qq_34591921的博客

【物联网工程实践】基于树莓派平台的宿舍人脸智能门锁系统1.Python安装dlib1.1conda 换源c盘用户目录，.condarc文件：channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaultsshow_channel_urls: yes1.2更新condaconda update -n base -c defaults conda1.3创建新环境python3.6名字叫te

【机器学习15】keras-yolo41.下载项目pip3 install tensorflow==1.14.0 keras==2.2.5 matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple(安装比较久，6分钟左右，一定注意版本问题，pyhton3.6，ubuntu18.0.4可以，win10亲测不行）安装好后如下图：2.下载权重文件下载地址：链接: http://pan-yz.chaoxing.com/share/info/ce8a

【机器学习14】笑脸识别，口罩识别1.概念1.HOG:(方向梯度直方图)1.分割图像overlap和non-overlap两种分割策略。overlap指的是分割出的区块（patch）互相交叠，有重合的区域。non-overlap指的是区块不交叠，没有重合的区域。2.计算每个分割区块的方向梯度直方图利用任意一种梯度算子，例如：sobel，laplacian等，对该patch进行卷积，计算得到每个像素点处的梯度方向和幅值。将360度（2*PI）根据需要分割成若干个bin，例如：分割成12个bin，每

【机器学习13】狗猫数据集的两阶段分类实验1.Anaconda 安装Tensorflowpip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/2.Anaconda安装keraspip install --upgrade tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install keras -i https://pypi.tuna.tsinghu

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.svm import LinearSVCiris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.targetX = X [y<2,:2] #只取y<2的类别，

1.LDA+鸢尾花import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsdef LDA(X, y): #根据y等于0或1分类 X1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i] == 0]) X2 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i] == 1]) len1 =

1.数据概览1.1读取文件import pandas as pddf_Iris = pd.read_csv(r'Iris.csv')1.2.前五行数据#前五行数据df_Iris.head() Id SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm Pe...

1.完整要求：在理解Fisher线性分类的参考文件的代码基础上（matlab代码），改用python代码完成Fisher判别的推导。重点理解“群内离散度”（样本类内离散矩阵）、“群间离散度”（总类内离散矩阵）的概念和几何意义。2.概念分析群内离散度与群间离散度“群内离散度”要求的是距离越远越好；而“群间离散度”的距离越近越好群内离散度”（样本类内离散矩阵）的计算公式为:“群间离散度”...

目录整体要求：1.查准率与查全率2.F13.ROC4.混淆矩阵5.Jupyter编程完成对手写体Mnist数据集中10个字符 （0-9）的分类识别整体要求：1、阅读“机器学习”（周志华著）第二章“模型评估与选择”，理解“查准率”、“查全率”、“F1-Score”、“ROC”、“混淆矩阵”的定义。2、学习“机器学习实战”第三章-分类器，Jupyter编程完成对手写体Mnist数据集中10个字符...

1、计算几何是研究什么的？计算几何研究的对象是几何图形。早期人们对于图像的研究一般都是先建立坐标系，把图形转换成函数，然后用插值和逼近的数学方法，特别是用样条函数作为工具来分析图形，取得了可喜的成功。然而，这些方法过多地依赖于坐标系的选取，缺乏几何不变性，特别是用来解决某些大挠度曲线及曲线的奇异点等问题时，有一定的局限性。2、计算几何理论中过两点的一条直线的表达式?与初中学的直线方程有什么...

目录1.拉格朗日乘子法2.python --拉格朗日乘子法3.python sympy包 --拉格朗日乘子法1.拉格朗日乘子法题目如下：等式约束下的拉格朗日乘子法求解过程2.python --拉格朗日乘子法题目如上：from scipy.optimize import minimizeimport numpy as np #目标函数：def func(args): ...

1.单纯形法手写计算最优解为为：275002.Python单纯形法题目依然是上面的↑import numpy as npdef pivot(d,bn): l = list(d[0][:-2]) jnum = l.index(max(l)) #转入编号 m = [] for i in range(bn): if d[i][jnum] ==...

1.python-梯度下降法 做重回归分析准备好数据文件csv：直接上代码：import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Ddata=np.genfromtxt('./漫画数据2.csv',delimiter=',')x_data=data[:...

1.Excel做重回归分析1.直接把数据粘贴进去(其中一列全为1，是为了方便用矩阵求偏回归系数)2.利用插入散点图工具画出散点图(可以发现，两个变量都会影响到营业额)3.借助矩阵求偏回归系数当然，这样复杂的计算我们交给excel去做，上图的矩阵乘法我们转化成excel里面的计算函数就是：求出矩阵的偏回归系数，然后就可以书写出冲回归方程：4.确认重回归方程的精度当然，这...

1.WPS中1选中数据 顶端-插入2右键随便一个点，选择添加趋势线3右键趋势线，设置格式，勾选公式和平方值2.最小二乘法import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport math#读取数据def get_date(file_name,num): data = p...

1.Windows系统安装AnacondaAnaconda下载官网：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows/2.选择只为“我这个用户”安装3.选择Register Anaconda as my default Python 3.74.验证安装成功（安装过程较慢，12分钟）开始 → Anaconda3（64-bit）→ 右...