我最近一直在做一个学校项目-从1和0生成一个迷宫,在迷宫中创建随机的起点和终点,并跟踪它们之间的最短路径。1是路径,0是墙。
我选择模拟流水-我从开始坐标开始,一旦有值1(向上,向下,向左或向右),我增加计数器的值,使路径结束。目标是通过在计数器上向后移动,从终结值可以追踪到最短路径。
我的问题是增加计数器来填满迷宫。希望代码能告诉我们更多信息。
public class Labyrinth {
static int jk, ik, is, js; //start and end coordinates
static int tmp[][]= new int[10][10];
有许多教程如何使用ML在图像上打印顶部检测到的对象,例如
let request = VNCoreMLRequest(model: model) { [weak self] request, error in
guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation],
let topResult = results.first else {
fatalError("unexpected result type from VNCoreM
我试图将预先下载的图像从我的数据集分类到“岩石”,“纸张”,“剪刀”分类,但我得到的输出作为数字。
我已经将“数据集”划分为“训练”文件夹,其中存在3个具有类别名称的文件夹。
是因为我没有使用卷积神经网络吗?
我不知道在这里该怎么办。
代码:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
import numpy as np
train_directory = 'D
我有一个类似snapchat的应用程序。在一个表VC上,我获取所有媒体1(第一个媒体),然后当您点击其中一个媒体时,我带您到表VC 2,其中我格式化表VC 1中快照附带的数据(我将快照保存到post对象)。
然后,当用户点击表2中唯一的单元格时,他将被带到一个表VC 3中,所有的媒体都会像snapchat一样填充屏幕。
我的问题:我怎样才能使它成为我准备的第一个媒体,使它在你到达第3桌时立即可用?
目前我所做的工作如下:
//numberMedia is always "media1" here
if se
我用Python中的Keras训练了一个LSTM递归神经网络来进行序列(时间序列)分类。
功能以形状排列(batch_size、timesteps、data_dim)。我的训练例子总共有1000个。最后的目标是对5个类别进行分类。下面是我的代码片段。
#defining some model features
data_dim = 15
timesteps = 20
num_classes = len(one_hot_train_labels[1,:])
batch_size = len(ytrain)
#reshaping array for LSTM training
xtrain=n
当我试图执行预测图像时,我的代码出现了问题。使用keras等。 我正在寻找如何输出数组的方法 例如1,0,0,然后输出rock import numpy as np
from google.colab import files
from keras.preprocessing import image
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from tensorflow.k
我很难理解pnbinom(q, size, prob, mu, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) in R是如何连接到scipy.stats.nbinom.pmf(k, n, p, loc=0) in SciPy的。 对于R函数,参数的定义如下。 q =vector of quantiles.
size = target for number of successful trials, or dispersion parameter (the shape parameter of the gamma mixing distribution). M
我正在尝试使用GaussianNB来预测一个类,但我需要获得前3个预测类,以便为预测创建一个自定义评分。
我的训练数据是x,y,在给定的x和y中,它需要预测这个类。
tests变量关联项(x,y)值和testclass包含类值。
Test is a list data set in following format
Index Type Size Value
0 tuple 2 (0.6424, 0.8325)
1 tuple 2 (0.8493, 0.7848)
2 tuple 2 (0.791, 0.4191)
Test class data
Index Type Size Valu