这里有一个函数,我只是稍微修改了一下它的原始上下文,找到了这里。
在提到其他内容之前,应该注意到,我正拼命地优化这段代码以提高速度。它目前大约需要5.25秒才能执行,并且似乎在for-loop中出现了瓶颈。
简而言之,这个函数期望用户安装SimpleCV,并且至少希望传递一个SimpleCV.Image实例。
有人有什么聪明的方法来加快速度吗?理想情况下,我可以以每秒30帧的速度在实时网络摄像头上运行这一功能,但我并没有抱太大的希望。
from itertools import product
from math import floor, pi
import numpy as np
impo
我读过一篇关于使用CNTK使用LSTM预测时间序列的。这对我更好地理解如何应用这种方法来解决其他问题非常有帮助。使用CNTK实现LSTM网络非常简单,只需几行代码。
model = Sequential (
RecurrentLSTMLayer {$stateDim$, usePeepholes = true} : #first LSTM
DenseLayer {$labelDim$, bias=false} # followed by an adaptor layer (from LSTN output size to the output
我有一个反向传播神经网络,我已经创建了它,并用Kdb+数据库用Q编写了它。
我正在将数据预处理到网络中,并将其归一化为0,1的形式,网络在一个划分为60:20:20的大型数据集上训练并预测未来的移动平均。
归一化公式:
processed data: (0.8*(VALn - MINn)/(MAXn - MINn))+0.1
VALn = unprocessed data value
MAXn = max of data set
MINn = min of data set
如何将新数据标准化到最终训练的网络中?
我会通过上面的公式运行新的输入,保持训
ValueError:应为2D数组,而不是1D数组: array=0.05760078 0.02291208 0.01819267 ... 0.02739229 0.01199168 0.00890131。如果数据只有一个要素,则使用array.reshape(-1,1)重塑数据形状;如果数据包含单个样本,则使用array.reshape(1,-1)重塑数据。 任何快速的解决方案都能对我有很大帮助。下面是代码: # Define a single function that can extract features using hog sub-sampling and make predi
我试图在openCV中实现一个用于视频捕获的数字识别程序。它以普通(静止)图片作为输入,但当我添加视频捕获功能时,它会在录制时卡住,如果我移动相机。我的程序代码在这里:
import numpy as np
import cv2
from sklearn.externals import joblib
from skimage.feature import hog
# Load the classifier
clf = joblib.load("digits_cls.pkl")
# Default camera has index 0 and externally(USB
如何从^pearl(pig|hog)+$获得匹配的输出
var test1 = "pearlhogpigpighog"; // this string should match
var test2 = "pigpighogpearlpig"; // this string shouldn't match
var regex1 = /^pearl(pig|hog)+$/; // thought this should work
var regex2 = /(pig|hog)/g; // gives correct outp
我正在我的pod上运行一个cpu-hog实验,并看到它的失败步骤:在混沌注入阶段失败。没有看到任何关于它失败的原因的日志。感谢任何人的帮助。实验、服务帐户和结果文件似乎创建得很好,然而,判决显示它失败了。当工作(跑步者)正在进行时,我抓不到木头。 参考:Cpu-hog experiment yamls I am using are here k logs litmus-8548bd-skvbt -n litmus
{"level":"info","ts":1607551992.9267251,"logger":"con
我希望使用proc报表来构建一个显示,而不是简单的proc打印。我的数据是这样的。
A B C D
Bill Harry Bog The
Bill Harry Hog Quick
Bill Harry Log Brown
Bill Hermione Bog Fox
Bill Hermione Hog Jumps
Bill Hermione Log Over
Bill Ron Bog The
Bill
我对基因表达数据进行了基本的R分析。该分析旨在找出肾上腺的基因表达是否存在性别差异。
数据分为男性和女性,随后进行t检验。最后,我得到了一组p值,并对其进行了BH校正.但是我得到的调整后的p值,是单调的,相同的值,从头到尾都在重复。我找不到10 %重要水平的拒绝。有什么可能是错的?
以下是对基因表达数据进行t检验的R代码:
first.row <- t.test(son.a[1,males],son.a[1,-males])
# Result from t-test :
# Welch Two Sample t-test
# data: son.a[1, males] and so