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该问题是很多初学者在jupyter运行像素点计算时会出现的问题。原因是，我们熟知在opencv的RGB空间，它的图像是三通道的，如果把图像视为x，y坐标，每个点的实际像素表示应该是由每个通道的该点的像素计算出来的。而这每个通道的像素值的范围都是在[0~255]这里注意是不能出现负数或者更大的数的，而且一旦出现负数，比如得到-2这时候opencv内就会将该点转化为253，因此在涉及像素运算时，有如下处理方法。三目运算符python的三目运算符在遍历像素点时可以：a=np.array([1,2,13]

本文就数学原理，思想基础，python实现几个角度讲解反向传播的实现，需要部分基础，可能跟我差不多的小白会看的有点吃力。。。文章目录一. 深度学习基础1. 深度学习2. 反向传播算法3. 梯度下降算法与链式求导法则二. pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结一. 深度学习基础1. 深度学习深度学习是统计学的应用，属于机器学习基础之后的内容。它的任务其实与机器学习殊途同归，都是在寻找数据与数据的关系，结果与影响因素的一一对应关系。就像是寻找x，y的关系，建立一个模型，这里将狭义的

一. 前文Hello TensorFlow！TensorFlow，文章目录一. 前文前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤

上一篇文章内容为车牌定位，这篇文章从原理及代码角度分析如何分割字符。文章目录一. 分割字符的目的二. 分割字符原理：三. 代码四. 代码分析一. 分割字符的目的定位车牌仅仅是为了找出其车牌的左上角及右下角的坐标。框出车牌终究只是给我们了一个视觉效果。找出车牌位置的目的就是为了分割字符，为什么要分割字符呢。这要从我们的机器学习说起了，总体的车牌识别大概是个什么流程呢。首先通过某种算法定位车牌。其次从车牌位置按序取出字符。识别字符。机器学习就是在最后一步发挥大作用的，或许我们可以通过一系

本文为基于python的opencv的车牌定位源码+讲解。文章目录一. 车牌定位整体构架1. 整体思路2. 分析原理3. 算法构造①. 灰度拉伸算法②. 二值化的阈值选取③. 合适的分值的选取二. 代码总结一. 车牌定位整体构架1. 整体思路首先，车牌定位是车牌识别的第一步也是必要的一步，同时，车牌定位的好坏直接性的决定了车牌识别的好坏，因此车牌定位是一定要尽量好的实现。对一张图片来说，车牌定位的几个过程其实很简单。去除噪音通过颜色特征筛选（或者通过形状筛选）通过形态特征再筛选（或通过颜色

本文内容为：基于python的Id3算法，实现，数据采用了西瓜书中，西瓜数据集2.0的部分数据测试，没有使用csv文件内容，代码可直接复制，改进，使用。代码仅实现了算法，测试数据包含在代码中，文件信息处理需要自己进行。文章目录1. ID3决策树算法是什么？2. ID3决策树算法的笼统理论2.代码实现（面向对象写法）总结以及对于学习的感慨1. ID3决策树算法是什么？提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人研究学习机器学习的很多..

基于numpy实现的简单k-means该文从简单的数据角度讲解基于k-means和基于numpy实现k-means代码。文章目录基于numpy实现的简单k-means前言一、 k-meansk均值算法二、代码原理实现1.引入库2.面向对象实现总结前言k-means是什么，它的做什么的，它与先前所说的聚类有什么关系。一、 k-means上一篇文章已经详解了聚类，那么基础应该已经没有什么问题了，k-means其实就是用中文来说的话就是k均值聚类，它属于聚类中的"基于原型的聚类"基于原型的聚

聚类任务基础详解前言聚类任务聚类的两个基本问题性能度量外部指标内部指标距离计算有序属性无序属性混合距离计算OVER前言本篇博客将详解聚类的基础内容，为之后的几种聚类算法做铺垫。本文中图片来自自己的PPT或者百度百科，没有剽窃，没有剽窃，没有剽窃！聚类任务聚类属于无监督学习。再无监督学习中，训练样本是没有标记的，目标通过对训练样本的学习来揭示数据的内在规律，性质，为进一步的数据分析提供基础，而聚类是其中研究最多，引用最广的。聚类的任务：聚类试图将数据集中的样本，划分为若干个(通常是)不相交的子集，