Discuz!X2 第61页

使用openCV python绘制实心旋转的矩形

题目：给出旋转矩形的四个顶点p1(x1,y1),p2(x2,y2),p3(x3,y3),p4(x4,y4)或者中心点(cx,cy),(w,h),θ画一个旋转的实心矩阵：输出numpy数组，矩形内的值全部为

_OranOran·2022-11-24 20:49

Python--时间序列一本通----实例大舞台，有码你就来

python_practice_of_data_analysis_and_mining/blob/master/chapter5/demo/data/arima_data.xls概述常用按时间序列排序的一组随机变量X1,X2

浮豹·2022-11-24 20:31

pythonpil库详解_python的PIL库基础，一看就会

)得到im的基本信息对于im.size可以时获取两个值egw,h=im.sizeimage.new(mode,size,color)#new创建图像，image2=image.crop((x1,y1,x2

weixin_39929253·2022-11-24 19:54

《深入浅出图神经网络》读书笔记（5.图信号处理与图卷积神经网络）

图信号处理与图卷积神经网络5.1矩阵乘法5.2图信号与图的拉普拉斯矩阵图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)，共有N个节点，图信号是一种描述V→RV\rightarrowRV→R的映射，可以表示为向量x=[x1,x2

ppgodcsy·2022-11-24 18:50

莫等空·2022-11-24 17:22

pytorch 代码记录1

datawhale代码运行torch类型importtorchx1=torch.rand(4,3)print(x1)x2=torch.zeros(4,3,dtype=torch.long)print(x2

惟琛·2022-11-24 15:00

记录深度学习入门(鱼书)学习笔记

感知机的简单逻辑电路包括：与门（ANDgate）、与非门(NANDgate)、或门(ORgate)与门仅在两个输入（x1,x2）均为1时输出1，其他时候输出0。

baidu_39194745·2022-11-24 14:44

方差、协方差、协方差矩阵以及互相关矩阵

1.方差和协方差2.从方差/协方差到协方差矩阵3.互相关矩阵1.方差和协方差在统计学中，方差是用来度量单个随机变量的离散程度，而协方差一般是用来度量两个随机变量的相似程度，其中方差的计算公式为：σx2

qq_41030344·2022-11-24 13:28

周志华机器学习（6）：支持向量机

6支持向量机6.1间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)}D=\{(\boldsymbolx_1,y_1),(\boldsymbolx_2,y_2),\cdots

三耳01·2022-11-24 12:39

python3, 计算两个矩形框是否重叠，并计算重叠度

#两个检测框框是否有交叉，如果有交集则返回重叠度IOU,如果没有交集则返回0defbb_overlab(x1,y1,w1,h1,x2,y2,w2,h2):'''说明：图像中，从左往右是x轴（0~无穷大）

tutu96177·2022-11-24 12:43

python实现四边形IoU计算

即:交并比的实现也是非常简单的，执行过程如下：交集形状的宽度计算为：IOU_W=min(x1,x2,x3,x4)+w1+w2-max

iQTan·2022-11-24 12:11

三维空间平面方程

已知空间中三点，求平面方程：三点坐标：(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3)待求平面方程：Ax+By+Cz+D=0求解公式：平面法向量为（A,B,C）空间坐标原点到平面的距离为

YH201467·2022-11-24 11:22

吴恩达机器学习系列课程笔记——第八章：神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

下面是一个例子：当我们使用x1、x2的多次项式进行预测时，我们可以应用的很好。之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。但假设我们有非常多的特征，例如大于100

Lishier99·2022-11-24 05:39

【吴恩达深度学习笔记】1.3 浅层神经网络Shallow neural networks

NeuralNetworkOverview）感觉这块没啥好记的3.2神经网络的表示（NeuralNetworkRepresentation）神经网络包括输入层（inputlayer）：包含输入特征x1,x2

贪钱算法还我头发·2022-11-24 05:08

机器学习笔记（9）— 决策边界

z=向量w向量x+b，然后将sigmoid函数g应用于该值z可以设置一个阈值，大于此阈值ŷ=1，小于这个阈值，ŷ=0，常常把阈值设为0.5，当wx+b>=0时，模型预测为1上图的例子中有两个特征x1和x2

AUG-·2022-11-24 05:47

假设检验：正态性检验的那些bug——为什么对同一数据，normaltest和ktest会得到完全相反的结果？

例如，“X服从正态分布”，“X1，X2，…，Xn”同分布等都是非参数假设。

TingXiao-Ul·2022-11-24 04:24

FindFundamentalMat(python)函数解析——三维视觉

在对极几何中，就是左视图上一点x1到右视图上极线L2的关系，如下公式：L2=Fx1根据对极几何原理，左视图上一点x1*在右视图上的匹配点x2一定在极线L2上，也就是：x2TL2=x2

ning_ww·2022-11-24 02:17

Machine Learning Watermelon Book Blog 2

ChapterThreeLinearModel(线性模型)3.1基本形式Example：x={x1;x2;...

