定义： 密度聚类假设聚类结构通过样本分布的紧密程度。此算法是基于密度的角度来考察样本之间的连接性，并基于连接性不断扩展聚类簇最后获得最终的结果。...密度聚类从样本的角度来考虑样本简的连接性，由可连接性不断扩展得到结果，它可以解决k-means和birch等算法只适用于凸样本的情况。...特点： （1）发现任意蔟 （2）对噪声数据不敏感 （3）一次扫描 （4）计算量大，复杂度高 常用算法：DBSCAN,MDCA,OPTICS等 DBSCAN算法： DBSCAN是一种著名的密度聚类算法,它基于一组...xj的距离不大于e的样本,即N(xj)= {xi∈D | dist(xi,xj)≤e}; 核心对象(core object): 若xj的E-邻域至少包含MinPts个样本，即|Ne(xj)|≥MinPts...优点： 不需要设置k值 可以发现任意形状的蔟 可以聚类的同时发现噪音点，即对噪音不敏感 对样本输入顺序不敢兴趣 缺点： 高维数据效果不理想 调参复杂，eps和Minpiont参数不好设置，无法预估。
通常，在某些情况下我们会缺失数据集或需要自主构建数据集，此时数据增强将发挥重要作用，本文以水书图像为例，通过五大类方法扩充数据集。本文以代码和方法为主，原理知识整个系列的众多文章已经介绍过。...由于水书是靠数量稀少的水书先生代代手抄传承，且记录水书的载体除纸张外还有大量刺绣、碑刻、木刻等其他原生载 体、金石载体，随着时代的发展，大量水书古籍文献和文字图像正在损毁和流失。...机 水 书 语 料库建设的探讨》、戴丹的《水书水字可视化输入中的模式 匹配》。...随着计算机视觉和图像处理技术的迅速发展，图像分割与图像识别方法已广泛应用于各行各业，比如车牌识别、人脸识别、身份证识等。...图像分割是将图像分成若干具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术，它是图像处理和图像分析的关键步骤。图像识别是通过算法和函数提取像素中的某些特征，并对图像进行识别和分类的过程。
为了记录自己度过的书，写个帖子总结一下，不定时更新。以前度过的书有些不记得了，就先记录一下我记得的吧：） PS:现在读过的书（2016.4月以后），我会做读书总结。...以前看的书，会再抽时间回顾一下，做个简单的总结。...跟数据挖掘相关的书我另写了一个帖子，可以参考这个： 【原】数据分析/数据挖掘/机器学习---- 必读书目 2017.11-12 基本框架搭成，做好之后看公司同不同意开源哈哈，加了两个月的班，朝9晚11，...可以开始新的工作了！ 2017.1-2017.6 独立负责了公司的一个重要项目，简单说就是线索分级，提高订单转换率，加了不少班，不过效果还不错，一个月的订单转化率比之前提升了4倍哈哈哈！...，和关于树模型的内容，月底之前总结一个树模型的总结。 顺便把十月份拖着没总结的内容总结完。
随着对基于深度学习的图像识别算法的大量研究与应用，我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行图片识别和标注。...优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好，但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的图像时，它们的表现又会如何呢?...方法很简单:设定我的预测，明确我对每一个预测的理解，这样我就可以用正确的工具来完成接下来的工作。...除了内存使用和可训练参数，每个参数的实现细节都有很大的不同。与其挖掘每个结构的特殊性，不如让看看它们是如何处理这些模糊的、意义不明的数据的。...测试结果 总的来说，我们的目标是对预测和预测背后的机理有一个快速的认识。因此点，我们将预测分值靠前的分为一组，并将它们的得分相加。
