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深入浅析PHP7.0(五大

现在来说php7的重大性肯定已经是定型了,不会再有什么变动了。后续一些版本的迭代主要也就是修修bug,优化之类的。下面就来说话我们一直期待的php7.0五大吧。 增的 ?? 运算符可以简化判断。 2. 函数返回值类型声明 官方文档提供的例子(注意 … 的边长参数语法在 PHP 5.6 以上的版本中才有): ? 这个性可以帮助我们避免一些 PHP 的隐式类型转换带来的问题。在定义一个函数之前就想好预期的结果可以避免一些不必要的错误。 不过这里也有一个点需要注意。 生成器的两个性(return 和 yield from)可以组合。具体的表象大家可以自行测试。PHP 7 现在已经到 RC5 了,最终的版本应该会很快到来。 以上所述是关于php7.0的全部内容,希望本文介绍大家喜欢。

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工程之缩放&编码

(上) 工程之数据预处理(下) 本篇文章会继续介绍工程的内容,这次会介绍缩放和编码,前者主要是归一化和正则化,用于消除量纲关系的影响,后者包括了序号编码、独热编码等,主要是处理类别型、文本型以及连续型 ---- 3.2 缩放 缩放主要分为两种方法,归一化和正则化。 本质是因为独热编码之后的的表达能力较差。该的预测能力被人为的拆分成多份,每一份与其他竞争最优划分点都失败。最终该得到的重要性会比实际值低。 那么什么时候需要采用离散化呢? 这背后就是需要采用“海量离散+简单模型”,还是“少量连续+复杂模型”的做法了。 对于线性模型,通常使用“海量离散+简单模型”。 假设有连续j ,离散化为 N个 0/1 ;连续 k,离散化为 M 个 0/1 ,则分别进行离散化之后引入了 N+M 个

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    图像点|SUSAN

    今天我们将介绍一个检测算子---SUSAN。 由此,我们可以得出SUSAN提取边缘和角点算法的基本原理:在边缘或角点处的USAN值最小,可以根据USAN区域的大小来检测边缘、角点等的位置和方向信息。

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    提取——纹理

    提取——纹理 LBP图像 图像处理之提取(二)之LBP简单梳理 https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72859957 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 LBP理解。 http://blog.csdn.net/hqh45/article/details/24501097 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理的算子 Harwood 在1994年提出,用于纹理提取。 而且,提取的是图像的局部的纹理; lbp理论: 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为

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    提取——颜色

    提取——颜色 颜色直方图 OpenCV之颜色空间: 颜色空间RGB(Red 红色,Green 绿色,Blue 蓝色) R的取值范围:0-255 G的取值范围:0-255 B的取值范围:0-255 与颜色直方图相比,该方法的另一个好处在于无需对进行向量化。 图像的颜色矩一共只需要9个分量(3个颜色分量,每个分量上3个低阶矩) 颜色矩常和其它结合使用,而且一般在使用其它前起到过滤缩小范围(narrow down)的作用。

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    提取——局部

    提取——局部 LOG,HOG,DOG微分算子在近圆的斑点检测方面效果很好 HOG https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details 最后将所有块的串联起来,就得到了人体的总数: 一个cell有9个(9个梯度方向),每个cell块里有 num*9个,步长像素规格:(列像素数-步长)/步长*(行像素数-步长)/步长, 总数:(列像素数-步长)/步长*(行像素数 ,但是其运算量过大,通常可使用DoG(差分高斯,Difference of Gaussina)来近似计算LoG Haar Haar分为三类:边缘、线性、中心和对角线,组合成模板 积分图主要的思想是将图像从起点开始到各个点所形成的矩形区域像素之和作为一个数组的元素保存在内存中,当要计算某个区域的像素和时可以直接索引数组的元素,不用重计算这个区域的像素和,从而加快了计算(这有个相应的称呼

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    工程 处理

    前言:本文介绍了处理中的缩放、选择和降维,并用代码演示缩放中的标准化法和区间缩放法。 缩放 值缩放: ? 值的缩放‐‐标准化法: ? 值的缩放‐‐区间缩放法: ? 值的归一化: ? 归一化即将一行的坐标转换成一个不含量纲(单位)的“单位向量”。 缺失值的弥补计算: ? 创建多项式: ? 选择方法1‐‐方差选择法: ? 选择方法2‐‐皮尔森相关系数法: ? 选择方法3‐‐基于森林的选择: ? 选择方法4‐‐递归消除法: ? 主成成分分析将鸢尾花数据集中的四个转换为两个重要的,并可以将转换成二维的数据在平面上进行展示。

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    Android L

    每次Android版的发布,Google都会发布一个API变更报告,概括出对比前一个版本增加、改变、移除的API等信息。 Android L 其实有不少很有意义的改变。 注意:这份分析是基于Android L 的开发预览版,也许在“L”发布之前很有可能这里说的一些东西会回到上一版本中,成为Android 5.0的一部分(而且叫什么名称也还不知道)。 在DevicePolicyManager中已经加入了很多的功能,可以更多地使用一些高级的API。 FragmentBreadCrumbs目前也不建议使用了。 还有这里加了一个启动器,帮助更容易找到相关的应用,不过这也和系统的配置有关(如果没设置成默认启动器的话,那是不行的)。

