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RSS订阅原创 深度学习(1)
张量是一个多维数组，通俗来说可以看作是扩展了标量、向量、矩阵的更高维度的数组。标量：0阶张量；向量：1阶张量；矩阵：2阶张量；其他：例如高阶张量、图像、视频等复杂数据结构。
2024-11-21 19:28:19
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原创 机器学习(1)
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个分支，它致力于开发能够从数据中学习并改进性能的算法和模型。机器学习的核心思想是通过数据和经验自动优化算法，而不是通过显式的编程规则。
2024-11-14 20:18:36
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原创 face_recognition安装与应用
是一个非常流行的 Python 库，专门用于人脸识别任务。它基于 dlib 库和 HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征以及深度学习模型，提供了简单易用的接口来进行人脸检测、面部特征点定位和人脸识别。库由 Adam Geitgey 开发，旨在简化人脸识别任务，使其更加容易上手。主要功能人脸检测检测图像中的人脸位置。支持使用 HOG 特征或 CNN（卷积神经网络）进行人脸检测。面部特征点定位检测人脸上的关键特征点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）。人脸识别。
2024-11-05 19:01:08
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原创 opencv 图像预处理
在计算机视觉和图像处理领域，图像预处理是一个重要的步骤，它能够提高后续处理（如特征提取、目标检测等）的准确性和效率。
2024-11-01 17:00:02
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原创 OpenCV
OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。是 OpenCV 库中的一个函数，用于创建一个命名窗口，以便在该窗口中显示图像或进行其他图形操作。这个函数在处理图像和视频时非常有用，尤其是在开发基于图像处理的应用程序时。：OpenCV 是计算机视觉领域的标准库之一，广泛应用于图像识别、物体检测、人脸识别、手势识别等。：在机器人导航、环境感知和交互中，OpenCV 用于处理传感器数据和视觉信息。：在医学影像分析中，OpenCV 用于图像增强、分割和特征提取。
2024-10-31 16:43:32
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原创 Python包和模块
一个.py 文件就是一个模块模块是含有一系列数据函数类等的程序作用把相关功能的函数等放在一起有利于管理，有利于多人合作开发模块的分类内置模块（在python3 程序内部，可以直接使用）标准库模块(在python3 安装完后就可以使用的 )第三方模块（需要下载安装后才能使用）自定义模块(用户自己编写)模块名如果要给别的程序导入，则模块名必须是 标识符实例小张写了一个模块，内部有两个函数，两个字符串... 此处省略 200字此函数用来求和。
2024-10-30 18:34:32
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原创 python数据结构（续）
双端队列（Deque，Double-Ended Queue）是一种具有队列和栈性质的数据结构，它允许我们在两端进行元素的添加（push）和移除（pop）操作。当结合使用appendleft和popleft时，你实际上是在实现一个栈（Stack）的数据结构，因为栈是后进先出（LIFO）的，而这两个操作正好模拟了栈的“压栈”和“弹栈”行为。Python标准库中的queue模块提供了多种队列实现，包括普通队列、双端队列、优先队列等。deque是一个双端队列的实现，它提供了在两端快速添加和移除元素的能力。
2024-10-29 17:19:41
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原创 python数据结构
数据结构是计算机科学中的一个核心概念，它是指数据的组织、管理和存储方式，以及数据元素之间的关系。数据结构通常用于允许高效的数据插入、删除和搜索操作。：数组、链表、栈、队列等。：树、二叉树、堆、图等。：哈希表。：B树、B+树等。
2024-10-28 18:47:25
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原创 pandas函数
