我是Scala的新手,在O‘’Reilly的《Scala编程》一书中,作者展示了一些实例化特征的代码。考虑到特征在某种程度上类似于Java中的接口(尽管我知道特征是作为字节码中的类实现的),那么实例化特征意味着什么,以及为此使用什么用例/设计模式?
例如:
scala> val x = new T1 with T2 { type z = String val v: z = "Z" }
x: java.lang.Object with T1 with T2{type z = String; def zv: this.z} = $anon$1@9d9347d
我目前正在与机器学习的图像识别项目工作。
这套列车有1600个图像,大小为300x300,因此每幅图像有90000个特征。
为了加快训练速度,我将PCA与n_components = 50相结合
测试集有450幅图像,我可以在这个测试集中成功地测试模型。
现在,我想预测一个图像是由网络摄像头拍摄的。问题是,我是否应该将PCA应用于该图像?
如果我不应用PCA,我就会得到ValueError: X.shape[1] = 90000 should be equal to 50, the number of features at training time
如果我应用主
运行在Windows 10 Operations".Verbatim 上的I合金6.1.0我有丹尼尔·杰克逊的“软件摘要”文本,并在书中工作。I在“旋风之旅”和第2.2节“动态:从我编写的书中添加的:”中的例子中
module tour/addressBook1
sig Name, Addr {}
sig Book {
addr: Name -> lone Addr
}
pred show (b: Book) {
#b.addr >1
#Name.(b.addr) > 1
我正在构建一个无服务器应用程序来进行一些预测。下面举例说明了这个简单的架构:
RAW Data -> Feature extractor -> Model Prediction -> Many consumers
|
v
Persistence
特征提取器和模型预测都是使用AWS Lambda构建的。同时,当将数据发送到特征提取器时,原始输入被保存在s3的存储桶中。
当我们必须开发一个新模型时,我们构建以下管道:
RAW Data -> Feature extractor -> Model Prediction ->
我正在尝试弄清楚如何使用PCA在python中解除RGB图像的相关性。我使用的是O‘’Reilly计算机视觉书中的代码:
from PIL import Image
from numpy import *
def pca(X):
# Principal Component Analysis
# input: X, matrix with training data as flattened arrays in rows
# return: projection matrix (with important dimensions first),
# variance and m