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    使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析(Part IV)

    本文是使用python进行图像基本处理系列的第四部分,在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作,见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》、《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》及《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part III》,下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 本文介绍的内容基本反映了我本人学习的图像处理课程中的内容,并不会加入任何工程项目中的图像处理内容,本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识,出于这个原因,本文继续使用 SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作,此外,还会时不时的使用其他类型的工具库,比如图像处理中常用的OpenCV等: 本系列分为四个部分,分别为part I、part II、part III及part IV。刚开始想把这个系列分成两个部分,但由于内容丰富且各种处理操作获得的结果是令人着迷,因此不得不把它分成四个部分。系列所有的源代码地址:GitHub-Image-Processing-Python。现在,让我们开始吧!

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    盘点|最实用的机器学习算法优缺点分析,没有比这篇说得更好了

    推荐理由 对于机器学习算法的盘点,网上屡见不鲜。但目前,还没人能结合使用场景来把问题说明白,而这一点正是本文的目的所在。 在文章中,作者将结合他的实际经验,细致剖析每种算法在实践中的优势和不足。 本文的目的,是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。尽管人们已做过不少盘点,但始终未能给出每一种算法的真正优缺点。在这里,我们依据实际使用中的经验,将对此详加讨论。 归类机器学习算法,一向都非常棘手,常见的分类标准是这样的:生成/判别、参数/非参数、监督/非监督,等等。 举例来说,Scikit-Learn

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