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- 这里我们利用ndvi进行荒漠化处理，我们这里将ndvi小于0.1的地方进行掩膜掉，将剩余部分作为作为荒漠化的区域。这里选择时间的筛选我们将4月到10月的的时间作为研究时间。这里我们有几个函数需要需要先了解一下，首先是我们了解画polygon的函数，另外就是image的掩膜，另外一个就是像素统计函数pie.Geometry.Polygon(coords,proj)多边形构造Geometry。... 这里我们利用ndvi进行荒漠化处理，我们这里将ndvi小于0.1的地方进行掩膜掉，将剩余部分作为作为荒漠化的区域。这里选择时间的筛选我们将4月到10月的的时间作为研究时间。这里我们有几个函数需要需要先了解一下，首先是我们了解画polygon的函数，另外就是image的掩膜，另外一个就是像素统计函数pie.Geometry.Polygon(coords,proj)多边形构造Geometry。...
- 本文着重介绍了：Word Embedding、BERT原理、Transformer原理、Project：BERT中文电影评论正负情感分析、使用ModelArts Pro快速上手自定义主题情感分析。 本文着重介绍了：Word Embedding、BERT原理、Transformer原理、Project：BERT中文电影评论正负情感分析、使用ModelArts Pro快速上手自定义主题情感分析。
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- 前言LIO-SAM的全称是：Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping从全称上可以看出，该算法是一个紧耦合的雷达惯导里程计（Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry），借助的手段就是利用GT-SAM库中的方法。LIO-SAM 提出了一个利用GT-SAM的紧耦合激光雷... 前言LIO-SAM的全称是：Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping从全称上可以看出，该算法是一个紧耦合的雷达惯导里程计（Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry），借助的手段就是利用GT-SAM库中的方法。LIO-SAM 提出了一个利用GT-SAM的紧耦合激光雷...
- 🤵♂️ 个人主页: @计算机魔术师👨💻 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。🌐 推荐一款找工作神器网站: 牛客网🎉🎉|笔试题库|面试经验|实习招聘内推 还没账户的小伙伴 速速点击链接跳转牛客网登录注册 开始刷爆题库，速速通关面试吧🙋♂️该文章收录专栏✨— 机器学习 —✨@toc正规方程法（最小二乘）与梯度下降法都是为了求解线性回归的最优参数，但是不同的是... 🤵♂️ 个人主页: @计算机魔术师👨💻 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。🌐 推荐一款找工作神器网站: 牛客网🎉🎉|笔试题库|面试经验|实习招聘内推 还没账户的小伙伴 速速点击链接跳转牛客网登录注册 开始刷爆题库，速速通关面试吧🙋♂️该文章收录专栏✨— 机器学习 —✨@toc正规方程法（最小二乘）与梯度下降法都是为了求解线性回归的最优参数，但是不同的是...
- 虽然本文没有赶在七夕前让读者见到，但好饭不怕晚，学会这个，可以每天帮你的TA修图，当然也可以给自己使用，而且强大易上手，毫无痕迹，即开即用，无需下载App无需高级会员，贴合自己的五官，很好的角度贴合，学会后还可以尝试基于此项目，进行二次开发，例如：Web，小程序，App等 虽然本文没有赶在七夕前让读者见到，但好饭不怕晚，学会这个，可以每天帮你的TA修图，当然也可以给自己使用，而且强大易上手，毫无痕迹，即开即用，无需下载App无需高级会员，贴合自己的五官，很好的角度贴合，学会后还可以尝试基于此项目，进行二次开发，例如：Web，小程序，App等
- 训练完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建train.py. 导入项目使用的库import jsonimport osimport shutilimport matplotlib.pyplot as pltimport torchimport torch.nn.parallelimport torch.optim as optimimport torch.utils.datai... 训练完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建train.py. 导入项目使用的库import jsonimport osimport shutilimport matplotlib.pyplot as pltimport torchimport torch.nn.parallelimport torch.optim as optimimport torch.utils.datai...