Z e k·2022-11-23 23:19

标签传播算法 Near linear time algorithm to detect community structures in large-scale networks

Nearlineartimealgorithmtodetectcommunitystructuresinlarge-scalenetworks文章发表时间：2007年1.算法思想假设节点x有邻居x1,x2

clown丶随你·2022-11-23 23:05

Watermelon Book(二）线性模型

文章目录线性回归对数几率回归线性类别分类多分类学习类别不平衡问题基本形式：若给定d个属性描述的示例x=(x1,x2,x3…xd)，则线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测。

太一TT·2022-11-23 23:58

时域中数据统计方法汇总

信号的均值单通道采样信号：X=[X1,X2,X3,Xn]均值的计算公式：均值的统计意义：均值是真值得估计峰值：规定时间段内，时变信号得最大值，既信号波动的最大值。

clever _boy·2022-11-23 21:38

栅格地图建立-Grid-Mapping

data={x1,z1,x2,z2,⋯xn,zn}\text{data}=\left\

古路·2022-11-23 21:56

【Python学习笔记】tensor基础

tensor和numpy之间转化4.GPU的相关内容1.通过多种方法生成Tensor#torchlearningx1=torch.empty(4,6,dtype=torch.float16)#未被初始化x2

修炼清爽·2022-11-23 19:57

Python SymPy求极值

1、求、求导、求偏导以及带值求导JavaScriptimportsympy#求#设置符号变量Symbol只能创建一个变量symbols可一次定义多个变量x1,x2,x3,x4=sympy.symbols

很酷的站长·2022-11-23 17:40

2022吴恩达机器学习：Advanced Learning Algorithm2.3

2.3神经网络推理：做出预测（前向传播）例：手写数字识别像素强度值：255表示白色像素，0表示黑色像素=[x1,x2……x64]第一层计算：第二层计算：输出层计算：总结前向传播：传播神经元的激活值从左至右沿着向前的方向进行计算反向传播

m0_54237635·2022-11-23 17:31

ML6自学笔记

集成算法实战集成算法工具包：http://ml-ensemble.com/集成算法的思想X数据通过不同的数据处理可以变成X1，X2，通过不同的处理算法f可以得到不同的结果pi，最后平均成最终的结果P。

十九岁的花季少女·2022-11-23 16:17

Transformer学习笔记

encoder将（x1,x2,…,xn）（原始输入）映射成（z1,z2,…,zn）（机器可以理解的向量）例如：一个句子有n个词，xt是第t个词，zt是第t个词的向量表示。

刚好998·2022-11-23 16:36

transformer笔记

attention式子self-attention=softmax(QK)V:attention1=softmax[q(x1)k(x1),q(x1)k(x2),...,q(x1)k(xn)]v(x1,x2

韩信忍蟑螂·2022-11-23 16:30

线性回归学习

取两个最简单的特征，年龄和工资，设为x1，和x2，获得贷款的额度为y，β1为年龄的参数，β2为工资的参数（解释一下β的含义，这是一个系数，不一样的特征其对应的系数大小也不一样，如你的年龄在20-30之间

MM马潇楠·2022-11-23 13:52

Pytorch基础(6)——多项式函数拟合实验笔记

如下：x1=torch.tensor([[11,21,31],[21,31,41]],dtype=torch.int)x2=torch.tensor([[12,22,32],[22,32,42]],dtype

Ccendoc·2022-11-23 12:57

【数理统计】学习笔记01：数理统计的基本概念

文章目录一、统计的基本概念1.1总体1.2简单随机样本1.3样本(X1,X2,⋯ ,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)(X1,X2,⋯,Xn)的联合分布1.4统计量1.4.1常用统计量1.4.2

鱼儿听雨眠·2022-11-23 11:55

yolo V5学习笔记

yoloV5学习笔记2021.8.5新手上路学习自用xyxy2xywh(x)示例defxyxy2xywh(x):#Convertnx4boxesfrom#[x1,y1,x2,y2]to[x,y,w,h]

Yang_4881002·2022-11-23 11:29

每日一题：Day6

对于两个格子坐标(x1,y1),(x2,y2)的欧几里得距离为:((x1-x2)*(x1-x2)+(y1-y2)*(y1-y2))的算术平方根小易想知道最多可以放多少块蛋糕在网格盒子里。

