2009年12月第27卷第6期西北工业大学学报Journa l of North western Polyt echni ca l Uni ve rsity Dec.Vol .272009No .6收稿日期22基金项目国家63高技术研究发展计划(6Z 6)资助作者简介安喜锋(3)，西北工业大学博士，现供职于中国人民银行西安分行，主要从事信息安全、计算机网络的研究。基于相似特征的软件安全性缺陷检测算...

第23卷第1期2021年1月Vol.23,No.lJan.,2021 Journal of Geo-information Science八引用格式：谢雨芮，江南，赵文双，等基于多粒度时空对象的作战实体对象化建模研究[J]•地球信息科学学报,2021,23(1):84-92.[Xie YR,Jiang N,Zhao W S,et al.Object modeling of combat entit...

第1章 绪论： 1. 基本概念 地理数据：各种地理特征和现象间关系的数字化表示。（地理数据是与地理环境要素有关的物质的数量、质量、分布特征、联系和规律等的梳子、文字、图像和图形的总称。） 地理信息：有关地理实体和地理现象的性质、特征和运动状态的表征和一切有用的知识，是对表达地理特征和地理现象之间关系的地理数据的解释（特征：空间、时间、属性）&nbs...

对象图片高清uolo v7原理YOLOv7是一种快速目标检测算法，用来实现对图像中对象的定位和识别。其原理是将输入图像切割成一些特征图，然后通过多层由神经网络学习而成的卷积网络，将特征图特征化为检测框位置和类别概率，最终形成检测结果。YOLOv7的网络结构可以分为两个部分：特征提取层和特征处理层。特征提取层主要利用卷积神经网络（CNN）提取图片的特征。卷积神经网络的每一层都是以多个卷积核和激活函数...

python标准函数有哪些_python数据标准化常⽤⽅法，z-scoremin-max标准化数据标准化在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化(normalization)，利⽤标准化后的数据进⾏数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和⽆量纲化处理两个⽅⾯。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作⽤⼒的综合结果，...

python线性拟合误差分析_Python数据分析-线性回归、逻辑回归'''运⾏后会报错，因为这⾥输⼊的特征只有1个。'''#第1步：导⼊线性回归from sklearn.linear_model import LinearRegression# 第2步：创建模型：线性回归model=LinearRegression()#第3步：训练模型model.fit(x_train,y_train)----...

KDTree的原理及Python实现1. 原理篇我们⽤⼤⽩话讲讲KD-Tree是怎么⼀回事。1.1 线性查假设数组A为[0, 6, 3, 8, 7, 4, 11]，有⼀个元素x，我们要到数组A中距离x最近的元素，应该如何实现呢？⽐较直接的想法是⽤数组A中的每⼀个元素与x作差，差的绝对值最⼩的那个元素就是我们要的元素。假设x = 2，那么⽤数组A中的所有元素与x作差得到[-2, 4, 1, 6...

[举例子说明方法的作用]小学常用说明方法：列数字、举例子、作比较、打比方篇一: 小学常用说明方法：列数字、举例子、作比较、打比方常见的说明方法有举例子、作引用、分类别、列数字、作比较、画图表、下定义、作诠释、打比方、摹状貌、作假设这11种。小学常见的有：举例子、引资料、列数字、打比方、分类别、作比较。举例子举出实际事例来说明事物，使所要说明的事物具体化，以便读者理解，这种说明方法叫举例子。好处：使...

易语言验证码识别中级方法源码一、简单验证码识别1、验证码样式我们先从简单的纯数字或纯字母的验证码开始，可以认为这种验证码没有太多的变化，所以可以用简单的方法来识别。2、对比与识别要从图片中识别出验证码，首先我们需要将图片里的字符转化为可以计算机能识别数字和字母的形式，然后做简单的对比，以此来识别出验证码。3、变量设置我们可以使用python中的图像处理库处理图片，处理的结果就是得到图片的每个像素的...

Mathematica矩阵常⽤函数(*1.矩阵乘法*) A.B (*2.取矩阵中元素*) A[[1,1]] (*3.⾏列式*) Det[A] (*4.trace，迹*) Tr[A] (*5.1.转置*) Transpose[A] (*5.2.共轭转置*) ConjugateTranspose[A] (*6.1.逆矩阵*) Inverse[A] (*6.2.⼴义逆矩阵*) PseudoInverse...