- 当给这个系统新增⼀个约束时，就会重新建立所有的约束对状态量的优化问题进行求解。当优化模型增大时，显然进行一次优化的时间也会增加很多；一方面实时性遭遇了挑战，另一方面，很久之前的状态也没有继续更新的必要。 当给这个系统新增⼀个约束时，就会重新建立所有的约束对状态量的优化问题进行求解。当优化模型增大时，显然进行一次优化的时间也会增加很多；一方面实时性遭遇了挑战，另一方面，很久之前的状态也没有继续更新的必要。
- 继续随机梯度下降法，回到广告数据，以TV，radio为自变量，以sales为因变量，没有截距，所有观测点作为训练数据。先要对自变量进行标准化，对因变量进行中心化。标准化后所有自变量的均值是0，方差是1。中心化后因变量的均值是0。这样做可以让梯步下降法的数值更加稳定，更容易找到合适的初始值和学习步长。一个标准化的方法就是让数据的每一列减去该列的均值，然后除以该列的样本标准差（sd(x)sd(x... 继续随机梯度下降法，回到广告数据，以TV，radio为自变量，以sales为因变量，没有截距，所有观测点作为训练数据。先要对自变量进行标准化，对因变量进行中心化。标准化后所有自变量的均值是0，方差是1。中心化后因变量的均值是0。这样做可以让梯步下降法的数值更加稳定，更容易找到合适的初始值和学习步长。一个标准化的方法就是让数据的每一列减去该列的均值，然后除以该列的样本标准差（sd(x)sd(x...
- OpenCV的官方已经提供了很多训练好的分类器文件，在OpenCV的安装目录下有，文件中提供了常见的 人脸检测、眼睛检测、猫脸检测、行人检测等，看XML文件的命名即可得知。 OpenCV的官方已经提供了很多训练好的分类器文件，在OpenCV的安装目录下有，文件中提供了常见的 人脸检测、眼睛检测、猫脸检测、行人检测等，看XML文件的命名即可得知。
- 欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。第二部分将讲解图像运算和图像增强，上一篇文章介绍介绍顶帽运算和底帽运算。这篇文章将进入新的系列，讲解图像直方图理论知识和绘制方法，本文将从OpenCV和Matplotlib两个方面介绍如何绘制直方图，这将为图像处理像素对比提供有效支撑。希望文章对您有所帮助。 欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。第二部分将讲解图像运算和图像增强，上一篇文章介绍介绍顶帽运算和底帽运算。这篇文章将进入新的系列，讲解图像直方图理论知识和绘制方法，本文将从OpenCV和Matplotlib两个方面介绍如何绘制直方图，这将为图像处理像素对比提供有效支撑。希望文章对您有所帮助。
- 目标检测用来确定图像的某个区域是否含有要识别的对象，计算机视觉中有很多目标检测和是别的技术，这里介绍：梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG），图像金字塔（image pyramid），滑动窗口（sliding window）与特征检测算法不同，这些算法是互补的，在梯度直方图（HOG）里面会用到滑动窗口技术。1.HOG 梯度直方图HOG描述符：HOG... 目标检测用来确定图像的某个区域是否含有要识别的对象，计算机视觉中有很多目标检测和是别的技术，这里介绍：梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG），图像金字塔（image pyramid），滑动窗口（sliding window）与特征检测算法不同，这些算法是互补的，在梯度直方图（HOG）里面会用到滑动窗口技术。1.HOG 梯度直方图HOG描述符：HOG...
- 上一篇博文对图像分类理论部分做了比较详细的讲解，这一篇主要是对图像分类代码的实现进行分析。理论部分我们谈到了使用BOW模型，但是BOW模型如何构建以及整个步骤是怎么样的呢？可以参考下面的博客http://www.cnblogs.com/yxy8023ustc/p/3369867.html，这一篇博客很详细讲解了BOW模型的步骤了，主要包含以下四个步骤：提取训练集中图片的feature将这些f... 上一篇博文对图像分类理论部分做了比较详细的讲解，这一篇主要是对图像分类代码的实现进行分析。理论部分我们谈到了使用BOW模型，但是BOW模型如何构建以及整个步骤是怎么样的呢？可以参考下面的博客http://www.cnblogs.com/yxy8023ustc/p/3369867.html，这一篇博客很详细讲解了BOW模型的步骤了，主要包含以下四个步骤：提取训练集中图片的feature将这些f...
- @[toc] 摘要MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源项目，它基于Pytorch实现了大量的目标检测算法，把数据集构建、模型搭建、训练策略等过程都封装成了一个个模块，通过模块调用的方式，我们能够以很少的代码量实现一个新算法，大大提高了代码复用率。GitHub链接：https://github.com/open-mmlab/mmdetection。Gitee链... @[toc] 摘要MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源项目，它基于Pytorch实现了大量的目标检测算法，把数据集构建、模型搭建、训练策略等过程都封装成了一个个模块，通过模块调用的方式，我们能够以很少的代码量实现一个新算法，大大提高了代码复用率。GitHub链接：https://github.com/open-mmlab/mmdetection。Gitee链...
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