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k-means++算法:针对K-means算法缺点的针对性改进版本

在上一篇中我们对k-means算法进行了简单地介绍,明确了k-means算法的优缺点,本章我们将介绍k-means算法的改进版本——k-means++算法,该算法是为解决k-means分类结果会受到初始点的选取而存在区别而提出的。 k-means++算法仅对k-means算法的初始点选择部分进行改进,改进后算法的初始质心选择思路为:初始聚类中心之间的相互距离要尽可能的远; 假设已经选取了n个初始聚类中心(n < k),则在选取第n+1个聚类中心时,距离当前 n个聚类中心越...

2020-06-10 22:24:11

K-means聚类算法:一种无监督学习算法

1 描述 k-means聚类算法是基于距离的聚类算法,该算法采用距离大小作为相似性的评价指行标,即认为两个数据点的距离越近,其相似性就越大。该算法认为簇是由距离靠近的数据点组成的,因此把得到的紧凑且独立的簇作为最终目标。2 算法核心思想 k-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取k个数据点作为初始聚类中心,然后计算其他每个数据点与各个初始聚类中心的距离,把每个数据点分配给距离它最近的初始聚类中心。3 算法实现步骤首先确定一个k值,即希望将数据集合聚...

2020-06-08 14:03:27

【剑指offer】刷题:剪绳子问题

题目描述给你一根长度为n的绳子,请把绳子剪成整数长的m段(m、n都是整数,n>1并且m>1),每段绳子的长度记为k[0],k[1],...,k[m]。请问k[0]xk[1]x...xk[m]可能的最大乘积是多少?例如,当绳子的长度是8时,我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段,此时得到的最大乘积是18。输入描述:输入一个数n,意义见题面。(2 <= n <= 60)输出描述:输出答案。示例1输入8输出18解题方法1:贪心算法当

2020-06-08 11:13:12

ValueError: port must be None or a string, not class int 解决方法

调试串口通信代码进行端口号设置过程中出现如下错误:端口号设置代码如下:def port_open(): ser.port = 3 #设置端口号 ser.baudrate = 9600 #设置波特率 ser.bytesize = 8 #设置数据位 ser.stopbits = 1 #设置停止位 ser.parity = "N" #设置校验位 ser.open()

2020-05-22 10:05:14

Python串口通信代码-亲测好用

最近开发一个项目需要使用python进行串口的数据发送和接收,在查询资料和实际测试后终于找到一个比较好用的串口通信代码,如下:# -*- coding: utf-8 -*-import serial#打开串口serialPort="COM3" #串口号baudRate=9600 #波特率ser=serial.Serial(serialPort,baudRate,timeout=0.5)print("参数设置:串口=%s ,波特率=%d"%(seri...

2020-05-22 09:45:28

解决DHSNet ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (224,224) (3, ) (224,224)

最近在复现DHSnet-pytorch模型,代码调试过程中遇到如下错误:ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (224,224) (3, ) (224,224)通过错误描述可知该问题出现在 dataset.py 文件的第56行:该函数的功能是将输入图片和ground truth 进行真值处理,以增强物体与背景的对比度,最后转化为GPU可以处理的张量。而为什么会在这一行出错呢,该错误的描述即为:

2020-05-18 12:40:25

error: (-215:Assertion failed)解决方案

今天调试下面这段代码的时候遇到了个小问题,在自己多次调试后终于找到解决方案,下面分享给大家:调试代码:res_path='G:/coding_data/Model_Zoo/PoolNet/training_testing_data/DUTS-TE/DUTS-TE-Results/' gt_path='G:/coding_data/Model_Zoo/PoolNet/training_testing_data/DUTS-TE/DUTS-TE-Mask/' res_list=os.li

2020-05-16 09:31:46

向日葵windows 控制 ubuntu 显示连接已断开 解决方案

最近在使用向日葵Windows客户端控制Ubuntu16.04客户端时,点击”远程协助“按钮后,无法连接被控制的Ubuntu16.4系统电脑,出现”连接已断开”的提示,在查阅资料后总结解决方案如下:首先,打开ubuntu系统下的向日葵客户端; 然后,打开ubuntu系统的终端,依次输入如下命令:sudo apt-get updatesudo apt-get upgradesudo apt install lightdm最后,重启电脑即可解决该问题。...

