摘要：
还有一种方法是利用opencv的方法，https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 https://www.cnblogs.com/python-life/articles/8727692.html 如果背景颜色差异比较大的话，效果 阅读全文
posted @ 2019-06-02 17:14
谷子弟
阅读(4352)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # Python实现正态分布 # 绘制正态分布概率密度函数 u = 0 # 均值μ u01 = -2 sig = math.sqrt(0.2) # 标准差δ sig01 = math.sqrt(1) sig02 = math.sqrt(5) sig_u01 = ma... 阅读全文
posted @ 2019-06-02 14:52
谷子弟
阅读(3199)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mathimport mpl_toolkits.mplot3d x, y = np.mgrid[-2:2:200j, -2:2:200j]z=(1/2*math.pi*3**2)*np.e 阅读全文
posted @ 2019-06-02 14:49
谷子弟
阅读(1400)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
得到每个epoch的loss和predict精度后，就可以愉快地画图直观地看出训练结果和收敛性了。 阅读全文
posted @ 2019-06-02 14:41
谷子弟
阅读(19380)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
需要对数据进行函数拟合，首先画一下二维散点图，目测一下大概的分布， 所谓正态分布，就是高斯分布，正态曲线是一种特殊的高斯曲线。 python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线，当然还可以拟合很多类型的曲线。scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维)、 阅读全文
posted @ 2019-06-02 14:35
谷子弟
阅读(36167)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
参考以下链接：https://www.cnblogs.com/shiluoliming/p/6740585.html 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所 阅读全文
posted @ 2019-06-02 13:42
谷子弟
阅读(234)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号