基于Excel的样本均值统计特征模拟作者：周俊祥来源：《电脑知识与技术》2010年第18期        摘要excel的随机数函数:样本均值统计规律是统计推断的核心概念,但是因为它比较抽象,所以传统教学上强调应用有余,而理解深度不足。该文介绍了统计推断的基础知识,结合Galton钉板实验,运用计算机辅助手段,详细探讨并给出了样本均值统计特征直观形象的诠释。...

图像特征词典原理及实现图像特征词典原理及实现原理⼀.Bag of features: 基础流程1. 特征提取2. 学习 “视觉词典（visual vocabulary）”3. 针对输⼊特征集，根据视觉词典进⾏量化聚类是实现 visual vocabulary /codebook的关键· ⽆监督学习策略· k-means 算法获取的聚类中⼼作为 codevector· Codebook 可以通过不同...

图像检索代码python_GitHub-NocamiPythonComputerVisio。。。PythonComputerVision-7-ImageSearch利⽤⽂本挖掘技术对基于图像视觉内容进⾏图像搜索，建⽴视觉单词(视觉码本)的概念，再建⽴相应数据库，最终实现在数据库中搜索图像，利⽤索引获取候选图像，再使⽤⼀幅图像进⾏查询。将上述⼯作最终建⽴为相应的演⽰程序以及web应⽤。⼀.基于内容的...

特征⼯程（四）HashingVectorizer'''import pickle将原始数据的word特征数字化为hash特征，并将结果保存到本地article特征可做类似处理'''import pandas as pdfrom sklearn. import HashingVectorizerimport pickleimport timet_star...

pythonjupyternotebook 绘制散点图、折线图导⼊：jupyter notebook——是⼀个交互式笔记本，⽀持运⾏ 40 多种编程语⾔ matplotlib.pyplot——数据可视化 numpy——Python的开源的数值计算扩展() 教材：《Python数据与应⽤》黄红梅、张良均3.2分析特征间的关系散点图 特征：揭⽰特征间的相关关系 函数：scatter 语法： matpl...

Otto商品分类（⼆）----Logistic回归预测超参数调优⽬录本demo以kaggle 2015年举办的Otto Group Product Classification Challenge竞赛数据为例，分别调⽤缺省参数LogisticRegression、LogisticRegression+GridSearchCV（可⽤LogisticRegressionCV代替）进⾏参数调优Otto数...

决策树案例：是否打⽹球决策树的划分依据之⼀是信息增益的⼤⼩对于下⾯这个例⼦，使⽤ID3算法，ID3：使⽤信息增益g(D,A)进⾏特征选择⼀个特征的信息增益(或信息增益率，或基尼系数)越⼤，表明特征对样本的熵的减少能⼒更强，这个特征使得数据由不确定性到确定性的能⼒越强下⾯就以⼀个经典的打⽹球的例⼦来说明如何构建决策树。我们今天是否去打⽹球（play）主要由天⽓（outlook）、温度（tempera...

import pickle【stgcn】代码解读该代码是 python-torch 写的！⾸先看⽂件的内容：STSGCN中包含两个⽂件夹：model,PeMSD7(M) 。model⽂件中包含：main.py，stsgcn.py ,utils.py三个⽂件。PeMSD7(M)中包含：矩阵⽂件 adj_mat.npy和特征数据node_values.npy两个⽂件。PeMSD7(M)中的数据特征数据...

语⾳情感识别python代码实现（⼆）import librosaimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport osimport pickleimport kerasimport pickleimport osimport librosafrom keras import layersfrom keras import models...

实验二用FFT对信号进行频谱分析简介：频谱分析是信号处理中常用的一种方法，通过将信号变换到频域，可以得到信号的频谱特征。其中，快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的计算频域的方法。在这个实验中，我们将学习如何使用FFT对信号进行频谱分析。实验步骤：1.准备工作：a. 安装MATLAB或者Octave等软件，并了解如何运行这些软件。2.载入信号：a. 在MATLAB或Octave中，使用内置函数加载信...

matlab复数的相位，复数的幅值和相位[i]); x[i]=x[i]*180/PI-90; printf("第%d次谐波的相位为为%f \\n", i , x[i]) ; } printf("第%d次谐波的幅值为%f \\n\\n", i , w[i])....../k 不同时刻t，波A(z, t)随z的变化 注意：相位为?t+kz+?0，则波的传播⽅向是-z 时谐波的复数表⽰时谐波 V ( z...

