最近,本人要做个小东西,使用SVM对8类三维数据进行分类,搜索网上,发现大伙讨论的都是二维数据的二分类问题,遂决定自己研究一番.本人首先参考了opencv的tutorial,这也是二维数据的二分类问题.然后通过学习研究,发现别有洞天,遂实现之前的目标.在这里将代码贴出来,这里实现了对三维数据进行三类划分,以供大家相互学习. #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp&g

分别使用List中Distinct(),GroupBy()实现链表的去重. 1.先上效果: 一维链表中分别有元素“aa”,"bb",'aa','aa',"cc",使用Distinct()方法后输出 aa,bb,cc 二维链表中类型为ClassA类型,其中对象的属性A分别为1,1,2,3,1,使用GroupBy()方法实则是分类,输出Key值分别为1,2,3. 2.上代码,类ClassA class ClassA { private int a; public int

一.用Delphi10.3构造一个JSON数据的第二种方法,并格式化输出,代码如下: uses //System.JSON, System.JSON.Types, System.JSON.Writers; procedure TForm1.Button2Click(Sender: TObject); var m_StringWriter: TStringWriter; m_JsonWriter: TJsonTextWriter; begin m_StringWriter := TStringWr

本文主要和大家分享PHP生成带logo图像二维码的两种方法,主要以文字和代码的形式和大家分享,希望能帮助到大家. 一.利用Google API生成二维码Google提供了较为完善的二维码生成接口,调用API接口很简单,以下是调用代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 $urlToEncode="http://www.php.cn"; generateQRfromGoogle($urlToEncode); /**

在www.json.org上公布了很多JAVA下的json构造和解析工具,其中org.json和json-lib比较简单,两者使用上差不多但还是有些区别.下面接着介绍用org.json构造和解析Json数据的方法示例.       用json-lib构造和解析Json数据的方法详解请参见我上一篇博文:Java构造和解析Json数据的两种方法详解一 一.介绍 org.json包是另一个用来beans,collections,maps,java arrays 和XML和JSON互相转换的包,主要就是

使用二维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 图像和一些时序数据集都可以用二维数据的形式表现,我们此次使用随机分布的二位数据构造一个简单的CNN-网络卷积-最大池化-全连接 参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will illustrate how to use different types # of layers

一.因为项目中的一个报表需要合并三个表的数据,所以分表查询再合并数据,利用PHP数组函数进行排序,搜索.三表合并后的数组结构如下: Array ( [0] => Array ( [history_id] => 12 [sla_group_id] => 1 [sla_id] => -1 [create_time] => 1513057695 [tasklog_id] => 12 [tasklog_time] => 2017-12-12 13:48:15 [taskl

项目中,每年都会有各种经销商的各种产品目标数据导入,经销商和产品过多,手工操作过于单调和复杂.那有没有一种方式可以将复杂的二维数据转换为一维数据呢? 有,强大的Excel就支持此功能. 常用Excel快捷键的同学经常会使用数据透视表,进行去重,求和,计数和各种自定义计算列.对于数据透视表和透视图向导不是很熟悉. 可以使用快捷键 Alt+D.P 调出数据透视表和数据透视图向导(本文章以Excel2007作为客户端载体). 步骤2:选择你需要将二维变一维的区域作为数据源,点击确定后将出现一个透视表.

转自:http://www.cnblogs.com/lanxuezaipiao/archive/2013/05/24/3096437.html 在www.json.org上公布了很多JAVA下的json构造和解析工具,其中org.json和json-lib比较简单,两者使用上差不多但还是有些区别.下面接着介绍用org.json构造和解析Json数据的方法示例.       用json-lib构造和解析Json数据的方法详解请参见我上一篇博文:Java构造和解析Json数据的两种方法详解一 一.介

import numpy as np # 将二维数据降成1维 num = [(2.5, 2.4), (0.5, 0.7), (2.2, 2.9), (1.9, 2.2), (3.1, 3.0), (2.3, 2.7), (2, 1.6), (1, 1.1), (1.5, 1.6), (1.1, 0.9)] num_array = np.array(num) n1_avg, n2_avg = np.mean(num_array[:, 0]), np.mean(num_array[:, 1]) #

二维数据在创建数据透视表的时候,可能会给你带来一些麻烦,没法创建,会丢失维度,那怎么办呢? 解决办法:使用数据透视表和数据透视图向导即可创建 具体操作如下: 按下[Alt+D+P],出现如下界面 选择上图中的“多重合并计算数据区域”→下一步 创建单页字段→下一步 选定区域A:A15→添加→下一步 单击完成 数据透视表已经创建完成.二维数据透视表与一维数据透视表在于“行合计” 注意:我上图的数据透视是使用默认计数,所以全部都是1,这个可以根据自己的需求进行调整.

