我想找到与另一个图像相似的图像。所以经过研究,我发现有两种方法,首先是两种通过图像的属性来表示图像,比如
length = full pattern = check color = blue
但这种方法的局限性是,我无法获得标记了所有特征的详尽数据集。
我发现的第二种方法是提取特征并进行特征映射。因此,我决定使用caffe的深度卷积神经网络,这样通过使用任何现有的模型,我就可以学习特征,然后执行特征匹配或其他一些操作。我只是想听取一个一般性的建议,还有哪些方法是好的,值得一试的。既然我刚开始喝咖啡,那么谁能给我一个通用的指南,如何用咖啡解决这个问题呢?提前感谢
我看着phash只是好奇的是
根据拼写中的常见字符计算并返回候选人列表。
例如,如果list是:(Team十几岁,然后是TOWN),并且您在函数("thim")中提供了参数,那么它应该根据列表中常见字符的相似性对列表进行排序。它应该返回:(他们的时间团队,然后比城镇青少年),因为他们有更多的共同性格与“铁”,所以它走在第一。
我的尝试:
(defun correctSX_SIM(word)
(setf w (correctSX word)) ; w is list of words.
(sort w #'eq :key #'car)
我一直试图通过以下资源来理解Bellman的正确实现: &
如果我们已经知道给定的加权有向图不包含一个循环(因此也没有负循环),那么是否遵循Bellman算法的正确实现?
int src = 0;
int V = nodes.length; // 0 to n-1 nodes
int E = edges.length;
double[] distTo = new double[V];
for (int i = 0; i < V; i++) {
distTo[i] = Double.POSI
如何在一定范围内搜索地理对象?例如,我的数据库中存储了几个带有经度/纬度坐标的对象。现在,我想检索位于给定点周围特定周长(10英里或20英里)内的所有对象。
我想我要做的是形成一些查询,如下所示:
SELECT * FROM objects o where o.lat < (myPositionLat+x) AND o.lon < (myPositionLon+y)
是这样的吗?如何确定/设置x和y的值?
我在ML.NET中创建了一个多类分类项目,这个项目对错误进行分类,并预测模型认为的错误类型。 例如,Object reference not set to an instance of an object是一个“运行时”错误。 这工作得很好,而且我能够做预测。然而,我也需要知道预测的置信度有多高。我在一个具有多个值的数组中获得分数。我不确定如何解释这些价值观。 ?
在对我的数据集进行分层聚类并使用树状图函数绘制它之后,似乎它是正确的聚类,但当我调用fcluster函数来提取集群id时,我只得到了一个集群id。为什么会发生这种情况?
我的代码:
for key, values in use_case_idx.items():
vectors = []
labels = []
for value in values:
labels.append(value[0])
vectors.append(value[1])
try: