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RSS订阅原创 【海量数据去重的Hash与BloomFilter】
Node** _M_buckets（桶子） ：数组size_type _M_bucket_count ：数组的长度size_type _M_element_coun（used） ：实际存储的元素个数RehashPolicy _M_rehash_policy ：rehash的一个策略，暂时不用管与其他结构进行比较（平衡二叉树）散列表插入、搜索的操作流程。插入先要搜索。产生冲突。
2023-12-10 23:53:55
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原创 学习红黑树
红黑树是一种自平衡的二叉查找树，是一种高效的查找树。它是由 Rudolf Bayer 于1972年发明，在当时被称为对称二叉 B 树(symmetric binary B-trees)。后来，在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的红黑树。红黑树具有良好的效率，它可在 O(logN) 时间内完成查找、增加、删除等操作。
2023-12-05 11:11:41
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原创 PCA笔记
参考：博客园-少年阿斌-机器学习降维-PCA今天我学习了PCA（Principal Component Analysis）,主成分分析方法。是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA：将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征（主成分）。第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的，第三个轴是与第1,2个轴正交的平面中方差最大的。可以得到n个这样的坐标轴。通过这种方式获得的新的坐标轴，大部分方差都包含在前面k个坐标轴中，后面的坐标轴所含的
2021-10-25 15:13:31
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原创 PCA-ANN-小麦分类
用PCA对小麦数据的特征进行降维，降到二维将用PCA降维后的数据送入ANN（人工神经网络）进行训练用训练好的ANN进行分类将txt文件转成pandas表格from sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy import pandas as pdimport numpy as n.
2021-10-22 16:49:46
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原创 根据标签数组y寻找数组X的对应位置
根据标签数组y寻找数组X的对应位置X和y都是数组，可以通过y的值找到对应位置的X的值。x= np.array([[ 2.58819045e-01, 9.65925826e-01], [-1.30526192e-01, 9.91444861e-01], [ 2.06646660e-01, -1.08761429e-01], [ 1.92387953e+00, 1.17316568e-01], [-7.07106781e-01, 7.07106
2021-10-22 10:05:20
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原创 LDA-小麦分类
线性判别分析（LDA）是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。LDA的思想可以用一句话来概述，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”，也就是投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能地接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。（高内聚，低耦合）对d维数据进行标准化处理（d为特征数量）对每一类别，计算d维的均值向量构造类间的散步矩阵和类内的散步矩阵计算矩阵的特征值和对应的特征向量选取前k个特征值对应的特征向量，构造一个d x k维的转换矩阵W，特征向量以列的
2021-10-21 21:09:37
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转载 KPCA-小麦分类
import required packagesimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets,decomposition处理数据得到标准化后的X和yfp=open('seeds_dataset.txt','r')ls=[]for line in fp: line=line.strip('\n') #将\n去掉 ls.append(line.split('\t'
2021-10-21 19:59:57
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转载 python中*号的意义
在python的函数中使用号将输入的变量组合成一个元组。1.带一个星号（）参数的函数传入的参数存储为一个元组（tuple）2.带两个星号（*）参数的函数传入的参数则存储为一个字典（dict），并且再调用是采取a=1,b=2,c=3的形式3.传入的参数个数不定，所以当与普通参数一同使用时，必须把带星号的参数放在最后。4.函数定义的时候，再函数的参数前面加星号，将传递进来的多个参数转化为一个对象，一个星号转换成元组，两个星号转换成字典，相当于把这些参数收集起来5.参数前加一个星号，将传递进来的参数放在
2021-10-19 22:28:45
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原创 PCA-小麦分类预处理之降维
用PCA将小麦的数据降维到二维from sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy import pandas as pdfp=open('seeds_dataset.txt','r')ls=[]for line in fp: line=line.strip('\n')
2021-10-19 20:55:40
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原创 用机器学习图像匹配
自定差分矩阵求和图像匹配差分矩阵求和图像匹配差分矩阵均值进行图像匹配差分矩阵求和图像匹配图像的匹配时基于像素的并比较和计算来实现的方法。将图像中的切片在原图中进行匹配，并标注出来。使用差分算法，它的核心在于差分矩阵，实质为差异矩阵，计算公式如下：差分矩阵 = 图像A矩阵数据 – 图像B矩阵数据算法的过程是首先计算两个矩阵数据之间差异分析图像的相似性；然后，设置一个阈值进行比较，如果差分矩阵的所有元素在阈值以内，则表示这两张图像是相似的，且描述了同一个物体。另外，它要求两个图像的大小相同。编程实现算
2021-10-19 16:35:57
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原创 windows安装CNTK记录
windows安装CNTK记录参考 https://www.cnblogs.com/hanfe1/p/13738106.html我觉得先下载好whl文件，然后放在site-packages里面，通过cmd安装是最快的。找这个文件就搜索了好久。在这上面可以找到 pypi网站：https://pypi.python.org/pypi/在里面输入cntk查找点击第一个：cntk 2.7.post2找到想要的cntk的版本：2.7点击Download_files选择自己想要的whl文件我下
2021-02-07 19:45:10
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原创 安装SIFT记录
我安装了opencv4.4.0和opencv—contrib4.4.0不能使用sift算法我试了好多方法呀！最后成功的方法是在Anaconda3/Lib/site-packages中cmd命令，输入：pip install opencv-python3.4.2.16pip install opencv-contrib-python3.4.2.16可以使用sift了。参考博客: https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43167047/article/details/828417
2020-11-29 14:34:12
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OpenCV高级图像处理学习笔记
4.1 混合两张图像#Import required packagesimport cv2#Read image 1img1=cv2.imread("C:\\Users\\mac\\Pictures\\measure\\cat1.jpg")#Read image 2img2=cv2.imread("C:\\Users\\mac\\Pictures\\measure\\cat2.jpg")#Define alpha and betaalpha=0.30beta=0.70#Blend
2020-11-28 21:13:10
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原创 Python机器学习和图像处理学习笔记
Python机器学习和图像处理学习笔记Python基础和Scikit Image1.上传和查看图像2.获取图像分辨率3.查看像素值4.转换色彩空间5. 保存图像6.创建基本图形1.直线2.绘制矩形3.绘制圆形4.绘制贝塞尔曲线5.执行伽马校正6.旋转、平移和缩放图像7.确定结构相似度功能快捷键如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片2.读入数据总结UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入Python基础和Scikit Imagescikit image是用于图像处理的基本模
2020-11-26 20:22:38
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原创 安装keras的过程
我在Anaconda prompt中运行命令安装包很慢在Anaconda3/Lib/site-packages这个目录下运行cmd下载包：pip install 包的名字就很迅速在python3.7中安装虚拟环境：直接在cmd中输入：conda create -n 环境名称 python=版本（比如3.6） anaconda...
2020-11-26 09:48:20
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空空如也
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