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- 遥感成像原理如下图是一幅由高分二号拍摄的0.8m分辨率的鸟巢的遥感影像，那么遥感影像是如何成像的呢。如下图所示，遥感影像是太阳光经过大气层照射到地表，被地表物体反射再经过大气层由卫星上的传感器捕捉到成像的。由于其成像路径十分长，需要经过复杂的前处理才有较好的成像效果。遥感前处理主要分为5级：辐射较正、几何粗校正、地理坐标精校正、正射校正、融合镶嵌匀色。下面分别来讲。辐射较正：建立成像传感器输... 遥感成像原理如下图是一幅由高分二号拍摄的0.8m分辨率的鸟巢的遥感影像，那么遥感影像是如何成像的呢。如下图所示，遥感影像是太阳光经过大气层照射到地表，被地表物体反射再经过大气层由卫星上的传感器捕捉到成像的。由于其成像路径十分长，需要经过复杂的前处理才有较好的成像效果。遥感前处理主要分为5级：辐射较正、几何粗校正、地理坐标精校正、正射校正、融合镶嵌匀色。下面分别来讲。辐射较正：建立成像传感器输...
- 1. SIFT背景SIFT（Scale Invariant Feature Transform）：尺度不变特征转换匹配算法，1999年由David Lowe提出，官网地址：https://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/，是计算机视觉方向经典特征提取算法。SIFT用于获取图像中的局部特征点，这些特征点具备较好的尺度、光照、旋转不变性，广泛用于计算机视觉方向，比如图... 1. SIFT背景SIFT（Scale Invariant Feature Transform）：尺度不变特征转换匹配算法，1999年由David Lowe提出，官网地址：https://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/，是计算机视觉方向经典特征提取算法。SIFT用于获取图像中的局部特征点，这些特征点具备较好的尺度、光照、旋转不变性，广泛用于计算机视觉方向，比如图...
- 一.K-近邻算法的特性 参照机器学习的主要流程： ● 首先准备X_train,y_train交给机器学习算法 ● 算法对数据进行拟合形成模型 ● 输入样例交给模型进行预测，得到输出结果 二.sklearn中knn算法的应用 代码实现：from sklearn.neighbors import ... 一.K-近邻算法的特性 参照机器学习的主要流程： ● 首先准备X_train,y_train交给机器学习算法 ● 算法对数据进行拟合形成模型 ● 输入样例交给模型进行预测，得到输出结果 二.sklearn中knn算法的应用 代码实现：from sklearn.neighbors import ...
- 经典的机器学习： 有监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 经典的机器学习： 有监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习
- 数据提取概述 ● 响应内容的分类 ● xml和html的区别 ● 常用的数据解析方法 1. 响应内容的分类 在发送请求获取响应之后，可能存在多种不同类型的响应内容；而且很多时候，我们只需要响应内容中的一部分数据 结构化的响应内容 非结构化的响应内容 1.1 结构化的响应内容 ... 数据提取概述 ● 响应内容的分类 ● xml和html的区别 ● 常用的数据解析方法 1. 响应内容的分类 在发送请求获取响应之后，可能存在多种不同类型的响应内容；而且很多时候，我们只需要响应内容中的一部分数据 结构化的响应内容 非结构化的响应内容 1.1 结构化的响应内容 ...
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- 构建可靠，可解释，可信的人工智能技术（Safe AI/ML/AGI ）是 AI 走向大规模应用的必经之路。本文总结了国内外 Safe AI/ML/AGI 的研究趋势和热点。 构建可靠，可解释，可信的人工智能技术（Safe AI/ML/AGI ）是 AI 走向大规模应用的必经之路。本文总结了国内外 Safe AI/ML/AGI 的研究趋势和热点。
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- 利用jupyter分析 ● 绘制基本图像import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#定义特征值raw_data_x=[[3.3144558 , 2.33542461], [3.75497175, 1.93856648], [1.38327539, 3.38724496], [3.0920... 利用jupyter分析 ● 绘制基本图像import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#定义特征值raw_data_x=[[3.3144558 , 2.33542461], [3.75497175, 1.93856648], [1.38327539, 3.38724496], [3.0920...
- 1.1 为什么要学习k-近邻算法 k-近邻算法，也叫KNN算法，是一个非常适合入门的算法 拥有如下特性： ● 思想极度简单 ● 应用数学知识少(近乎为零) ● 对于各位开发者来说，很多不擅长数学，而KNN算法几乎用不到数学专业知识 ● 效果好 ○ 虽然算法简单，但效果出奇的好 ○ 缺点也是存在的，后面会进行讲解 ●... 1.1 为什么要学习k-近邻算法 k-近邻算法，也叫KNN算法，是一个非常适合入门的算法 拥有如下特性： ● 思想极度简单 ● 应用数学知识少(近乎为零) ● 对于各位开发者来说，很多不擅长数学，而KNN算法几乎用不到数学专业知识 ● 效果好 ○ 虽然算法简单，但效果出奇的好 ○ 缺点也是存在的，后面会进行讲解 ●...
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- 对于requests模块的深入使用我主要介绍三点 一.应用requests发送post请求 根据我之前做后台的经验post请求一般实在登录注册以及需要传输大文本内容的时候去使用。所以同样的，我们的爬虫也需要在这两个地方回去模拟浏览器发送post请求。 requests发送post请求的语法为： response = requests.post("http://www... 对于requests模块的深入使用我主要介绍三点 一.应用requests发送post请求 根据我之前做后台的经验post请求一般实在登录注册以及需要传输大文本内容的时候去使用。所以同样的，我们的爬虫也需要在这两个地方回去模拟浏览器发送post请求。 requests发送post请求的语法为： response = requests.post("http://www...
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