最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来，同时输出棋盘的2D图像以查看结果。 （左）实时摄像机进给的帧和棋盘的（右）二维图像 01....数据 我们对该项目的数据集有很高的要求，因为它最终会影响我们的实验结果。我们在网上能找到的国际象棋数据集是使用不同的国际象棋集、不同的摄影机拍摄得到的，这导致我们创建了自己的数据集。...我使用国际象棋和摄像机（GoPro Hero6 Black以“第一人称视角”角度）生成了自定义数据集，这使我的模型更加精确。该数据集包含2406张图像，分为13类（请参阅下文）。...层次聚类用于按距离对交叉点进行分组，并对各组取平均值以创建最终坐标（请参见下文）。 完整的棋盘检测过程 03....3.在冻结层的顶部添加了新的可训练层。
aistudio地址： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1484526 keras的数字图像识别 一、加载数据 MNIST数据集预加载到...然后使用pyplot显示其中一个数组的图片 因为每次都需要重新下载，可以先手动下载到本地，然后加载文件 wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets...print(train_images.shape) print(train_labels) print(test_images.shape) print(test_labels) # 25 * 25的grid...0.07070968300104141 test_acc 0.9790999889373779 六、预测模型 使用predict()方法进行预测，返回样本属于每一个类别的概率 使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类别作为样本的预测标签
当然小伙伴们可以训练自己的卷积神经网络来对这张图片进行分类，但是通常情况下我们既没有GPU的计算能力，也没有时间去训练自己的神经网络。...这两层的目的是简化寻找特征的过程，并减少过度拟合的数量。典型的CNN架构如下所示： ? 03.训练自己的CNN模型 如果我们要使用预训练的模型，那么知道什么是卷积层和池化层有什么意义呢？...总结一下，我们需要做的包括： 1.选择一个有很多狗狗的数据库 2.找到预先训练过的模型对狗进行分类（例如VGG16和Resnet50） 3.添加我们自己的自定义图层以对狗的品种进行分类 用于转移学习的自定义层...方法1：具有损失的完全连接的层 通过完全连接层，所有先前的节点（或感知）都连接到该层中的所有节点。这种类型的体系结构用于典型的神经网络体系结构（而不是CNN）。...最重要的是，我们花费了很少的时间来构建CNN架构，并且使用的GPU功能也很少。 使用预先训练的模型大大的节省我们的时间。在此过程中，改进了识别狗狗的分类模型。但是，该模型仍然有过拟合的趋势。
首先，确切地说，这是一本“伴侣书” 类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字 ——“南瓜书”....这是一本与众不同的书。首先，这是一本“伴侣书”。类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字——“南瓜书”。...其次，这是一本通过开源方式多人协作写成的书。这种多人分工合作、互相校验、开放监督的方式，既保证了书的质量，也保证了写作的效率。最后，这是一本完全根据学习经历编著而成的书。...由开源组织Datawhale 发起编写的“南瓜书”集众人的智慧、开源社区的力量，为广大机器学习初学者带来了福音，给周志华教授的畅销书“西瓜书”配了一个“全能助教”。...案例2：在推导过程中给出新的解题思路，例如：向量化的应用 案例3：数学知识扩展，例如贝叶斯学派的扩展 4 对于本书有几点阅读建议 首先，这本“南瓜书”要和“西瓜书”配套阅读 南瓜书的最佳使用方法是以西瓜书为主线
简介 TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。 定义 如果您不了解图像识别的基本概念，将很难完全理解本文的内容。...其设计原则旨在用户友好和模块化，尽可能地简化TensorFlow的强大功能，在Python下使用无需过多的修改和配置 图像识别（分类） 图像识别是指将图像作为输入传入神经网络并输出该图像的某类标签。...该标签对应一个预定义的类。图像可以标记为多个类或一个类。如果只有一个类，则应使用术语“识别”，而多类识别的任务通常称为“分类”。...图像分类的子集是对象检测，对象的特定实例被识别为某个类如动物，车辆或者人类等。 特征提取 为了实现图像识别/分类，神经网络必须进行特征提取。特征作为数据元素将通过网络进行反馈。...如果有四个不同的类（例如狗，汽车，房子以及人），神经元对于图像代表的类赋“1”，对其他类赋“0”。 最终的全连接层将接收之前层的输出，并传递每个类的概率，总和为1。