重置索引（reindex）可以更改原 DataFrame 的行标签或列标签，并使更改后的行、列标签与 DataFrame 中的数据逐一匹配。如果重置的索引标签在原 DataFrame 中不存在，那么该标签对应的元素值将全部填充为 NaN。如果在重新索引的过程中，新的索引与原始索引不完全匹配，那么不匹配的位置将会被填充为 NaN 值。如果为 False，则返回一个新的排序后的对象。indicator：布尔值，如果为 True，则在结果中添加一个名为 __merge 的列，指示每行是如何合并的。
2024-10-25 19:43:11
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原创 pandas库
Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具，它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。
2024-10-24 17:14:24
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原创 matplotlib库
Matplotlib 库：是一款用于数据可视化的 Python 软件包，支持跨平台运行，它能够根据 NumPy ndarray 数组来绘制 2D 图像，它使用简单、代码清晰易懂Figure：指整个图形，您可以把它理解成一张画布，它包括了所有的元素，比如标题、轴线等Axes：绘制 2D 图像的实际区域，也称为轴域区，或者绘图区Axis：指坐标系中的垂直轴与水平轴，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签。
2024-10-23 17:25:09
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原创 NumPy(1)
加权平均值是将数组中各数值乘以相应的权数，然后再对权重值求总和，最后以权重的总和除以总的单位数（即因子个数）；在 NumPy 中，计算方差时使用的是统计学中的方差公式，而不是概率论中的方差公式，主要是因为 NumPy 的设计目标是处理实际数据集，而不是概率分布。hstack函数要求堆叠的数组在垂直方向（行）上具有相同的形状。hstack() 要求堆叠的数组在垂直方向（行）上具有相同的形状。：如果原数组是 Fortran 连续的，则按列优先顺序展开；其中 xi是数组中的元素，wi是对应的权重。
2024-10-22 18:33:12
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原创 NumPy库
这要求维数相同，且各维度的长度相同，如果不相同，可以通过广播机制，这种机制的核心是对形状较小的数组，在横向或纵向上进行一定次数的重复，使其与形状较大的数组拥有相同的维度。ndarray 对象采用了数组的索引机制，将数组中的每个元素映射到内存块上，并且按照一定的布局对内存块进行排列，常用的布局方式有两种，即按行或者按列。reshape() 返回的是一个新的数组，原数组不会被修改。如果使用shape属性修改数组的形状，则修改的是原数组的形状，reshape修改数组的形状会返回一个新数组，不修改原数组的形状。
2024-10-21 18:21:23
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原创 python语法（1)
迭代器是访问可迭代对象的工具迭代器是指用 iter(obj) 函数返回的对象(实例)迭代器可以用next(it)函数获取可迭代对象的数据。
2024-10-19 08:50:05
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原创 python语法
在py中类通过class 来定义print(f"{self.name}上班挣了{self.salary}元")print(f"{self.name}教{student_name}{skill}")print(f"{self.name}向{teacher_name}学习{skill}")
2024-10-17 19:59:27
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原创 python语法进阶
一个变量声明以后,在哪里能够被访问使用,就是这个变量"起作用"的区域:也就是这个变量的作用域一般来说,变量的作用域,是在函数内部和外部的区域 来体现,因此常常与函数有关。
2024-10-16 19:50:04
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原创 线性代数——矩阵
设 A 是一个 m×n 的矩阵，B 是一个 n×p 的矩阵，那么它们的乘积 C=A×B 是一个 m×p 的矩阵，其中 C 的第 i 行第 j 列的元素 cij 定义为：其中 aik 是矩阵 A 的第i行第 k 列的元素，bk 是矩阵 B 的第 k 行第j 列的元素。
2024-10-14 18:45:00
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原创 线性代数——向量