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    OpenCV点检测——ORB

    这个描述子是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出的。 主要思路就是在点附近随机选取若干点对,将这些点对的灰度值的大小,组合成一个二进制串,并将这个二进制串作为该点的描述子。 在Sift的方案中,点的主方向是由梯度直方图的最大值和次大值所在的bin对应的方向决定的。略嫌耗时。 在ORB的方案中,点的主方向是通过矩(moment)计算而来,公式如下: ? 参考Slides Related posts Android-opencv之CVCamera http://www.cvchina.info/2011/01/21/android-opencv%E4% B9%8Bcvcamera/ 最版的OpenCV中增加的ORB的使用 看到OpenCV2.3.1里面ORB提取算法也在里面了,套用给的SURF例子程序改为ORB一直提示错误,类型不匹配神马的

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    值,向量排序

    np.argsort(evals) # 取相反数 变为按降序排列 sorted_indices = np.argsort(-evals) print sorted_indices k=3 # 切片取向量列向量

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    工程之关联

    工程之关联 0.说在前面 1.皮尔逊 2.pointbiserialr系数 3.Spearman's 系数 4.总结 5.作者的话 0.说在前面 昨天学习了seaborn绘制图形 ,以及单变量与多变量之间的绘图,那么今天从统计学角度实战分析在处理工程过程中所涉及的三个相关系数(具体的三个系数数学推导,在后续更)。 在这里吧,我们可以注意到以下几种都是连续变量: lat long sqft_above sqft_basement sqft_living sqft_lot yr_built yr_renovated 针对连续变量,我们在做工程时,需要做的便是皮尔逊系数分析! 由于运行的结果众多,这里拿一个说明,如上图所示,pearsonr系数为0.7,说明与price的关联程度很强,那么在提取时,就得着重关注!

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    选择与抽取

    .也就是说,抽取后的是原来的一个映射。 也就是说,选择后的是原来的一个子集。 2. 相同点和不同点 选择和抽取有着些许的相似点,这两者达到的效果是一样的,就是试图去减少数据集中的属性(或者称为)的数目;但是两者所采用的方式方法却不同:抽取的方法主要是通过属性间的关系 ,如组合不同的属性得的属性,这样就改变了原来的空间;而选择的方法是从原始数据集中选择出子集,是一种包含的关系,没有更改原始的空间。 PCA得到的投影空间是协方差矩阵的向量,而LDA则是通过求得一个变换W,使得变换之后的均值之差最大、方差最大(也就是最大化类间距离和最小化类内距离),变换W就是的投影方向。 4.

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    工程之选择

    后面还有两篇会关注于表达和预处理。 1. 的来源     在做数据分析的时候,的来源一般有两块,一块是业务已经整理好各种数据,我们需要去找出适合我们问题需要的;另一块是我们从业务中自己去寻找高级数据。 选择合适的     我们首先看当业务已经整理好各种数据时,我们如何去找出适合我们问题需要的,此时数可能成百上千,哪些才是我们需要的呢?      递归消除法使用一个机器学习模型来进行多轮训练,每轮训练后,消除若干权值系数的对应的,再基于集进行下一轮训练。在sklearn中,可以使用RFE函数来选择。      寻找高级     在我们拿到已有的后,我们还可以根据需要寻找到更多的高级。比如有车的路程和时间间隔,我们就可以得到车的平均速度这个二级

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    工程之表达

    工程之选择中,我们讲到了选择的一些要点。本篇我们继续讨论工程,不过会重点关注于表达部分,即如果对某一个的具体表现形式做处理。 主要包括缺失值处理,殊的处理比如时间和地理位置处理,离散的连续化和离散化处理,连续的离散化处理几个方面。 1. 第二种方法是根据时间所在的年,月,日,星期几,小时数,将一个时间转化为若干个离散,这种方法在分析具有明显时间趋势的问题比较好用。第三种是权重法,即根据时间的旧得到一个权重值。 对地理,比如“广州市天河区XX街道XX号”,这样的我们应该如何使用呢?处理成离散值和连续值都是可以的。如果是处理成离散值,则需要转化为多个离散,比如城市名,区县,街道等。 第二种方法是虚拟编码dummy coding,它和独热编码类似,但是它的点是,如果我们的有N个取值,它只需要N-1个的0,1来代替,而独热编码会用N个代替。

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    传统:HOG原理

    这样,一个block内所有cell的向量串联起来便得到该block的HOG。这些区间是互有重叠的,这就意味着:每一个单元格的会以不同的结果多次出现在最后的向量中。 则一块的数为:3*3*9; (5)收集HOG 最后一步就是将检测窗口中所有重叠的块进行HOG的收集,并将它们结合成最终的向量供分类使用。 (6)那么一个图像的HOG维数是多少呢? Dalal提出的Hog提取的过程:把样本图像分割为若干个像素的单元(cell),把梯度方向平均划分为9个区间(bin),在每个单元里面对所有像素的梯度方向在各个方向区间进行直方图统计,得到一个9维的向量 ,每相邻的4个单元构成一个块(block),把一个块内的向量联起来得到36维的向量,用块对样本图像进行扫描,扫描步长为一个单元。 最后将所有块的串联起来,就得到了人体的