他把旧书重新改造，进行雕刻，裁剪，将书籍内部自有的文字和图片，重新打造成具有立体感的艺术品， 不仅如此，他选择留下来的文字和图片，这种重组展示出了另一种含义，用这些书对更深刻的哲学进行诠释。...一看到这些作品，第一想到的是《哈尔的移动城堡》里的那个城堡， 一个由魔鬼的力量支撑的城堡，叠加了好多房子和空间，将罗盘转到不同的颜色，就可以将城堡落在不同的城市和环境。...上大学的时候，特别喜欢去学校的建筑艺术学院的一楼展厅走走，有一次就看到了有同学做的这个城堡，当时看了好久，好喜欢。...我曾经尝试做过一件需要耐心完成的，但看起来非常简单的艺术品。 08年奥运会那时候的福娃很受欢迎，于是有机构招兼职做福娃的挂画当装饰品去卖。...它让绘画不再限制于画板和笔， 我们能够用不同的方式绘画， 去叙述不同的故事， 现代主义就是这么出现的， 我们发现各种不同的画风。 我认为同样的事情 也发生在书本的身上。
而完美日记能在短短四年内崛起，蝉联天猫彩妆类品牌销量第一，除了资本方的青睐以外，小红书这个助推平台更是功不可没，逸仙电商堪称“小红书新品牌第一股”。...变现一直是小红书极度克制却又不得不面对的问题，但小红书却一直未找到最契合自身特点的商业化模式，种草生活方式的模式或能为小红书带来新的商业机遇。...小红书之意不在种草 近来，一直发力于线上业务的小红书开始强调鼓励用户回到线下、回到生活，并表示小红书上的种草包括线上和线下的同步种草。不难看出，小红书开始开拓线下的新领地。...然而目前的小红书仍有许多难题待解，发展得过于急促对小红书来说未必是好事。 首先，内容问题待解。不管小红书的最终目标是什么，内容对小红书都将是重要角色。小红书也在不断开拓多元化内容生态，扶持创作者。...而小红书想要持续开发新内容、新模式，对其目前的服务器来说也是巨大的压力，因此，对于小红书来说，技术层面的优化是目前最大的问题。
但是在实际应用中，无论是web端还是移动端，仍有很多时候需要根据页面内容、页面中的图像进行定位及判定，是这些手段所达不到的，这里我们来介绍一下关于图像识别在测试中的应用。...在具体讲解之前，先介绍一下图像识别在测试中能够想到的引用场景： 测试过程中，通过对待测软件进行屏幕截图，采用图像识别算法识别截图中是否包含预定义的可操作控件，如果存在，则触发控制指令，也就达到了图像识别引导测试过程的目的...- 测试结果的验证，通过对待测软件的界面进行截图操作，利用图像识别技术将截图与期望的结果进行匹配，从而自动获取测试结果。- 通过图像识别对比来进行性能测试，比如app测试中常见的响应时间的测试。...，有了webdriver等ui自动化后为什么还要用图像识别呢？...2、一些游戏或者一些特殊应用的ui控件比较难以识别，然而通过图像识别却可以轻易找到对应的元素。 3、代码的学习成本比较低，常用的函数已经封装完毕，并且简单易懂。
正文字数：4270 阅读时长：7分钟 图像识别（即 对图像中所显示的对象进行分类）是计算机视觉中的一项核心任务，因为它可以支持各种下游的应用程序（自动为照片加标签，为视障人士提供帮助等），并已成为机器学习...在过去的十年中，深度学习（DL）算法已成为最具竞争力的图像识别算法。但是，它们默认是“黑匣子”算法，也就是说很难解释为什么它们会做出特定的预测。 为什么这会成为一个问题呢？...在本文中，我们概述了一些为图像识别而发明的解释方法，讨论了它们之间的权衡，并提供了一些示例和代码，您可以自己使用Gradio来尝试这些方法。...在这里，作者发现，当在最后一个卷基层的每个滤波器处而不是在类分数上（但仍相对于输入像素）提取梯度时，其解释的质量得到了改善。...为了得到特定于类的解释，Grad-CAM对这些梯度进行加权平均，其权重基于过滤器对类分数的贡献。结果如下所示，这远远好于单独的引导反向传播。 ?