2020-05-15 14:58:32

Deep Learning Notebook 2:单隐藏层神经网络搭建

“本篇主要介绍从零开始搭建一个具有单隐藏层的神经网络结构”在笔记1中我们搭建了一个不含隐藏层的简单神经网络模型,本节我们将搭建一个包含单个隐藏层的神经网络模型,神经网络模...

2020-04-29 21:18:24

Deep Learning Notebook 1: 从零搭建感知机模型

“本文从零开始搭建简单的神经网络模型,明确神经网络模型搭建的步骤,并通过实际编程实现了模型”本文主要介绍从零搭建感知机模型的基本过程,具体步骤如下:定义网络结构(制定输入层、隐藏层和输...

2020-04-28 14:44:27

Sort算法介绍

今天有点时间,专门研究了一下目标跟踪算法SORT的论文和源码,简单整理了以下和大家分享。这篇文章参考了下面的博客,大家如果想深入了解可以到下面的链接中查看。https://...

2020-01-02 20:29:44

将博客搬至CSDN

为了能够让“AI计算机视觉”微信公众号的文章让更多同学查看,以后的文章将会自动同步的CSDN博客,感谢大家关注!感谢大家一直以来的支持!...

2019-12-16 11:51:52

深度学习常用框架和架构梳理

在深度学习技术日益成熟的今天,深度学习框架作为起到支撑作用的基础性平台,也逐渐走向成熟。目前我们常用的深度学习框架由tensorflow、Caffe和Pytorch等,这些框架各有优劣,下面是我对常用的7个深度学习框架做的简单梳理。目前百度开发的深度学习开发框架PaddlePaddle经过一段时间的技术积累,也开始逐渐走向成熟,大家可以持续关注。 除了深度学习框架...

2019-12-13 18:07:03

使用jupyter notebook连接服务器进行远程炼丹

之前分享过一篇使用vscode远程炼丹文章《使用VSCode进行远程炼丹》。今天分享用jupyter notebook实现同样的功能。(1)简单介绍一下jupyter notebook的...

2019-12-12 23:29:10

VGG16_Tensorflow版本实现图片分类

start首先将本文涉及到的代码、预训练模型和数据集上传,大家可以自行下载:VGG16代码链接:https://pan.baidu.com/s/1Xy5H3t9SVnQM2OMorH4pmQ提取码:zju1预训练模型VGG16.npy链接:...

2019-12-11 15:01:53

VGG网络原理介绍

VGG的起源VGG网络起源于Simonyan 和Zisserman的文章Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition,其中VGG是两位作者所在的牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)的缩写。VGG网络在2014年ImageNet图像分类与定位挑战赛中获得分类任务的第...

2019-12-11 14:57:49

手把手教你使用VGG19做图像风格迁移

前面文章中介绍了使用VGG19做图像风格迁移的基本原理,这篇文章中将为大家介绍使用tensorflow的VGG19版本做图像风格迁移的实验,教大家手把手进行图像的风格迁移。项目代码使用的...

2019-11-18 16:31:00

目标检测:速度和准确性比较(Fater R-CNN,R-FCN,SSD,FPN,RetinaNet和YOLOv3)

文章来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/91719437已授权转载,如需转载请联系作者很难在不同的目标检测器之间进行公平的比较。对于哪个模型是最好的?这个问题...

2019-11-17 13:27:42

VGG19图像风格迁移

——1引言————人工智能与艺术的交叉碰撞,不仅在相关的技术领域和艺术领域隐去广泛关注,以相关技术为基础的图像处理软件一经推出便吸引了广泛的关注,而在这背后的核心技术便是基于深度学习的图...

2019-11-15 19:03:59

超详讲解图像拼接/全景图原理和应用 | 附源码

点击上方“AI算法与图像处理”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达研究好玩又有用的技术第008期在学习中发现快乐,在应用找到价值。这是我第八期分享图像技术...

2019-10-25 16:01:22

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