让我们考虑下面的代码:-which读取图像,应用直方图均衡化程序,并同时显示结果:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('original.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
assert img is not None, "file could not be read, check with os.path.exists()"
equ = cv2.equalizeHist(img)
res = np.hstack((img,equ)) #stacking images side-by
我正在尝试使用R运行重复测量方差分析,并将其与SPSS输出进行比较,结果差别很大!也许我在哪里犯了一个错误,但我不能弄清楚,所以一些样本数据: id是主题。每个受试者对三个项目(res_1,res_2和res_3)进行一个评级。我想比较一下物品的整体效果。
id<-c(1,2,3,4,5,6)
res_1<-c(1,1,1,2,2,1)
res_2<-c(4,5,2,4,4,3)
res_3<-c(4,5,6,3,6,6)
## wide format for spss
table<-as.data.frame(cbind(id, res_1, res_2, re
我把图像转换成像素数组。我将RGB值保存在三个独立的数组中。
然后,我尝试使用相同的值(不进行操作)创建映像。原始图像为205 to,B&W图像为121 to,彩色图像为215 to~96 to。此外,亮度也有轻微变化(亮度增加,整体对比度也增加)。是什么引起的?
我已经尝试了彩色和B&W图像。结果一致。
另外,我在前面的输出映像(96 on )上运行了相同的代码,新的输出仍然是96 on。
码-
1)读取图像:
int width = img.getWidth(null);
int height = img.getHeight(null);
pixelR = new in
与正好相反。
我不喜欢在VSCode for Mac中呈现字体的方式。对我来说,对比度的缺乏阻碍了我的前进,因为我没有好的视力,因为没有对比,这些字母有点乱七八糟。我可以放大,但我失去了很多工作空间(MacBook航空有一个小屏幕)。
我切换到了VSCode for Windows (Consolas)中使用的字体,但它仍然很模糊。
MacOS系统的General > Font smoothing没有任何区别。
有什么方法可以使VSCode for Mac中的字体呈现与VSCode for Windows完全一样吗?
VS Windows代码(非常好,打印从VM连接到Windows机器)
我听说过sum编码是一种编码分类变量的方法,但我还没有找到明确的解释。
我在走向数据科学上找到了以下解释:
就像OneHot一样,除一个值外,所有列都保持不变,并将其编码为-1。
但这让我很困惑,因为它不涉及任何总结。
真的吗?:
Value Variable 1. Variable 2.
Red 1 0
Blue 0 1
Green -1 -1
我有一组div,在每个div中都有一个cytoscape图。每当单击div时,我都会尝试在另一个更大的div上绘制相同的cytoscape图。我能够在点击div时获得相应图形的节点/边。
var cy = $('#'+id).cytoscape('get');
var eleData = cy.elements().jsons();
通过以下方式使用上述数据在较大的div上绘制图表:
$("#biggerView").cytoscape({
//Style properties are set
elements : eleData
我已经编写了两个代码来探索测试消息,并创建模型来预测消息是否为垃圾邮件。
在这两个SVC模型中,我都使用了Tfidf Vectorizer,并设置了max_df =5,并添加了一个新列,即文档的长度。
这是第一段代码,它返回ROC AUC分数为0.85
def spam_or_not():
v = TfidfVectorizer(max_df=5).fit(X_train)
l_train = [len(x) for x in X_train]
l_test = [len(x) for x in X_test]
x_train_text = v.transfor
所以,我有一个视图,可以创建路径,我正在尝试使用它,这样我画的每条线都有一个随机的颜色。
我正在做这件事-
var color = d3.scale.category20();
//other code that does stuff
this.path = svg.append("path")
.attr("d", line(newData))
.style("stroke", function(d,i) {