RISC-V芯片的应用实例等。...例如：通过CH32V307芯片驱动OV2640摄像头采集指示灯的运行状态，后续通过图像识别算法提取颜色特征，并将结果上报到云平台。...近来，在官方例程的基础上进行了优化改进，解决了图像识别算法泛化能力差等弊端，具体内容如下所示：硬件 硬件结构极为简单，主要包含主控CH32V307、ESP8266 wifi模块、ST7789...图片优化改进 嵌入式设备的应用场景一般较为复杂，很难通过颜色识别算法提取图像的全部特征，例如：智能门禁系统中涉及的人脸识别，自动抄表系统涉及的文字信息提取等。...因此，近来想要把人工智能算法嵌入到边缘计算端，最终实现云-边-端的高效协同，优化嵌入式设备的执行速度以及图像识别准确率。
身为程序员，需要弄懂Trie（字典书的实现） 具体应用场景和讲解-请一定要看 提供的API如下 insert(String world) 向字典中插入 search(String world)...字典中查询此字符串 startWith(String world) 查询字典中的公有开头 class TrieNode { private TrieNode[] links; private
---title: "R1~2note"output: html_documentdate: "2023-04-06"---R Markdownhead(iri...
上个月，俊红寄来了他出的新书《对比excel，轻松学习SQL数据分析》。小伙子效率很高，继去年出版python数据分析后，这是他两年内写的第二本书了。...作为朋友，是为俊红感到高兴的，写书是一件苦差事。然而，写一本对别人有帮助的书，是多么令人开心的事啊。...附上俊红自己的介绍： 首先来说说为什么要写这本书，第一本书我收到很多读者的好评反馈，当然也有差评。令我印象最深刻的一条就是『一本书的好坏会直接决定了一个人要不要继续在这条路上走下去』。...正因为这样，所以我决定了再去写一本，读者呼声比较大的就是希望可以写一本Sql相关的书，我重新审查了一下自己有什么，又去看了看市面上的Sql相关的书籍，发现目前市面上的Sql书主要有两类，一类是比较基础的查询基础知识...，另一类是比较面向专业数据库开发人员的偏数据库底层知识的。
图像识别技术概述 图像识别技术的含义 图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。...计算机也采用同样的图像识别原理，采用对图像重要特征的分类和提取，并有效排除无用的多余特征，进而使图像识别得以实现。...随着该技术的逐渐发展并不断完善，未来将具有更加广泛的应用领域。 基于神经网络的图像识别技术 目前，基于神经网络的图像识别是一种比较新型的技术，是以传统图像识别方式为基础，有效融合神经网络算法。...诸如智能汽车监控中采用的拍照识别技术，若有汽车从该位置经过时，检测设备将产生相应的反应，检测设备启动图像采集装置，获取汽车正反面的特征图像，在对车牌字符进行识别的过程中，就采用了基于神经网络和模糊匹配的两类算法...一般情况下，可对降维划分为非线性降维与线性降维两类，比如最普遍的线性降维方式就是主成分分与线性奇异分析等，该方式的特点是简单、理解更容易等，再对数据集合采用线性降维方式处理求解的投影图像使该数据集合的低维最优
简单的游戏元素可以用传统图像检测的方法，也可以取得比较好的效果。本篇文章，将带领大家一起分析常见的游戏场景的识别。 1....应用举例 上一小节主要跟大家分享了游戏场景识别的主要流程，这一小节我们将主要分析图像识别在游戏中的应用。 2.1 游戏状态的确定 每个游戏UI称为一个游戏状态。游戏可被认为有很多不同的UI组成。...图 13 血条百分比计算的流程 MOBA类游戏，常在小地图中，出现我方塔和敌方塔。提取塔的颜色范围R(0, 90),G(90, 190),B(110,200)。...图 14 MOBA类游戏中小地图像素点筛选的应用 2.6 其他 图像识别在游戏中的应用还有很多，比如游戏场景中的行人检测，英雄检测，花屏检测，空气墙，穿模，去重等等。...3 总结 本篇文章主要介绍了图像识别在游戏中的应用，如游戏状态的确定，场景覆盖率的计算，游戏中数字的识别，固定位置固定图标的识别等。希望读者看了本篇文章后，对图像识别在游戏中的应用有进一步的认识。
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