最近,我做了一件小事,使用SVM正确8三维级数据分类,在线搜索,我们发现二分的问题大家都在讨论二维数据,一些决定自己的研究.我首先参考opencvtutorial.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> #i

Excel 二维数组(数据块)旋转/翻转技巧 原创 2017-12-30 久石六 久石六 工作中遇到个问题,需要将Excel中的数据块或者说二维数组向右旋转90度,才能再加工处理.当然,不是旋转文本方向,那太容易了,而是整体旋转改变数据块的排列组合顺序.如下所示: 这个问题如果换成是图形,那也很容易,在“格式”菜单下有旋转功能可选,可是数据块怎么旋?问问度娘,似乎只给出了一种解决方案,就是利用 Offset 函数,这个亲测也确实有效,视为第一种方法吧,可是自己经常要做这样的旋转,不停地码公式也是

//函数fun的功能为:计算x所指数组中N个数的平均值(规定所有数都为正数),平均值通过形参返回给主函数,将小于平均值且最接近平均值的数作为函数值返回,并输出. //重难点:形参与实参之间,是否进行了值传递. #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #define N 10 double fun(double x[],double *av) { int i,j; double d,s; s=; ; i<N; i++) s = s +x[i

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

一:下载途径 二:本书图样 三:本书目录 第1篇 数据库运维篇第1章 数据库安装配置1.1 安装前的准备 11.2 安装数据库软件 51.2.1 方法1:OUI安装 61.2.2 方法2:静默安装 81.2.3 方法3:克隆安装 111.2.4 诊断案例:克隆安装后无法登录的问题 131.3 创建/删除数据库 161.3.1 方法1:DBCA图形建库 161.3.2 方法2:手工建库 181.3.3 方法3:DBCA静默建库 221.3.4 方法4:OMF建库 221.3.5 诊断案例:crea

//函数fun的功能是:计算形参x所指数组中平均值(规定所有数均为正数),将所指数组中大于平均值的数据移至数组的前部,小于等于的移至后部,平均值作为返回值,在主函数中输出平均值和后移的数据. //重难点:对数组的处理. #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #define N 10 double fun(double *x) { int i, j; double s, av, y[N]; s=; ; i<N; i++) s=s+x[i]

展示要求: 客户/日期 2017-10-16 1017-10-17 2017-10-18 客户1       客户2       数据库中数据: 解决办法: 1.新建一个实体类:客户名称.客户数据(ArrayList) 2.组建数据:(1)遍历客户: (2)遍历日期: (3)遍历数据库中的数据,添加客户数据: 代码: @Overridepublic List<CustomerCountVo> getCustomerCount10(){ List<TransCount> transC

问题 最近项目重构,提前想把一台上的redis实例转移到另一台redis实例上. 源redis数据库:阿里云Redis.VPC网络.Server版本2.8.19 目标数据库:阿里云Redis.VPC网络.Server版本4.0.11 前提: 当前我们使用Redis作为我们的数据库(永久+ 临时缓存) 目标: 把当前永久性数据导入到目标数据库,临时缓存数据不做处理 方案 设置主从复制,这个应该是比较稳妥的方案,但是支持主从必须3.0以上 -- 这个方案否掉了 那就使用键迁移命令,查了一下三种方式:

上一篇,有朋友留言redis-port,借此机会我尝试使用一下redis-port这个同步工具 redis-port 已编译版 https://github.com/CodisLabs/redis-port/releases cd 到解压目录 redis-dump 定义:持久化数据 执行:$ ./redis-dump 127.0.0.1:6999 -o dd/dump.rdb 验证 $ ls -ls 总用量 4 4 -rw-r--r-- 1 sunchong sunchong 217 10月 2

1.页面中引入隐藏域 <input type="hidden" id="area_desc"/> 2.通过在属性中设置 onchange:function(val){ document.getElementById('area_desc').value = val; } 3.在<span></span>写事件 <script type="dojo/on" data-dojo-event="cha

