张士玉小黑屋

引言对比了R-CNN，FastR-CNN，FasterR-CNN，MaskR-CNN目标检测算法的发展过程与优缺点。R-CNNR-CNN是第一个成功第将深度学习应用到目标检测的算法。后面的FastR-CNN，FasterR-CNN都是建立在R-CNN的基础上的。R-CNN的检测思路是采用提取矿，对每个提取矿提取特征，图像分类，非极大值一直的四个步骤进行的。步骤：在数据集上训练CNN。R-CNN的论文中使用的CNN网络是AlexNet，数据集是ImageNet。在目标检测的数据集上，对训练好的CNN做微调。使用SelectiveSearch搜索候选区域，统一使用微调后的CNN对这些区域提取特征，并将提取额特征存储起来。使用存储起来的特征，训练SVM分类器。这里可以看到这

摘要：本篇文章将分享图像分类原理，并介绍基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例。本文分享自华为云社区《[Python图像处理]二十六.图像分类原理及基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例丨【百变AI秀】》，作者：eastmount。一.图像分类图像分类（ImageClassification）是对图像内容进行分类的问题，它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的区域划分为若干个类别，以代替人的视觉判断。图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。现在，广泛使用机器学习和深度学习的方法来处理图像分类问题，其主要任务是给定一堆输入图片，将其指派到一个已知的混合类别中的某个标签。在下图中

有人说用Python编程很简单，6岁小孩都能学会。计算机视觉专家和编程语言爱好者asyaf刚开始上手Python时也这么想。但门槛低就仅意味着使用简单吗？经常调用API的人是不是一定比可以从零写出源码的人菜？在本文中，asyaf告诉我们，从C++转向Python，是一次「从个人到社区」的思维转变。转载自丨机器之心从C++转Python的时候，我已经是一个有四年全职工作经验的软件开发者了。我的工作主要是用C++在Linux上编程，是QT库的重度用户。但刚开始用Python的时候，我却写得很烂。从C++到Python的过渡已经有了大约三年时间，我觉得是时候总结一下这段时间的经历了。回想起来，我改变的不只是自己所用的编程语言，还

 ?‍?个人主页：研学社的博客 ????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1概述?2运行结果?3Matlab代码实现?4 参考文献?1概述文献来源：生物的进化普遍遵循达尔文的“物竞天择、适者生存”的准则,即通过个体之间的选择、交叉和变异来适应自然环境。进化算法就是仿效生物界进化过程的新型优化方法,不依赖与问题的具体特征,具有通用、简单、并行处理等优点,因此被认为是对21世纪的计算机技术有重大影响的关键技术。差分进化算法提出时间较晚,但其以较强的全局收敛能力、鲁棒性和稳定性迅速成

理论知识使用ADO.NET(ActiveXDataObjects)可以减少不同数据库系统带来的琐碎事情。ADO.NET是一组公开数据访问服务的类。主要组成：.NET数据提供程序：可以实现数据操作和对数据的快速，只进只读访问。DataSet(数据集)：ADO.NET的断开式结构的核心组件。.NET数据提供程序的四大核心对象：Connection对象：用于开启程序和数据库之间的连接。Command对象：用于对数据库发出一些操作指令。列如：增删查改DataAdapter对象：在数据源和DataSet之间执行数据传输工作。在Command对象下达命令后将返回的数据放入DataSet(数据集)中。DataReader对象：当只需逐一读取数据而不需要其他操作时，可以使用该对象，该对象

『youcans的OpenCV例程300篇-总目录』【youcans的OpenCV例程300篇】249.特征检测之视网膜算法（FREAK）1.FREAK算法简介快速视网膜算法（FREAK）算法是AlexandreAlahi在ICCV2012的论文FREAK:FastRetinaKeypoint中提出的，其灵感来自人类视觉系统，通过比较视网膜采样模式的图像强度来计算二进制串的级联。。快速视网膜关键点描述（FREAK，FastRetinaKeypoint）模拟人类视网膜的拓扑结构设计关键点的采样模式，构造二进制编码串珠外关键点的特征描述符，具有速度快、内存占用小和鲁棒性强的优点。视觉系统基于不同尺度的高斯差分从图像中提取细节，视网膜的

文章目录1、什么是MQ2、MQ的多种产品3、MQ的工作原理4、ActiveMQ的配置5、ActiveMQ的数据存储方式6、ActiveMQ的主从服务7、ActiveMQ的集群负载均衡什么是MQ？MessageQueue,就是消息队列，MQ经常会作为多系统当中的网络消息传输。是一种应用程序对应用程序的通信方式。也是WEB服务器的一种重要的第三方软件。应用程序通过写和检索出入列队的针对应用程序的数据（消息）来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。MQ的多种产品MQ

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili可以只看轮廓系数和卡林斯基-哈拉巴斯指数不同于分类模型和回归，聚类算法的模型评估不是一件简单的事。在分类中，有直接结果（标签）的输出，并且分类的结果有正误之分，所以我们使用预测的准确度等指标来进行评估，但无论如何评估，都是在”模型找到正确答案“的能力。回归的评估也类似分类，都是基于标签的评估。但这些衡量指标都不能够使用于聚类。那么如何衡量聚类算法的效果？记得我们说过，KMeans的目标是确保“簇内差异小，簇外差异大”，我们就可以通过衡量簇内差异来衡量聚类的效果。我们刚才说过，Inertia是用距离来衡量簇内差异的指标，因此，我们可以使用Iner

自定义组件    组件定义                1、创建组件                        构造器使用的时Component                        配置文件中设置component:true                2、引入组件                        首先声明这个组件，在配置文件声明"usingComponents":{"my-button":"/components/MyButton/MyButton"},        3、设置插槽<slot></slot>        4、命名插槽Component({opti

目录1文化优化算法2 人工神经网络3基于文化算法优化的神经网络预测研究（Matlab代码实现）运行结果4参考文献 5Matlab代码实现1文化优化算法大自然里的各种生物在生存环境中相互竞争，优胜劣汰，不断进化，对环境具有良好的适应性，人们细心观察着周围神奇的大自然，激发出无限的想象，模拟生物的进化机制,提出了一系列进化计算方法，如进化规划、遗传算法、粒子群优化算法以及鱼群算法等。然而，这些方法仍拘泥于在种群空间中进行，能够利用的信息资源只是当前的或者上一步进化信息，而未充分挖掘和利用进化过程中的历史知识，和对未来搜索的有效预测。所以，如何提取有效信息并有效利用进化过程中隐含的各类信息，以提高进化效率，成为该领域的一个研究热点文化是用符号、价值意义和社会规范表示整个人