别分数，采用 NMS(non-maximum suppression) 来得到最终的检测结果.

2019-02-18

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