支持向量机(SVM)非线性数据切割 1.目标 本指导中你将学到: l  当不可能线性切割训练数据时,如何定义SVM最优化问题. l  在这样的问题上.如何配置CvSVMParams中的參数满足你的SVM: 2.动机 为什么我们有兴趣扩展SVM最优化问题来处理非线性切割训练数据?SVM在计算机视觉应用中须要一个比线性分类器更加强有力的工具. 原因在于,其实,在这样的问题上训练数据差点儿不能被一个超平面切割开.考虑一个这样的任务.比如,面部识别. 这样的情况下,训练数据由图像上的一组面部数据和非面部

来自:https://www.zhihu.com/question/35649122 其实这里所说的数据量不足,可以换一种方式去理解:在维度高的情况下,数据相对少.举一个特例,比如只有一维,和1万个数据,那么这种情况下,我们可以认为数据量其实是足够的,因为数据密度相对来说很高.如果数据的维度有1000维,数据量仍然有1万,这种情况下,数据的密度就相当低了. 引用wiki里的两句话:- The common theme of these problems is that when the dime

原文:http://blog.csdn.net/keith0812/article/details/8901113 “支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上” 结构化风险 结构化风险 = 经验风险 + 置信风险 经验风险 =  分类器在给定样本上的误差 置信风险 = 分类器在未知文本上分类的结果的误差 置信风险因素: 样本数量,给定的样本数量越大,学习结果越有可能正确,此时置信风险越小: 分类函数的VC维,显然VC维越大,推广能力越差,置信风险会变大. 提高样本

日常有时候导出数据需求时,数据列会遇到带有分隔符的ID,但又需要匹配维表(如下图所示)将ID变成名称. 这种情况可以采用“分隔-匹配-合并”的方法 具体代码为: -- 准备工作1:创建事实表数据 CREATE TABLE #StudentSubject ( StuID ,) NOT NULL, StuSubject ) NOT NULL ) ') ') INSERT INTO #StudentSubject(StuSubject) VALUES ('2,3') INSERT INTO #Stud

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

                  [DllImport(                   [DllImport(                  [DllImport(                  [DllImport(                  [DllImport(                  [DllImport(                    [DllImport(                  [DllImport(               

PCA PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的

一.基础理解 1) PCA 降维的基本原理 寻找另外一个坐标系,新坐标系中的坐标轴以此表示原来样本的重要程度,也就是主成分:取出前 k 个主成分,将数据映射到这 k 个坐标轴上,获得一个低维的数据集. 2)主成分分析法的本质 将数据集从一个坐标系转换到另一个坐标系,原坐标系有 n 个维度(n 中特征),则转换的新坐标系也有 n 个维度,每个主成分表示一个维度,只是对于转换后的坐标系,只取前 k 个维度(也就是前 k 个主成分),此 k 个维度相对于数据集更加重要,形成矩阵 Wk : 3)将 n

求数据前n个主成分并进行高维数据映射为低维数据的操作 求数据前n个主成分 先前的将多个样本映射到一个轴上以求使其降维的操作,其中的样本点本身是二维的样本点,将其映射到新的轴上以后,还不是一维的数据,对于n维数据来说,他应该有n个轴,第一个轴是方差最大的,第二个轴次之,以此类推,可以将主成分分析法看做是将数据从一个坐标系转换到另一个坐标系中 那么在求出第一主成分以后,如何求出下一个主成分呢?我们可以对数据进行改变来达到这个效果,即将数据在第一主成分上的分量给去掉 先前的Xi点乘上w以后是等于Xpr

在前面的几篇文章中,我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容.本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块.车牌判断模块是EasyPR中的基于机器学习模型的一个模块,这个模型就是作者前文中从机器学习谈起中提到的SVM(支持向量机). 我们已经知道,车牌定位模块的输出是一些候选车牌的图片.但如何从这些候选车牌图片中甄选出真正的车牌,就是通过SVM模型判断/预测得到的.   图1 从候选车牌中选出真正的车牌 简单来说,EasyPR的车牌判断模块就是将候选车牌的图片一张张地输入到SVM模型中,