1.算法功能简介 ISODATA(IterativeSelf-OrganizingDataAnalysisTechniqueAlgorithm)即迭代式自组织数据分析技术, 其大致原理是首先计算数据空间中均匀分布的类均值, 然后用最小距离规则将剩余的像元进行迭代聚合:每次迭代都重新计算均值,且 根据所得的新均值,对像元进行再分类:这一处理过程持续到每一类的像元数变化少于所选的像元变化阀值或者达到了迭代的最大次数. ISODATA 算法通过设置初始参数而引入人机对话环节,并使用归并和分裂 等机制,

k近邻法是一种基本分类与回归方法.本章只讨论k近邻分类,回归方法将在随后专题中进行. 它可以进行多类分类,分类时根据在样本集合中其k个最近邻点的类别,通过多数表决等方式进行预测,因此不具有显式的学习过程.其本质是利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的模型.k值选择.距离度量以及分类决策规则是其三个基本要素. 一.模型: 特征空间中,对每个训练点,距离该点比其他点更近的所有点组成一个区域(单元),每个训练点拥有一个区域(单元),所有训练点的区域(单元)构成对特征空间的一个划分.最近邻

Primace 软件是CME(京微雅格)公司的FPGA芯片开发专用软件.因为CME的FPGA,如M5.M7等内嵌有8051核,所以可以和MCU联合在线仿真,虽然FPGA内的程序不可控,不能一步一步的仿真,但是因为MCU程序可控,可以一步一步的运行,所以可以利用此特性,用MCU给FPGA发送命令,然后控制FPGA的运行与操作. 所以此FPGA开发板也可以做8051单片机开发板. 这里主要介绍FPGA与keiLl联合仿真的时候的关于KEIL的工程的建立与设置.主要是做的比较简单的仿真,比较粗俗.简单

本文转自:http://www.cnblogs.com/jirigala/archive/2010/10/07/1845275.html 2010-10-07 21:39 by 通用C#系统架构, 56866 阅读, 167 评论, 收藏,  编辑 十一休假,杭州西湖边逛了一圈只能用人山人海来形容,浙大紫金港校区也逛了一圈风景如画,建设得真不错很棒,假期就去了这2个地方,然后在家里陪老婆.看孩子.洗尿布.打了几局星际争霸,在网上接了一个B/S架构的内部管理类定制软件.淘宝上收了600元辛苦费后就

1.1 检查软件安装的系统环境 [root@web02 conf]# cat /etc/redhat-release CentOS release 6.8 (Final) [root@web02 conf]# uname -r -.el6.x86_64 [root@web02 conf]# 1.2 安装nginx的依赖包(pcre-devel openssl-devel)(一) yum install -y pcre-devel openssl-devel 说明:pcre-devel(支持per

1. 产品概述 PIE(Pixel Information Expert)软件是北京航天宏图信息技术股份有限公司自主研发的新一代遥感影像处理软件,北京航天宏图信息技术股份有限公司是国内知名的卫星应用服务商,长期致力于遥感信息技术持续创新与普及应用,立足打造中国人自己的遥感处理软件,经过多年发展,PIE形成了覆盖多平台.多载荷.全流程的系列化软件产品体系,可提供面向航天.航空等多源异构遥感影像的处理.辅助解译.信息提取.专题制图以及二三维可视化等一体化解决方案,广泛应用于气象.海洋.水利.农业.林

1.软件包分类: (1)源码包: 优点:开源,即用户可以看到源代码,用户可以修改源代码:可以自由选择所需的功能:软件是编译安装,效率更高. 缺点:需要手动安装,安装慢. (2)二进制包(RPM包.系统默认包): 缺点:编译之后的包,不能看到源代码:功能选择不够灵活:依赖性(卸载安装有严格顺序). 优点:不需要手动安装,安装速度快:包管理系统简单(安装.卸载.升级.验证等) 2.RPM包管理——命令管理方式 (1)RPM包命名规则: noarch:适用于任何的硬件平台. name:表示包的名称,包

总结 几条要注意的原则: 1.了解你的用户,并与他们接触.交谈. 2.不要做虚幻的想象的设计,多从成功软件中汲取经验. 3.软件要设计得“小”. 4.找到足够多的设计方案,通过数量的累计来得到好的质量. 5.失败得越早成功得越快. 6.要做到像素级精确. 7.记住没有什么是非常宝贵不能舍弃的,不要害怕去修改. 8.在提交之前进行足够的测试. 原文链接:http://cdc.tencent.com/?p=1433

第一步:用Excel制作选手名单 根据比赛要求,制作选手Excel名单信息,前4列要符合要求 A列:比赛顺序,整数数值类型.所以A列数值选中后,右击设置单元格格式 数字/数值/小数位数为0(见下图).B列:选手名称 C列:比赛内容 D列:单位名称. 第二步:有效数据选中复制 上述步骤完成后,把前4列有效数据区域选中复制 第三步:数据粘贴追加 打开数据库Access文件pwjfxtzyb.mdb,打开t2表格,右击数据区域 粘贴追加.切记:标识列即比赛顺序号码是唯一的,不能重复粘贴插入. 最终效果

数据库管理软件  Navicat Premium12B    https://pan.baidu.com/s/1QnAQwW-q0SQ1JglpFGxKOA   密码 : mwqc 里面的软件和补丁是对应的 解压文件包 找到对应的将里面的说有文件复制到目标目录下 然后运行.

