美好,即将开始

摘要： 作用：提供一个线程安全的FIFO实现。 Queue模块提供了适用于多线程编程的先进先出数据结构，可以用来在生产者和消费者线程之间安全地传递消息或其他数据。它会为调用者处理锁定，是多个线程可以安全地处理同一个Queue实例。Queue的大小（其中包含的元素个数）可能要受限，以限制内存使用或处理。 1. 阅读全文

摘要： 作用：维护有序列表，而不必再每次向列表，而不必在每次向列表增加一个元素是都调用sort排序。 bisect模块实现了一个算法用于向列表中插入元素，同时仍保持列表有序。有些情况下，这笔反复对一个列表排序更高效，另外也比构建一个大列表之后再显示对其排序更为高效。 1.有序插入 import bisect 阅读全文

摘要： 定义： 堆(heap)是一个树形结构，其中子节点与父节点是一种有序关系。二叉堆（Binaryheap）可以使用如下方式组织的列表或数组表示，即元素N的子元素位于2*N+1和2*N+2（索引从0开始）。这种允许原地从新组织对，从而不必再增加或删除分配大量内存。 最大堆（max-heap）确保父节点大于 阅读全文

摘要： 1.Counters作为一个容器，可以跟踪相同的值增加了多少次。这个类可以用来实现其他语言中常用包（bag）或多集合（multiset）数据结构来实现的算法。 初始化 Counter支持3中形式的初始化。调用Counter的构造函数时可以提供一个元素序列或者一个包含键和计数的字典，还可以使用关键字参 阅读全文

摘要： 算法描述： 神经网络图像分类算法首先通过PCA技术提取样本图像特征码与待分类图像特征码，然后将特征码送入神经网络进行训练，让神经网络学习每个类别图像的特征最后将未知类别图像送入神经网络，自动识别它的类型。步骤如下： 基于PCA技术提取每个样本的图像特征码。 根据样本特征码生成输入项，根据样本所属类别 阅读全文

摘要： PCA图像特征提取算法： PCA算法基于变量协方差矩阵对信息进行压缩和处理，通常用于数据降维，可将它用于图像矩阵降维，以降维后的矩阵为基础提取图像特征。当提取的图像特征维度比较高时，为了简化计算量以及存储空间，需要对这些高维数据进行一定程度上的降维，并尽量保证数据不失真。此外，PCA算法还可以应用于 阅读全文

摘要： 小贴士： 图像分类的算法过程如下： 准备样本图像。样本图像的要求是：能代表所属类别种尽可能多的图像。 提取每个样本的特征后，形成类别特征码。 应用机器学习算法对类别特征进行学习，提取特征码包含的图像知识。 判断位置图像所属类别。 余弦相似度： 余弦相似度是通过测量两个向量内积空间的夹角的余弦值类度量 阅读全文

摘要： 差分矩阵求和： 差分算法的核心在于差分矩阵，实质为差异矩阵，计算公式： 差分矩阵 = 图像A矩阵数据 - 图像B矩阵数据 算法描述：首先，计算两个图像的矩阵数据之间的差异分析图像的相似性；然后，设置一个阀值进行比较，如果差分矩阵的所有元素之和在阀值以内，则表示这两张图像是相似的，且描述统一物体。另外 阅读全文

摘要： #接上面 print(A.T) #转置 Y = matrix('5.0 7.0') Y = Y.T print(A*Y) #乘法 print(A.I) #逆矩阵 print(solve(A, Y)) #解线性方程 数组： numpy中提供了ndarry数组对象，该对象不但能方便地存储数组，而且拥有丰 阅读全文

摘要： 图像匹配： 图像匹配算法是基于限度的比较和计算来实现的方法。 1.差分矩阵求和： 差分算法的核心在于差分矩阵，实质为差异矩阵，计算公式恩简单： 差分矩阵 = 图像A矩阵数据 - 图像B矩阵数据 详解： 首先，计算两个图像的矩阵数据之间差异分析图像的相似性；然后，设置一个阀值进行比较，如果差分矩阵的所 阅读全文