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Python实现dHash算法

向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程   公众号:datayx 期研究了一下以这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以的功能,有兴趣可以找一下。当然,不是很深入。...Python深度学习当然不在话下。 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法。...这里两种方法,我都用Python实现了^_^ 哈希感知算法基本原理如下: 1、把图片转成一个可识别的字符串,这个字符串也叫哈希值 2、和其他图片匹配字符串 算法不是耍耍嘴皮子就行了,重点是怎么把图片变成一个可识别的字符串...《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 《深度学习:基于Keras的Python实践》PDF和代码 特征提取与图像处理(第二版...及使用技巧速查(打印收藏) python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站 中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程 不断更新资源 深度学习、机器学习、数据分析、python

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如何用Python实现神奇切算法seam carving?

这是一个很有趣也让人觉得很厉害的技术,是你从没有玩过的船新版本切工具。 接缝剪裁算法这种很新颖的技术,能让我们在没有损失图像中重要内容的情况下裁切图像。...到底这种算法有多奇妙?我们看下面这个: 使用接缝剪裁算法,我们可以把它变成这样: 可以看到,图片中的大部分重要内容比如小船都完整的保存了下来。...如果我们在切时,既想获得合适的图像大小,也想保留图像的完整内容,使用传统的切方法几乎无法做到。而使用接缝剪裁算法就能实现二者兼得。...在本文我(作者Karthik Karanth——译者注)就以上面所举的例子为素材,重点讲讲如何用Python基本实现接缝剪裁算法。...我自己试验了几次,发现这样能使算法运行的更快,每次迭代时去除的缝隙数量越多,算法就越快,不过图像质量会有明显的损失。另一个优化方式是在 GPU 上计算能量

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Python 算法高级篇:的表示与存储优化

引言 是计算机科学中一种重要的数据结构,用于表示各种关系和网络。在算法高级篇课程中,我们将深入探讨如何有效地表示和存储,以及如何优化这些表示方法。...本文将详细介绍的基本概念、不同的表示方法,以及如何在 Python 中实现它们。 ❤️ ❤️ ❤️ 1. 什么是是由节点(顶点)和它们之间的边组成的抽象数据结构。...使用示例 让我们通过一个简单的示例来演示如何在 Python 中表示。我们将创建一个无向,并使用邻接表表示法。...通过了解这些概念,你将能够更好地理解和应用算法,从而解决各种实际问题。 如果你有兴趣进一步学习算法,可以探索最短路径算法、最小生成树算法遍历算法等内容。...算法在社交网络分析、路线规划、网络分析等领域都有广泛的应用,是算法高级篇课程中的重要主题之一。

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图论与学习(二):算法

本文是其中第二篇,介绍了算法。...更多文章和对应代码可访问:https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials 本文涵盖以下主题: 主要的算法 示意图和用例 Python...networkx 是一个用于复杂网络的结构、动态和功能的创建、操作和研究的 Python 软件包。 我会尽量以实用为目标,努力阐释每个概念。 前一篇文章介绍了的主要种类以及描述一个的基本特性。...为了理解上下文,这里给出一些算法的用例: 实时欺诈检测 实时推荐 精简法规遵从性 复杂网络的管理和监控 身份和访问管理 社交应用/功能 … 目前大多数框架(比如 Python 的 networkx 或...四 总结 现在我们已经介绍了的基础知识、的主要类型、不同的算法和它们使用 networkx 的 Python 实现。

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的常见算法

的表示方式  是由一系列点和边的集合构成的,一般有邻接矩阵和邻接表两种表示方式,c/c++可以看我的这篇文章:搜索(1)  这篇文章主要讲java语言中的相关算法。... 的拓扑排序以下图来举例,假设你要学课程A,但是课程A有先导课,必须上完先导课才能上A,因此你必须先上BCD,但是由于BD也有先导课K,所以必须先上K。... 的最小生成树算法用于无向,只选择图中的某些边,达到整体边的权重加起来是最小的,并且各个点之间是连通的,连通的意思是假设[1,2]之间有条边,[2,3]之间有条边,那么[1,3]之间就是连通的,的最小生成树算法有两个...,分别是K算法和P算法,他俩产生的结果都是一样的,只不过决策的过程不一样。...K算法 ?  以上面的图为例,K算法的思想是以边进行考虑,优先选择小权重的边。

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算法|Dijkstra最短路径算法

比如,从A到D的最短路径,通过肉眼观察可以得出为如下,A->C->D,距离等于3+3=6,其中A->C边上的数值3称为权重,又知这是无向,从C到A的权重也为3。 ?...02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合,S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A,V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点,如下图所示: ?...设置一个从A到各顶点的缓存字典,作为算法的输出,初始时,统一设置为 -1, ?...选取最小距离,即B进入S集合,并且,Dijkstra算法要和dist字典中A->B 距离做一次比较, 如果dist(A->B)!...以上分析就是Dijkstra算法的基本思想,直到集合V的元素个数为0为止,最终的dist字典如下: ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路: 1. 初始化两个集合,S集合和V集合。

