1,好早买了块FPGA板,zynq 7010 .终极目标是完成相机图像采集及处理.一个Window C++程序猿才开始学FPGA,一个小菜鸟,准备转行. 2,关于这块板,卖家的官方资料学起来没劲.推荐上GOOGLE ,YouTube 搜“Zynq Training”等等.感觉质量好高.,英语很简单,大部分能听懂. 3,在google问题时意识到可以看一下zedboard的资料.下载zedboardd的官方资料,发现有个优点是能够把各个名词解释一遍.可以搜“zedboard_CTT_v2013_2…

特征工程学习01-sklearn单机特征工程 小书匠 kindle  0.数据的导入 from sklearn.datasets import load_iris  #导入IRIS数据集  iris=load_iris()  #特征矩阵  print(iris.data[:5],len(iris.data))  #目标向量  print(iris.target[:5],len(iris.target))  [[ 5.1 3.5 1.4 0.2]  [ 4.9 3. 1.4 0.2]  [ 4.7…

本文转载自使用sklearn做单机特征工程 目录 目录 特征工程是什么 数据预处理 1 无量纲化 11 标准化 12 区间缩放法 13 标准化与归一化的区别 2 对定量特征二值化 3 对定性特征哑编码 4 缺失值计算 5 数据变换 6 回顾 特征选择 1 Filter 11 方差选择法 12 相关系数法 13 卡方检验 2 Wrapper 21 递归特征消除法 3 Embedded 31 基于惩罚项的特征选择法 32 基于树模型的特征选择法 4 回顾 降维 1 主成分分析法PCA 2 线性判别分…

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树…

这里是原文 说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔 目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 无量纲化与正则化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Emb…

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树…

https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 使用sklearn做单机特征工程 目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法…

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征…

Scikit-learn与特征工程 “数据决定了机器学习的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限”,这句话很好的阐述了数据在机器学习中的重要性.大部分直接拿过来的数据都是特征不明显的.没有经过处理的或者说是存在很多无用的数据,那么需要进行一些特征处理,特征的缩放等等,满足训练数据的要求. 我们将初次接触到Scikit-learn这个机器学习库的使用 Scikit-learn Python语言的机器学习工具 所有人都适用,可在不同的上下文中重用 基于NumPy.SciPy和matplotlib构建 开…

1 特征工程是什么? 有这么一句话在业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已.那特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用.通过总结和归纳,人们认为特征工程包括以下方面: 上图链接 特征处理是特征工程的核心部分,sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也十分强大! 本文…

1 特征工程是什么? 有这么一句话在业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已.那特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用.通过总结和归纳,人们认为特征工程包括以下方面: 特征处理是特征工程的核心部分,sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也十分强大! 本文中使用sk…

『Kaggle』分类任务_决策树&集成模型&DataFrame向量化操作 1 2 3 4 5 6 7 8 9 '''特征提取器''' from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer   vec = DictVectorizer(sparse=False) print(X_train.to_dict(orient='record')) X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orien…

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇文章主要参考的是http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 可以算是对它…

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                            1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运…

前面我已经把PetaLinux成功安装到了Ubuntu虚拟机当中了,接下来就要实际操作,将PetaLinux移植到我们自己的硬件平台当中去. step1:硬件描述文件 有两种PetaLinux工程建立的方法,一种是下载官方开发板的BSP包并安装,一种就是针对自己的硬件平台去剪裁Linux功能以适应自己的需求. 第一种,比较简单,官方提供了完整的demo和已经预编译好的各种文件. 比如说我们从网上下载了Avnet-Digilent-ZedBoard-v2015.4-final.bsp,我们直接执行…

天脉2(ACoreOS653)操作系统学习01 由于我的毕业设计涉及相关嵌入式操作系统,故最近学了学天脉2操作系统. 一.ARINC653标准 1.ARINC653标准是什么? ARINC 653 : ARINC公司的600系列标准的一部分,全名" Avionics Application Software Standard Interface".是为满足综合模块化航电系统(IMA)要求,基于计算机资源时空分区的编程接口标准. 发展:在传统的嵌入式实时操作系统中,内核和应用都运行在同一…

Python学习--01入门 Python是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言.和PHP一样,它是后端开发语言. 如果有C语言.PHP语言.JAVA语言等其中一种语言的基础,学习Python入门很容易. Hello World! python文件以.py结尾. hello.py #!/usr/bin/python print("Hello, World!"); 在命令行里运行(直接输入文件名即可): $ chmod +x hello.py $ ./hello.py W…

Java虚拟机JVM学习01 流程概述 Java虚拟机与程序的生命周期 一个运行时的Java虚拟机(JVM)负责运行一个Java程序. 当启动一个Java程序时,一个虚拟机实例诞生:当程序关闭退出,这个虚拟机实例也就随之消亡. 如果在同一台计算机上同时运行多个Java程序,将得到多个Java虚拟机实例,每个Java程序都运行于它自己的Java虚拟机实例中. 在如下几种情况下,Java虚拟机将结束生命周期: 1.执行了System.exit()方法 2.程序正常执行结束 3.程序在执行过程中遇到了…