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    工程(上)- 选择

    机器学习问题,始于构建质量的好坏,直接影响到最终的模型结果。 构建是一个很大的工程,总体来讲包括“选择”、“表达”和“评估”3个部分。 我们也按这3个部分,并结合自己的具体实践,用3篇文章来和大家聊一下工程的相关问题。 本篇文章,我们讨论一下选择。选择指的是,在全部的中,挑选出对最终的机器学习任务有用的。 在进行选择时,可以丢弃那些方差别小的。 子集选择 基于模型,我们也可以用子集选择的思路来选取。假设的维度为N,要从中选出n个(n < N),目标是让模型在选出的上效果最好。 如果我们先从N个中选出一个最好的,然后让其余的N-1个分别与第一次选出的进行组合,从N-1个二元组合中选出最优组合。之后,再次在上次的基础上,添加一个,考虑3个的组合。

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    工程(中)- 表达

    在本篇中我们聊一下表达(或者说编码)的问题,即从这些选定的维度,如何去刻画定的对象。 01 表达要考虑哪些方面? 从一个完整的机器学习任务来看,在选择完之后,表达的任务就是要将一个个的样本抽象成数值向量,供机器学习模型使用。因此,表达就要兼顾属性和模型需求这两个方面。 属性 按其取值类型不同,可以简单分为连续型和离散型。而离散型,又可以分为类别型和序列型。下面依次简要说明。 连续型:取值为连续实数的。 比如,身高,175.4cm。 04 的处理 有时候,根据模型的需要,需要对一些殊处理。这里以时间和地理为例,进行说明。 对时间,有时候模型用到的并不是其绝对量,而是相对量,这个情况下就需要求差值。 小结 本文在选择的基础上,进一步讨论了表达的问题,主要涉及连续和离散型的编码方式、的处理和缺失值处理等方面。

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    工程(下 )- 评估

    下文中,我们首先会厘清“评估”的概念,然后讲述评估的标准,最后是问题的反向排查。 厘清概念 什么是评估? 评估从概念上很容易跟选择纠缠到一起,因此非常有必要先厘清概念。 在选择的过程中,我们需要对的每个维度进行评估,来选择出相对更重要的。然后,对于选择出的维度,我们会根据原始数据,对进行编码,进而得到。 本文所说的评估,指的是对已经生成的的整体评估,发生在选择和编码之后,因此不要跟选择过程中的对单个维度相对重要性的评估弄混了。 评估标准 分析前需要优先考虑哪些? 2 的问题 在数据源确定的情况下,影响质量的因素主要是选择和编码。在选择方面,我们要考虑选择出的是否完备,冗余度如何等。 没有这些相关同事的工作,工程就是巧妇难为无米之炊了。 小结 本文在“选择”和“表达”的基础上,聊了一下评估的问题。至此,工程系列终于结束。

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    工程(四): 类别

    线性相关,就像我们一样在tfidf中发现,有点烦人,因为它意味着训练线性模型不会是唯一的。 的不同线性组合可以做出同样的预测,所以我们需要跳过额外条件的来理解对预测的影响。 在微软搜索广告研究中,Graepel等人 [2010]报告在贝叶斯概率回归模型中使用这种二值,可以使用简单更在线进行培训。 与此同时,其他组织则争论压缩方法。 哈希编码 当有很多时,存储向量可能占用很多空间。 散列将原始向量压缩为m维通过对ID应用散列函数来创建矢量。 散列的一个缺点是散列是聚合的原始,不再可解释。 在这个例子中,我们将使用Yelp评论数据集来演示存储和,解释性使用的为sklearn的库FeatureHasher。 这也意味着当数据分布发生变化时,计数需要更。 数据变化越快,计数需要的次数越多重计算。

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    图像点|Harris

    小白在之前的为小伙伴在前面的推送中带来了moravec算子,忘记了的小伙伴可以回过去看一下《图像点|moravec点》,但是moravec算子也具有很多不足之处。 因此,灰度变化的测度方式可以通过下图来表示: ? 通过公式表示如下: ? 其中,wi表示位置i处的高斯权重。 边缘的强响应 因为Moravec算子在边缘处很容易出现误检,Harris&Stephen通过考虑不同方向的灰度度量形成的角度性测度(cornerness measure)。 ,因此该形式下M的值一个会比较大,另一个较小;C和D对应于角度和离散点,在两个方向都会有很大的曲率,因此,M的值都将会很大。 点 入门学习SLAM(Ubuntu16.04安装ROS kinetic) 高翔Slambook第七讲代码解读(点提取) 高翔Slambook第七讲代码解读(三角测量) 高翔Slambook第七讲代码解读

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