04 2021 档案
摘要：原题链接 leetcode : https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-of-all-vowels-in-order/ 解题思路 方法1 根据题目的英文提示 暴力法 Start from each 'a' and find the lon
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摘要：高斯型 ，适合特征值连续值的情况，如鸢尾花的花瓣和花萼的长宽 对于同一个input ，在某个正态分布上所在的区间更接近置信区间中心，对应的Y值大 ，说明它更像是这个label上的某一个样本 Geogebra 模拟 label0： label1： result summary： label0: mea
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摘要：参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10291284.html 一句话概括 在n维度空间中取距离目标点最近的K个样本，如果是分类问题，按照多数投票法取分类结果 如果是回归问题，取平均值 根据二分法衍生出来的K-D（K-Dimension K维度）算法可以加速KN
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摘要：参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9428494.html 数据集D的经验熵H(D) 特征A对数据集D的经验条件H（D|A） 条件熵H(D|A)表示在已知随机变量A的条件下随机变量Y的不确定性 信息增益 （熵能减少的程度） 举例说明计算过程 通过声音粗细和头发
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摘要：参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10181876.html 逻辑斯蒂回归 logistic regression 确定要使用单位阶跃函数作为评价线性输出的评价标准，使得结果要么是1要么是0 LR的损失函数 似然函数 用h(x) = sigmoid(w*x)
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摘要：参考 python机器学习笔记：sklearn库的学习 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10179741.html 正则化 normalize L2范数正则化 原来的L2范数：对每个样本（每行）求平方和再开方 每个数据除以原来的L2范数，可以保证每一个样本（每一行
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摘要：参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9472962.html OpenCV matchTemplate 函数的输出是以锚点在左上角卷积后的结果， 所以 res.shape= img.shape- template.shape >>> plt.show() >>>
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摘要：参考 OpenCV 角点检测： https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/13364875.html 2020年3月17日之后一代传奇算法SIFT专利到期： https://blog.csdn.net/cleanlii/article/details/109561089 P
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摘要：参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/12191084.html OpenCV的窗口过程与图像马赛克 文中提到用一定的block_size去实现马赛克效果， 为避免重叠，会使用一个已经处理好的马赛克图 关于边缘部分 ，考虑用取余法得到边缘的范围， 再从邻近位置co
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摘要：语音合成 打开百度智能云后台 https://console.bce.baidu.com/ai/?_=1618387956936#/ai/speech/overview/index 参考百度语音合成Demo 贴上完整的Python # coding=utf-8 import sys import j
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摘要：安装OCR 开源库 Tesseract Tesseract 相比百度等在线库，最大优势是可以在本地运行 在这个页面下载最新的binary ，习惯用最新的安装包， tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.0-alpha.20201127.exe 双击安装 并勾选需要的语言支持包，主要
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摘要：参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/12166917.html 差值原理 后向映射后得到的坐标如果是浮点数，这有 直接四舍五入取整数坐标，再从原图取值 ， 最邻近差值 线性差值应用两次，距离那边近权值越大，即点到边界的距离反比， 双线性差值 矩阵相乘原理 A*B
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摘要：参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/11983496.html 说明 文中总结了傅里叶变换的公式 我的理解， 奈奎斯特频率就是归一化后表征FFT变换后每个评率分量的， 都采用统一标准，而不是依据输入数据的大小频率概率变化 FFT的平移主要是问了让直流分量位于中间
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摘要：参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9444056.html 文中提到OpenCV的calcHist快于numpy 的 histogram 40倍 用如下代码做了下验证 import cv2 # opencv读取的格式是BGR import numpy as n
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摘要：截图， 整体风格简洁， 大方，美观 cambridgeincolour https://www.cambridgeincolour.com/tutorials.htm note www.cambridgeincolour.com服务器iP： 当前解析： 美国 德克萨斯 达拉斯 67.222.3.10
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摘要：参考1 https://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html 参考2 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/11510789.html 原图 调用OpenCV K-means 聚类的结果图 n
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