Android Testing学习01 介绍 测试测什么 测试的类型 Android 测试 测什么 1.Activity的生命周期事件 应该测试Activity的生命周期事件处理. 如果你的Activity应该在onPause()和onDestroy()中保存状态,并在onCreate()中恢复:你应该写测试去证明:状态能够被正确地保存和恢复. 配置改变事件也需要被测试,因为有些事件会导致当前Activity的重建,比如屏幕旋转有时候会重建Activity.你应当去测试事件是否被正确地处理,新建…

特征匹配(Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础,比如说图像配准,摄像机跟踪,三维重建,物体识别,人脸识别,所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的.本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程,以及在过程中遇到的一些问题. 首先我通过几张图片来指出什么是特征匹配,以及特征匹配的过程. 图像一:彩色圆圈为图像的特征点 图像二: 图像一与图像二的匹配: 概念理解:什么是特征,什么是特征描述,什么是特征匹配 假设这样的一个场景,小白和小黑都在看一个图片,但是他们想知道他们…

在VS工程中,添加c/c++工程中外部头文件及库的基本步骤: 1.添加工程的头文件目录:工程---属性---配置属性---c/c++---常规---附加包含目录:加上头文件存放目录. 2.添加文件引用的lib静态库路径:工程---属性---配置属性---链接器---常规---附加库目录:加上lib文件存放目录.         然后添加工程引用的lib文件名:工程---属性---配置属性---链接器---输入---附加依赖项:加上lib文件名. 3.添加工程引用的dll动态库:把引用的dll放到…

Java学习01 第一章 1.JRE与JDK JDK(JAVA Develop Kit,JAVA开发工具包)提供了Java的开发环境和运行环境,主要用于开发JAVA程序,面向Java程序的开发者; Java开发工具包 JDK = JRE + 工具(编译器.调试器.其他工具……) + 类库 JRE(JAVA Runtime Environment,JAVA运行环境)提供了Java的运行环境,主要用于执行JAVA程序,面向Java程序的使用者.Java运行时环境 JRE = JVM(Java Vir…

原文:ThinkPhp学习01 一.ThinkPHP的介绍           MVC  M - Model 模型                工作:负责数据的操作  V - View  视图(模板)        工作:负责前台页面显示  C - Controller 控制器(模块) 工作:描述功能 框架二.ThinkPHP的获取            http://www.thinkphp.cn三.ThinkPHP核心文件介绍      ├─ThinkPHP.php     框架入口文件 …

[iScroll源码学习01]准备阶段 - 叶小钗 时间 2013-12-29 18:41:00 博客园-原创精华区 原文  http://www.cnblogs.com/yexiaochai/p/3496369.html 主题 iScroll HTML JavaScript ① viewport相关知识点(device-width等) ②  CSS3硬件加速 ③ 如何暂停CSS动画 ④ e.preventDefault导致文本不能获取焦点解决方案 ...... 当然,我们写的demo自然不能和…

JVM学习01:内存结构 写在前面:本系列分享主要参考资料是  周志明老师的<深入理解Java虚拟机>第二版. 内存结构知识要点Xmind梳理 案例分析 分析1 package com.hs.jvm; public class JVMTest1 { public static void main(String[] args){ /** * intger1 和 intger2都是Integer的引用,线程运行时位于虚拟机栈中新建的栈帧中 * 该引用持有指向堆中的Integer实例的引用,而两实例…

webservice学习01:wsdl文档结构 wsdl文档结构 WSDL文档示例 <wsdl:definitions xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:wsdl="http://schemas.xmlsoap.org/wsdl/" xmlns:tns="http://impl.ws.newyork.zjport.gov.cn/" xmlns:soap="http…

spring学习(01)之IOC IOC:控制反转——Spring通过一种称作控制反转(IOC)的技术促进了低耦合.当应用了IOC,一个对象依赖的其它对象会通过被动的方式传递进来,而不是这个对象自己创建或者查找依赖对象.你可以认为IoC与JNDI相反——不是对象从容器中查找依赖,而是容器在对象初始化时不等对象请求就主动将依赖传递给它. 简单来说,- 比如有一个类,在类里面有方法(不是静态的方法),调用类里面的方法,创建类的对象,使用对象调用方法,创建类对象的过程,需要new出来对象 - 把对象的…

vue学习01   1. 创建一个Vue实例官网-学习-教程-安装-(开发/生产版本)-与jQuery的引用相似 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <script src="vue.js"></script> </head> <body> <div id="root">…

问题 Maven聚合工程的父工程的packaging是pom,如果我们将其改为jar,会立刻报错: Project build error: 'packaging' with value 'jar' is invalid. Aggregator projects require 'pom' as packaging. 对于聚合工程来说,所有的子工程会被放置到父工程的目录下,然后在父工程的pom文件里会有如下的节点: <modules> <module>test-child</…

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 事实上surf构造的金字塔图像与sift有非常大不同,就是由于这些不同才加快了其检測的速度. Sift採用的是DOG图像.而surf採用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方…