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推荐算法——基于的推荐算法PersonalRank算法

推荐的算法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于的推荐算法中,将上述的关系表示成二部的形式,为用户A推荐商品,实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank算法中,不区分用户和商品,因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B,C,...PersonalRank算法的具体过程如下(对用户A来说): 初始化: PR(A)=1,PR(B)=0,⋯,PR(d)=0 PR\left ( A \right )=1,PR\left ( B \

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推荐算法——基于的推荐算法PersonalRank算法

推荐的算法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于的推荐算法中,将上述的关系表示成二部的形式,为用户A推荐商品,实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank算法中,不区分用户和商品,因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B,C,

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5大必知的算法,附Python代码实现

在这篇文章中将为大家介绍一些重要的算法,以及Python 的代码实现。 1、连通分量 具有三个连通分量的 将上图中的连通分量算法近似看作一种硬聚类算法,该算法旨在寻找相关数据的簇类。...基于BFS / DFS的连通分量算法能够达成这一目的,接下来,我们将用 Networkx 实现这一算法。 代码 使用 Python 中的 Networkx 模块来创建和分析数据库。...该算法可以在不同的数据上运行,以满足前文提到的两种其他运用。 应用 零售:很多客户使用大量账户,可以利用连通分量算法寻找数据集中的不同簇类。...具有较高介数中心性的节点被认为是信息的传递者,移除任意高介数中心性的节点将会撕裂网络,将完整的打碎成几个互不连通的子。 应用 中心性度量的指标可以作为机器学习模型的特征。...总结 在这篇文章中,我们介绍了了一些最有影响力的算法。随着社交数据的出现,网络分析可以帮助我们改进模型和创造价值,甚至更多地了解这个世界。最后,贴上本文代码地址。

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Python 算法基础篇之的遍历算法:深度优先搜索和广度优先搜索

Python 算法基础篇之的遍历算法:深度优先搜索和广度优先搜索 引言 的遍历是计算机科学中的一项重要任务,用于查找和访问图中的所有节点。...深度优先搜索( DFS )和广度优先搜索( BFS )是两种常用的遍历算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现,并通过实例演示每一行代码的运行过程。...2.1 DFS 的实现 下面是深度优先搜索算法Python 实现: def dfs(graph, node, visited): if node not in visited:...3.1 BFS 的实现 下面是广度优先搜索算法Python 实现: from collections import deque def bfs(graph, start): visited...每一种算法都有其特定的应用场景,可以根据具体问题选择合适的算法的遍历是计算机科学中的基础算法,它在的应用中起到了至关重要的作用,例如社交网络中的好友关系分析、路网中的最短路径规划等。

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雷达生成算法

首先进行阶级分析,这个雷达(虽然不知道这种图案与现代雷达有什么关联)由3个部分组成,分别是: 同心圆环剔除 扇形渐变(极坐标的线性渐变) 圆形剔除 所以我们一个一个做。...首先我们看fract函数,图像在x轴上方: 下面的图像是fmod奇函数: 所以思考算法的时候一定要想象函数图像,才能一目了然。...由于像素到圆心距离是0~0.5,我们先对0.2取余(影响圆环的数量),然后取图像上大于0.15的部分作为圆环的宽度,于是得到了如下的算法: 得到的buffer如下,仍然是通过step函数得到0或1,...使用的截屏插件(滚动截长):Blueprint Graph Screenshot (Regardless of screen size) 此shader的整体性能: User interpolators

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布局算法的发展

不过在早期的研究阶段中,针对的数据规模一般较小,并未达到单机处理极限,可视化研究的重点大都集中在布局模型的探索,这一时期出现的力导向模型为布局的发展起到了重要作用,众多布局算法均由其改进而来。...除此之外,这一阶段也产生了许多基于其他模型的布局算法。...力导向布局算法也称 FDP(Force-Directed Placement)算法是目前在布局算法上应用最为广泛的算法,其在自然规则模型(弹簧或电荷力)的指导下,能以人类易理解的形式充分展现的整体结构...,通用性强,在的布局算法中占据主导地位。...;国内研究者也开始关注这一内容,2015年,赵玉聪等人根据分层扩展的思想,提出了一种基于匹配的分层布局算法 [23] ,递归的对大进行简化和布局,同时还研究了对简化布局结构的反向扩展,为分层布局算法提供了一种新的思路

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搜索算法详解

搜索算法是解决图论问题的一种重要方法,广泛应用于路径规划、网络分析、游戏AI等领域。本文将深入浅出地介绍搜索算法的理论知识、核心概念,探讨常见问题、易错点以及如何避免,同时附带代码示例。1....7.2 游戏AI游戏中,NPC(非玩家角色)的智能移动、寻路通常采用A*或其他搜索算法,结合游戏世界的具体约束(如障碍物、地形高度)进行优化。...7.3 网络路由在计算机网络中,搜索算法用于路由选择,通过评估不同路径的成本(如延迟、带宽利用率),确定数据包的最佳传输路径。8....小结搜索算法是计算机科学中的基础且强大的工具,广泛应用于众多领域。理解其基本原理、掌握常见算法(如DFS、BFS、A*)的适用场景和优化技巧,是解决实际问题的关键。...随着技术的发展,搜索算法也在不断演进,结合机器学习、并行计算等技术,以应对日益复杂的应用需求。实践是检验真理的唯一标准,动手实现并不断调试优化,将加深对搜索算法的理解和掌握。

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