matlab地震波傅里叶matlab求傅里叶变换    地震波可以用傅里叶变换进行频谱分析。傅里叶变换可以把一个时间域的信号转换为其在频域的表示，从而可以更好地了解地震波的频谱特征。MATLAB是进行傅里叶变换分析的常用软件之一。    地震波的傅里叶变换，一般采用快速傅里叶变换（FFT），主要分为以下几个步骤：    1. 采集地震波数...

matlab最大相关最小冗余算法Matlab最大相关最小冗余算法（Maximal Relevant Minimal Redundant Algorithm）是一种用于特征选择的算法。特征选择在机器学习和数据挖掘中起着至关重要的作用，可以帮助提高模型的准确性、降低计算成本和提高解释能力。而Matlab最大相关最小冗余算法就是一种高效的特征选择方法。特征选择是指从原始特征集合中选择出最相关的特征子集，...

English Lexicology(英语词汇学)Lexicology: is a branch of linguistics, inquiring into the origins and meanings of words.Chapter 1--Basic concepts of words and vocabularyWord: A word is a minimal free form o...

Xgboost 算法原理详解及python 实现Xgboost 算法（回归树）1、算法原理步骤（booststrap sampling）：⽬标函数：Taylor展开：加法训练优化步骤：⽬标函数进⼀步可表⽰为：其中表⽰前t-1棵树的复杂度 其中是第t课树，是唯⼀⼀个需要学习的变量，其余都为已知量。是第t棵树的复杂度。前棵树的复杂度其中和定义如下：1、定义树的复杂度 其中为叶⼦节点数量；为⼀个叶⼦带来...

and用于什么句or用于什么句and通常用于肯定句中，or用于否定或者疑问句中。or表示其中之一成立就符合条件，and表示左右两边同时成立才符合条件。and表示两者都是，or的话只能两者选一，表示选择。and的用法一、and前后的两部分表示同时发生的动作的，或者是同时存在的属性、特征等的时候，这时候它的意思就需要进行转换了，可以译为“又...又...”、“既...又...”、“一方面...一方面”...

⾃然语⾔处理中的⽂本处理和特征⼯程机器之⼼报道⽂本处理现有数据中，⽂本是最⾮结构化的形式，⾥⾯有各种各样的噪声；如果没有预处理，⽂本数据都不能分析。清理和标准化⽂本的整个过程叫做⽂本预处理（textpreprocessing），其作⽤是使⽂本数据没有噪声并且可以分析。主要包括三个步骤：移除噪声词汇规范化对象标准化下图展⽰了⽂本预处理流程的结构。移除噪声任何与数据上下⽂和最终输出⽆关的⽂本都可被判作...

python重要性_如何⽤Python计算特征重要性？特征重要性评分是⼀种为输⼊特征评分的⼿段，其依据是输⼊特征在预测⽬标变量过程中的有⽤程度。特征重要性有许多类型和来源，尽管有许多⽐较常见，⽐如说统计相关性得分，线性模型的部分系数，基于决策树的特征重要性和经过随机排序得到重要性得分。特征重要性在预测建模项⽬中起着重要作⽤，包括提供对数据、模型的见解，以及如何降维和选择特征，从⽽提⾼预测模型的的效...

如何在Python中进行机器学习预测在当今信息时代，机器学习成为了人工智能领域的重要分支之一。Python作为一种快速开发语言，也成为了机器学习领域使用最广泛的语言之一。在Python中，有多种机器学习库可以使用，如Scikit-learn、TensorFlow、Keras等。本文将介绍如何使用Python进行机器学习预测。一、准备工作在进行机器学习预测前，我们需要先准备好一些数据集。数据集一般是...

Python机器学习实战：维数约简的6种常⽤⽅法机器学习实战：这⾥没有艰深晦涩的数学理论，我们将⽤简单的案例和⼤量的⽰例代码，向⼤家介绍机器学习的核⼼概念。我们的⽬标是教会⼤家⽤Python构建机器学习模型，解决现实世界的难题。为什么要约简维数？当数据集包含⼤量特征，有的特征包含⼤量预测信息，有的仅包含少量信息或纯粹是噪⾳，很多特征之间也可能⾼度相关。维数约简的⽬的在于剔除噪⾳，只保留有意义的特征...