摘要：
import cv2 from PIL import Image # pic.JPG 图片的路径 img = cv2.imread("pic.JPG",-1) print("图像形状:",img.shape) print("图像高度:",img.shape[0]) print("图像宽度:",img 阅读全文
摘要：
import torch from torch import nn # view函数的-1参数的作用在于基于另一参数，自动计算该维度的大小 # view的第一个参数：2 代表的是batch 后面的2,2应该是几行几列的意思，这两个必须一致 # arange(1,9) => 1,2,3,4,5,6,7 阅读全文
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首先根据源文档中的ReLU(x)=max(0,x)，得出结论。大于0的数值不变，小于0的数据变成0。 补充:这里需要注意的是 ReLU并没有限制数据的大小。 这是对应的文档链接：https://pytorch.org/docs/1.2.0/nn.html#torch.nn.ReLU Ps:需要自取。 阅读全文
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Batch Normalization 批量归一化 具体的运算过程： 假设经过卷积计算过后得到的feature map的尺寸为 2*3*2*2。 其中2代表的是batch的大小，3代表的是通道channel的个数，2*2代表的是feature map的长和宽。 对应图片如下所示： 过程：我们要对ba 阅读全文
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Test1.py 主要是用来运行的 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- from math import log import operator import treePlotter def calcShannonEnt(dataSet): """ 输入：数据集 输出：数据集 阅读全文
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# -*- coding: utf-8 -*- """ 用神经网络搭建的softmax线性分离器 Softmax是用于分类过程，用来实现多分类的，简单来说，它把一些输出的神经元映射到（0-1）之间的实数，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。 Softmax可以分为soft和ma 阅读全文
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# !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 # SVM算法 支持向量机 from sklearn import svm import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotli 阅读全文
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import operator import numpy as np # 鸢尾花的数据集 load_iris from sklearn.datasets import load_iris ''' 对测试集中的每个对象 X，依次执行以下操作： （1）计算训练集中的所有对象与 X 之间的距离； （2）按 阅读全文
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""" Yolo V1 by tensorflow """ import numpy as np import tensorflow._api.v2.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import cv2 # leaky_relu激活函数 def le 阅读全文
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代码 ## opencv python 基于分水岭算法的图像分割 # 这种方法可能会导致由于噪声或图像中任何其他不正常的情况而导致的结果过于分散 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #读取图片 img 阅读全文