叶子★·2022-11-23 10:12

python数组增加维度_numpy添加新的维度:newaxis的方法

np.random.randint(1,8,size=5)xOut[48]:array([4,6,6,6,5])x1=x[np.newaxis,:]x1Out[50]:array([[4,6,6,6,5]])x2

weixin_39984105·2022-11-23 10:17

预测房价--基于python的线性回归模型

预测房价影响房价最大的因素就是房屋的面积和地段，本文章中针对房屋的面积作为主要影响因素，分析房屋面积对房价的影响1.神经元模型根据生物神经元的模型抽象出如图（1.1）所示的数学结构：神经元的输入向量x=[x1,x2

勇敢牛牛@·2022-11-23 07:14

动手学深度学习（三十六）——语言模型和数据集

P(x1,x2,…,xT).P(x_1,x_2,\ldots,

留小星·2022-11-23 07:37

【理论+案例实战】Python数据分析之逻辑回归（logistic regression）

假设在自变量x1,x2,……,xp，作用下，y取“是”的概率是p，则取“否”的概率是1-p。逻辑回归是分类当中极为常用的手段，它属于概率型非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。

无艳影·2022-11-23 06:30

cv2.rectangle 报错（error: OpenCV(4.5.5) :-1: error: (-5:Bad argument) in function ‘rectangle‘）

#报错原因一，不是整数，加int（），强制为整数cv2.rectangle(img,(int(x1),int(y1)),(int(x2),int(y2)),(0,0,255),3)#报错原因二，numpy

Dennis-Ning·2022-11-23 06:59

多元线性回归及案例（Python）

其中x1、x2、x3……为不同的特征变量，k1、k2、k3……则为这些特征变量前的系数，k0为常数项。

QYiRen·2022-11-23 06:21

python学习——逻辑回归

假设在自变量x1,x2,……,xp，作用下，y取“是”的概率是p，则取“否”的概率是1-p1、回归步骤面对一个回归或者分类问题，建立代价函数通过优化方法迭代求解出最优的模型参数测试验证我

Annaaphq·2022-11-23 06:10

吴恩达机器学习课后作业ex2（python实现）

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取数据df=pd.read_csv('ex2data1.txt',names=['x1','x2

糖醋web排骨·2022-11-23 04:13

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

使用numpy实现importnumpyasnpdefsigmoid(z):a=1/(1+np.exp(-z))returnadefforward_propagate(x1,x2,y1,y2,w1,w2

冰冻胖头鱼·2022-11-23 04:02

基于R语言主成分分析

假设对于某个问题的研究涉及到P个指标，分别用Xl，X2….XP，表示，这个指标构成的P维随机向量设为X1-XP，对X进行线性变换，可以通过线性组合的方式形成新的综合变量这里用C表示：新的综合变

天桥下的卖艺者·2022-11-23 02:05

matlab imagesc 坐标,[转载]matlab 中imagesc的用法

中的元素数值按大小转化为不同颜色，并在坐标轴对应位置处以这种颜色染色imagesc(x,y,A)x,y决定坐标范围，x,y应是两个二维向量，即x=[x1x2],y=[y1y2],matlab会在[x1,x2

weixin_39689819·2022-11-23 01:51

求两点间的距离-c语言入门(3)

如何用c求两点间的距离我们设A、B两点的坐标分别为（x1，y1），（x2，y2），则其距离为这里需要用到根号运算符和次方运算，这两个运算的头文件是，源代码如下：开二次根号的函数sqrt（a）；二次根号下

Liu Haiwen·2022-11-23 01:28

C计算CIELAB、CIELUV均匀颜色空间中两种颜色的色差

例如：已知两颜色样品的色度值为：Y1=76.79，x1=0.4480，y1=0.3478；Y2=75.67，x2=0.4621，y2=0.4090试按照2°视场和D50光源计算两颜色的总色差和（如果需要计算其他颜色的色差

Liu Haiwen·2022-11-23 01:27

梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度

我们用X1，X2..Xn去描述feature里面的分量，比如x1=房间的面积，x2=房间的朝向，等等，我们可以做出一个估计函数

Daisy_HJL·2022-11-23 00:23

【python】np.dot()、np.multiply()、np.matmul()方法以及*和@运算符的用法总结

则对于向量a=(x1,y1)a=(x_{1},y_{1})a=(x1,y1)和b=(x2,y2)b=(x_{2},y_{2})b=(x2,y2)，它们的点积就表示为：a⋅b=x1x2+y1

敲代码的quant·2022-11-22 22:27

零基础讲解PCA降维算法原理推导

PCA降维的直观理解原始数据为X=(x1,x2,⋯ ,xn)∈RD×NX=(x_1,x_2,\cdots,x_n)\in\mathbb{R}^{D\

解矣。·2022-11-22 21:24

【SIFT】LoG 与 DoG

Laplacian=∂2f∂x2+∂2f∂y2Laplacian=\frac{\partial^2f}{\partialx^2}+\frac{\partial^2f}{\partialy^2}Laplacian=∂x2

Enzo 想砸电脑·2022-11-22 20:17

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