/** * 矩形拟合 * @param mats * @return */ vector<Rect> PublicCardFrameDetection::RectContainFit(vector<Rect> rects,Mat src) { //获取图像中心坐标 int src_w = src.cols; int src_h = src.rows; Point2i center = (Point2i(src_w/2),Point2i(src_h/2)); Rect rect_ce

1.PIE SDK介绍 1.1.  PIE软件介绍 1.2.  PIE SDK介绍 1.3.  PIE支持项目介绍 1.4.  PIE.NET-SDK插件式二次开发介绍 1.5.  PIE.NET-SDK组件式二次开发介绍 1.6. PIE.NET-SDK支持功能表 2.PIE SDK地图操作 2.1.  地图范围的设置 2.2.  地图图层控制 2.3.  地图范围设置和图层事件监听 2.4.  地图显示范围截图 2.5.  屏幕和地图坐标的转换 2.6.  地图鼠标事件监听 3.PIE SD

PIE SDK Command&&Tool工具命令一览表 编号 模板 名称(中文) Command&Tool 程序集 备注 1 数据管理 加载栅格数据 PIE.Controls.RasterCommand PIE.Controls.dll 2 加载矢量数据 PIE.Controls.VectorCommand 3 加载科学数据集数据 PIE.Controls.ScientificDatasetCommand 4 加载环境数据 PIE.Controls.LoadHJDataComma

  机器学习 101 Mahout 简介 建立一个推荐引擎 使用 Mahout 实现集群 使用 Mahout 实现内容分类 结束语 下载资源 相关主题   在信息时代,公司和个人的成功越来越依赖于迅速有效地将大量数据转化为可操作的信息.无论是每天处理数以千计的个人电子邮件消息,还是从海量博客文章中推测用户的意图,都需要使用一些工具来组织和增强数据. 这其中就蕴含着 机器学习领域以及本文章所介绍项目的前景:Apache Mahout(见 参考资料). 机器学习是人工智能的一个分支,它涉及通过一些技

用Excel做回归分析的详细步骤 一.什么是回归分析法 "回归分析"是解析"注目变量"和"因于变量"并明确两者关系的统计方法.此时,我们把因子变量称为"说明变量",把注目变量称为"目标变量址(被说明变量)".清楚了回归分析的目的后,下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法: 回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理.只有当变量与因变量确实存在某种关

1.简单例子引入 2.先验概率 3.后验概率 4.最小错误率决策 5.最小风险贝叶斯决策 1. 贝叶斯公式 2简单例子 正常情况下,我们可以快速的将街上的人分成男和女两类.这里街上的人就是我们观测到的样本,将每一个人分成男.女两类就是我们做决策的过程.上面的问题就是一个分类问题. 分类可以看作是一种决策,即我们根据观测对样本做出应归属哪一类的决策. 假定我手里握着一枚硬币,让你猜是多少钱的硬币,这其实就可以看作一个分类决策的问题:你需要从各种可能的硬币中做出一个决策.硬币假设面值有1角.5角.1

第八章——主要介绍软件需求. 主要步骤:1.获取和引导需求.2.分析和定义需求.3.验证需求.4.在软件产品的生命周期中管理需求. 对软件需求的划分:1.对产品功能性的需求.2.对产品开发过程的需求.3.非功能性需求.4.综合需求. 获取用户需求——用户调查 常用调研方法:焦点小组(Focus Group),深入面谈(In-depth Interview),卡片分类(Card Sorting),用户调查问卷(User Survey),用户日志研究(User Diary Study),民族志/人类

1. 与K-均值算法的比较 –K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类,而ISODATA算法则更加灵活: –从算法角度看, ISODATA算法与K-均值算法相似,聚类中心都是通过样本均值的迭代运算来决定的: –ISODATA算法加入了一些试探步骤,并且可以结合成人机交互的结构,使其能利用中间结果所取得的经验更好地进行分类.   2. ISODATA算法基本步骤和思路 (1)  选择某些初始值.可选不同的参数指标,也可在迭代过程中人为修改,以将N个模式样本按指标分配到各个聚类中心中去. (2) 

一 . 理解摄像机模型,网上有很多讲解的十分详细,在这里我只是记录我的整合出来的资料和我的部分理解 计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系,实际上就是要用矩阵来表 示各个坐标系下的转换,首先在图像坐标系下与相机坐标系的关系 可得出   Xcam=x/dx+x0,    Ycam=y/dy+y0  表示为矩阵形式 Xcam           1/dx   0      x0          x Ycam      =    0     1/dy   y0    *

什么是MECE分析法? MECE,是Mutually Exclusive Collectively Exhaustive,中文意思是“相互独立,完全穷尽”. 也就是对于一个重大的议题,能够做到不重叠.不遗漏的分类,而且能够藉此有效把握问题的核心,并解决问题的方法. 它是麦肯锡的第一个女咨询顾问巴巴拉·明托(Barbara Minto)在金字塔原理(The Minto Pyramid Principle)中提出的一个很重要的原则. 所谓的不遗漏.不重叠指在将某个整体(不论是客观存在的还是概念性的整