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查询Tags标签： np，共有 812条记录-
机器学习中的数学——距离定义（二十七）：巴氏距离（Bhattacharyya Distance）
在统计中，巴氏距离（Bhattacharyya Distance）测量两个离散或连续概率分布的相似性。它与衡量两个统计样品或种群之间的重叠量的巴氏系数密切相关。巴氏距离和巴氏系数以20世纪30年代曾在印度统计研究所工作的一个统计学家A. Bhattacharya命名。同时，巴氏系数可以被用来…
2022/1/9 23:34:59 人评论 次浏览 -
机器学习中的数学——距离定义（二十七）：巴氏距离（Bhattacharyya Distance）
在统计中，巴氏距离（Bhattacharyya Distance）测量两个离散或连续概率分布的相似性。它与衡量两个统计样品或种群之间的重叠量的巴氏系数密切相关。巴氏距离和巴氏系数以20世纪30年代曾在印度统计研究所工作的一个统计学家A. Bhattacharya命名。同时，巴氏系数可以被用来…
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Blinn-Phong 光照模型 Demo (Python)
import numpy as np from matplotlib import pyplot as pltfor _i in range(4):for _j in range(4):a = 100mid = a//2img_w = aimg_h = ar = a * 0.4img = [[0 for j in range(img_w)] for i in range(img_h)]l = np.array([-1., 1., 1.])l /= np.linalg.norm(l, ord=2)e…
2022/1/9 22:33:39 人评论 次浏览 -
Blinn-Phong 光照模型 Demo (Python)
import numpy as np from matplotlib import pyplot as pltfor _i in range(4):for _j in range(4):a = 100mid = a//2img_w = aimg_h = ar = a * 0.4img = [[0 for j in range(img_w)] for i in range(img_h)]l = np.array([-1., 1., 1.])l /= np.linalg.norm(l, ord=2)e…
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图像处理：python实现canny算子
一、Canny边缘提取步骤 文中用python实现canny算子，Canny算子的步骤为： 1）图像灰度预处理2）对每个像素求梯度3）求每个点处最大梯度的编码4）非极大值抑制，保证梯度编码的唯一性。5）通过阈值，将边缘像素抽取出来； 二、代码通过下列代码学习，可以了解canny算子全…
2022/1/9 12:33:36 人评论 次浏览 -
图像处理：python实现canny算子
一、Canny边缘提取步骤 文中用python实现canny算子，Canny算子的步骤为： 1）图像灰度预处理2）对每个像素求梯度3）求每个点处最大梯度的编码4）非极大值抑制，保证梯度编码的唯一性。5）通过阈值，将边缘像素抽取出来； 二、代码通过下列代码学习，可以了解canny算子全…
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基于强化学习Q learning算法解决TSP问题
最终结果如下图代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltepsilon = 0.8 gamma = 0.1 lr = 0.1 distance = np.array([[0, 7, 6, 1, 3], [7, 0, 3, 7, 8], [6, 3, 0, 12, 11], [1, 7, 12, 0, 2], [3, 8, 11, 2, 0]]) R_table = 11 - distance space …
2022/1/8 17:06:20 人评论 次浏览 -
基于强化学习Q learning算法解决TSP问题
最终结果如下图代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltepsilon = 0.8 gamma = 0.1 lr = 0.1 distance = np.array([[0, 7, 6, 1, 3], [7, 0, 3, 7, 8], [6, 3, 0, 12, 11], [1, 7, 12, 0, 2], [3, 8, 11, 2, 0]]) R_table = 11 - distance space …
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microPython学习笔记4 NeoPixel灯带驱动
NeoPixel驱动程序 使用neopixel模块： from machine import Pin from neopixel import NeoPixelpin = Pin(0, Pin.OUT) # set GPIO0 to output to drive NeoPixels np = NeoPixel(pin, 8) # create NeoPixel driver on GPIO0 for 8 pixels np[0] = (255, 255, 255) # …
2022/1/8 14:33:36 人评论 次浏览 -
microPython学习笔记4 NeoPixel灯带驱动
NeoPixel驱动程序 使用neopixel模块： from machine import Pin from neopixel import NeoPixelpin = Pin(0, Pin.OUT) # set GPIO0 to output to drive NeoPixels np = NeoPixel(pin, 8) # create NeoPixel driver on GPIO0 for 8 pixels np[0] = (255, 255, 255) # …
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以吴恩达DL第一课第二周为基础的猫识别算法
本文记录了在学习BP的过程中，借由吴恩达Deep Learning第一课第二周为模板写的猫识别算法。（其实相当于是课后作业hh）1.加载库，用matplot作图，里面的lr_utils是吴恩达打包好的一个用来加载数据的包，如果是直接运行的话可能会报错，最后面给出一个别的大佬写的代码也可…
2022/1/8 1:03:54 人评论 次浏览 -
以吴恩达DL第一课第二周为基础的猫识别算法
本文记录了在学习BP的过程中，借由吴恩达Deep Learning第一课第二周为模板写的猫识别算法。（其实相当于是课后作业hh）1.加载库，用matplot作图，里面的lr_utils是吴恩达打包好的一个用来加载数据的包，如果是直接运行的话可能会报错，最后面给出一个别的大佬写的代码也可…
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离散域下的泊松方程求解（python实现）
目录 一、背景 二、原理 1、离散Laplace算子介绍 2、Laplace卷积 3、Possion方程解法介绍三、验证四、Python下的算法实现 a、DCT求解1、定义函数calMSE计算误差Mean Square Error 2、导入原图并记下大小 3、拓展原图 4、卷积并求DCT变换 5、除以分母6、逆变换、拉回低频并…
2022/1/7 22:07:32 人评论 次浏览 -
离散域下的泊松方程求解（python实现）
目录 一、背景 二、原理 1、离散Laplace算子介绍 2、Laplace卷积 3、Possion方程解法介绍三、验证四、Python下的算法实现 a、DCT求解1、定义函数calMSE计算误差Mean Square Error 2、导入原图并记下大小 3、拓展原图 4、卷积并求DCT变换 5、除以分母6、逆变换、拉回低频并…
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list的append与extend
1.针对一维 append: 列表添加一个元素（直接嵌套一个list）l1 = [2, 3, 4] l2 = [7, 8, 9] l1.append(l2) l1[2, 3, 4, [7, 8, 9]]extend：两个列表合并：l1 = [2, 3, 4] l2 = [7, 8, 9] l1.extend(l2) l1[2, 3, 4, 7, 8, 9]2.针对二维的情况 appen：l1 = [[2, 3, 4],[2, …
2022/1/7 6:03:35 人评论 次浏览
