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[1.16更新B14特征处理]津南数字制造题目解读及部分思路--有趣的特征 Article onion啦啦啦 2019-01-17 16:03:38 11 1790 11 首先声明,我并不能保证这些特征可以上分,每个人处理方式不同结果肯定不一样.   B14特征处理(测了测线上好像可以涨一点) 因为有很多小伙伴私聊我,问我怎么处理缺失值...其实我也不知道....今晚之前我都没想过要处理,所以我回答的都是不知道,随便处理了一下...哈哈哈 晚上我又仔细看了看...处理了一下...希望对大家有用吧…
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作为<ASP.NET Core 3框架揭秘>的升级版,<ASP.NET Core 6框架揭秘>提供了很多新的章节,同时对现有的内容进行大量的修改.虽然本书旨在对ASP.NET Core框架的架构设计和实现原理进行剖析,但是其中提供的258个实例演示却可以作为入门材料,这个系列会将这些演示实例单独提取出来并进行汇总.对于想学习ASP.NET Core的同学,如果你觉得本书过于深入,读起来稍显吃力,可以看看.如果你对<ASP.NET Core 6框架揭秘>有兴趣,可以加入本…
运行时的界面 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; namespace WindowsFormsApplication2 { public partial class F…
基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必…
SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主…
SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主…
一门课的课后题答案,在这里备份一下: 面向对象程序设计语言 –  比较分析C++.Java.Python.R语言的面向对象特征,这些特征如何实现的?有什么相同点? C++ 语言的面向对象特征: 对象模型:封装 (1)  访问控制机制: C++提供完善的访问控制机制,分别是: public,protected和private. private, public, protected 访问标号的访问范围 public 可访问 1.该类中的函数 : 2.子类的函数: 3.其友元函数访问:4.该类的对象访…
环境搭建 尤大开发了一个项目构建工具vite npm init vite-app <project-name> cd <project-name> npm install npm run dev 创建实例 之前是new Vue({})的形式来创建实例,vue3添加了一个新的方法--->creatApp import {createApp} from 'vue' const app =createApp({}) //////////////////////// import {…