设 A 是一个 n×n 的方阵。如果存在一个非零列向量v 和一个标量λ，使得：Av=λv,那么 λ 称为矩阵 A的特征值，v 称为对应于特征值 λ 的特征向量。注：λ可以为0，而v不能为0，并且v是列向量。因为A是n维矩阵，如果v是行向量，则维数是1xn，不满足矩阵相乘。将定义中的等式移项，得到：(A-λE)v=0,由于v是非零列向量，相当于求上述方程的非零解，由方程有非零解的充要条件是行列式为0的定理可知：说明：(A-λE)：特征矩阵；|A-λE|：特征行列式或特征多项式；
2024-10-14 17:17:19
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原创 线性代数知识点总结
设 A 是一个 n×n 的方阵。如果存在一个非零列向量v 和一个标量AvλvAv=λvAvλv那么 λ 称为矩阵 A的特征值，v 称为对应于特征值 λ 的特征向量。注：λ可以为0，而v不能为0，并且v是列向量。因为A是n维矩阵，如果v是行向量，则维数是1xn，不满足矩阵相乘。A−λEv0(A-λE)v=0A−λEv0∣A−λE∣0A−λE0说明：(A-λE)：特征矩阵；|A-λE|：特征行列式或特征多项式；
2024-10-14 15:48:10
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原创 线性代数知识点总结
以3阶行列式为例：从上述公式可以看出：3阶行列式按行展开后为6项，每项为3个不同行不同列的3个元素相乘aij元素的行标i都是123的自然排列aij元素列标j则为：123、231、312、321、213、132，总数为3!=6分别计算列标排列的逆序数：N(123) = 0 偶数N(231) = 1 + 1 = 2 偶数N(312) = 2 偶数N(321) = 2 + 1 = 3 奇数N(213) = 1 奇数N(132) = 1 奇数。
2024-10-12 19:00:00
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原创 概率论基础知识总结（1）
设随机变量X只可能取0与1两个值，它的分布律是则称X服从以为参数的(0 — 1)分布或两点分布。(0-1)分布的分布律也可写成伯努利试验、二项分布：设试验E只有两个可能结果：A及,则称E为伯努利试验. 设P(A)=p(0<p<1),此时P()=1-p.将E独立重复地进行n次，则称这 一串重复的独立试验为n重伯努利试验。设随机变量X所有可能取的值为0,1,2,…，而取各个值的概率为其中是常数，则称X服从参数为人的泊松分布，记为设是一个常数，n是任意正整数，设则对于任一固 定的非负整数k有。
2024-10-11 17:16:00
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原创 概率论基础知识总结
事件是指在某个试验或观察中可能发生的结果或结果的集合。是样本空间的一个子集，可以包含一个或多个样本点，也可以是整个样本空间。事件用大写字母，如 A，B，C 等表示。 基本事件是指试验中不可再分的最简单的事件。每个基本事件代表一个单一的可能结果。例子： 复合事件是由多个基本事件组合而成的事件。复合事件代表多个可能结果的集合。 必然事件是指在试验中一定会发生的事件。必然事件的概率为1。在样本空间中，必然事件包括了样本空间中的所有样本点。 不可能事件是指在试
2024-10-10 18:34:57
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原创 高等数学基础知识总结（1）
定积分表示函数 f(x)在区间 [a,b]上的累积效应或面积。分割区间：将区间 [a,b]分割成 n 个小区间，每个小区间的长度为 Δxi，其中，且。取样本点：在每个小区间内取一个样本点。构造黎曼和：构造黎曼和，表示函数 f(x) 在区间 [a,b]上的近似累积效应或面积。取极限：当分割的区间数 n 趋向于无穷大，且每个小区间的长度 Δxi趋向于零时，黎曼和的极限即为定积分：设函数 f(x,y) 在点 (a,b) 的某个去心邻域内有定义。
2024-10-09 16:52:26
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原创 高等数学基础知识总结
函数f 是从一个集合 D（称为定义域，D包含于实数集R）到另一个集合 Y（称为值域）的映射。对于定义域中的每一个元素 x，函数f都指定了一个唯一的元素 y 在值域中，记作，其中x叫做自变量，y叫做因变量，f叫做映射规则，f(x)表示一个函数值。定义域是函数中所有可能的输入值的集合。代数方法：通过分析函数的表达式，确定哪些 xx值使得函数有意义。例如，分母不能为零，对数函数的输入必须为正数，平方根的输入必须为非负数等。图形方法：通过绘制函数的图形，观察 x 轴上的范围，确定定义域。
2024-10-08 20:27:05
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