本文介绍了在dedecms中增加二维码功能的实现方法,有时需要在dedecms页面增加二维码,方便手机用户访问,有需要的朋友参考下. 本节内容: dedecms中增加二维码功能   1.打开/include/extend.func.php文件,在文件结尾添加:   代码示例:if ( ! function_exists('qr_code')) {   function qr_code($aid,$widhtHeight ='150',$EC_level='L',$margin='0') {  $

PHP二维码添加logo的方法<pre> public function createqcode($text,$id){ include '/phpqrcode/phpqrcode.php'; $level = "L"; //二维码图片每个黑点的像素,默认4 $size = '10'; //二维码边框的间距,默认2 $padding = 2; $path=__DIR__.'/../../../Public/images/qcode/'.$id.'.jpg'; //生成二维码

php 二维数据排序 排行榜 $rateCount = array(); foreach($groupUsers as $user){ $rateCount[] = $user['rate']; } array_multisort($rateCount,SORT_DESC, $groupUsers);

系统基本信息获取 描述 获取系统的递归深度.当前执行文件路径.系统最大UNICODE编码值等3个信息,并打印输出.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 输出格式如下:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪

我觉得把课本上的案例先自己抄一遍,然后将书看一遍.最后再写一篇博客记录自己所学过程的感悟.虽然与课本有很多相似之处.但自己写一遍感悟会更深 电影评论分类(二分类问题) 本节使用的是IMDB数据集,使用Jupyter作为编译器.这是我刚开始使用Jupyter,不得不说它的自动补全真的不咋地(以前一直用pyCharm)但是看在能够分块运行代码的份上,忍了.用pyCharm敲代码确实很爽,但是调试不好调试(可能我没怎么用心学),而且如果你完全不懂代码含义的话,就算你运行成功也不知道其中的含义,代码有点

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.1什么是人脸识别 Face verification人脸验证 VS face recognition人脸识别 Face verification人脸验证 人脸验证 输入是一张图片,以及人的姓名或者ID作为标签 输出是这张输入的图片是否是这个确定的人 这时候也被称为1对1问题 人脸识别 人脸识别问题比人脸验证问题困难的多,其输入为一个具有K个人的数据集,将一张图片作为输入,如果这张图片是这K个人

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51073885 CSDN−勿在浮沙筑高台 支持向量机(Support Vector Machine)以前在分类.回归问题中非常流行.支持向量机也称为最大间隔分类器,通过分离超平面把原始样本集划分成两部分. 首先考虑最简单的情况:线性可分支持向量机.即存在一个超平面能够把训练样本分开. 1.线性可分支持向量机 1.考虑一个线性二分类的问题:例如以下左图,在二维平面上有两种样本点x

感知机是简单的线性分类模型 ,是二分类模型.其间用到随机梯度下降方法进行权值更新.参考他人代码,用matlab实现总结下. 权值求解过程通过Perceptron.m函数完成 function W = Perceptron(X,y,learnRate,maxStep) % Perceptron.m % Perception Learning Algorithm(感知机) % X一行为一个样本,y的取值{-1,+1} % learnRate:学习率 % maxStep:最大迭代次数 [n,m] =

  在我们进行事件抽取的时候,我们需要触发词来确定是否属于某个特定的事件类型,比如我们以政治上的出访类事件为例,这类事件往往会出现"访问"这个词语,但是仅仅通过"访问"这个触发词来判断是否属于出访类事件是不可靠的,比如我们会碰到以下情况: 通过上面的例子,我们知道,像访问速度,访问量这种文档虽然出现了访问,但却不属于政治上的出访类事件.因此,这时候我们需要借助文本分类模型来判断,显然,这是一个二分类模型.   本文将会讲述如何利用BERT+DNN模型来判断文档是否属

IMDB数据集是Keras内部集成的,初次导入需要下载一下,之后就可以直接用了. IMDB数据集包含来自互联网的50000条严重两极分化的评论,该数据被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论,训练集和测试集都包含50%的正面评价和50%的负面评价.该数据集已经经过预处理:评论(单词序列)已经被转换为整数序列,其中每个整数代表字典中的某个单词.加载数据集 from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (t