[toc] ## 第二次作业 #### 第一题 <b>题目描述</b><br> 1.如下表数据，前四列是天气情况（阴晴outlook，气温temperature，湿度humidity，风windy）；最后一列是类标签，表示根据天气情况是否出去玩。 (1)“信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标，假定当前样本集合D中第k类样本所占的比
在“M-P神经元模型”中，神经元接收到来自个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出。常用Sigmoid函数作为激活函数。 把许多个这样的神经元按一定额层次结
POJ1990 - MooFest Description每年，农场主约翰的N头（1<=N<=20000）奶牛都会参加“MooFest”，这是一个来自世界各地奶牛的社交聚会。MooFest包括各种各样的活动，包括堆放草包、跳栏、把尾巴钉在农夫身上，当然还有哞哞叫。当奶牛们排成一队参加某一特定活动时，它们发出的哞哞声几乎震耳欲聋
题目 http://118.190.20.162/view.page?gpid=T122 思路 题目意思 题目的意思是，输入m个数以及这些成绩的挂科情况，然后依次以这些数为标准，在这些数中找一个数，使得它准确率最高，准确率可以这么理解： 低于这个标准的成绩不及格算作预判正确，高于或等于这个标准的成绩都及格了，也算预判正确
OpenCV（C++）学习笔记（二）----二值图像处理 文章目录 OpenCV（C++）学习笔记（二）----二值图像处理阈值化自适应方法OTSU阈值法Triangle阈值法—三角法 腐蚀与膨胀腐蚀膨胀 开运算与闭运算连通区域分析两步法 轮廓Blob检测 阈值化 OpenCV中阈值函数 double cv::threshold(InputArr
探索 TVM 进行量化方法 Relay框架 如上图所示，有两种不同的并行工作正在进行中 自动整数量化 - 采用 FP32 框架图，在 Relay 中自动转换为 Int8。 接受预量化整数模型 - 这种方法接受预量化模型，引入称为 QNN 的Relay方言，生成 Int8 Relay图。 关于 Relay Automatic FP16 D
CSP 2021-09-2 非零段划分 题解 题目链接题目分析思路优化1.针对遍历的优化2.针对原始数组的优化 源代码（100分） 题目链接 原题链接在非零段划分，我就不把题目贴出来了。题目大意就是给定一个数组，让你通过把数组中阈值以下的数变成0来将数组划分为尽可能多的连续的非零数段
目录1. 图像分割1.1 阈值、边缘1.1.1 区域生长法1.1.2 图论(分割(目标检测))2 人脸检测2.1 Haar-like 特征+级联分类器3 行人检测3.1 HOG（方向梯度直方图）+SVM（支持向量机）3.2 DPM（Deformable Part Model可变形的组件模型）其它 1. 图像分割 传统的方法根据灰度、颜色、纹理、形状等特征
一、手工阈值分割 代码部分： import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from PIL import Image # 图片二值化 img = Image.open('E:/shale10053.bmp') threshold = 66 #手工设置阈值 table = [] for i in range(256): if i < threshold:
参考冈萨雷斯《数字图像处理》第四版，其中提到了K均值聚类算法可用于图像分割，所以我整理了网上一些资源做了如下测试实验。 代码部分实测输入灰度图像和彩色图像都适用 代码部分： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def seg_kmeans_gray(): #读
一、背景 现在日常官网商城的运营中有一定概率出现以下两个问题： 1）优惠信息未对齐 官网商城促销优惠的类型越来越多，能影响最终用户实付价的优惠就有抢购、满减、优惠券、代金券等。实际业务操作中存在不同促销优惠由不同运营配置的情况，如果运营间内部没有对齐的情况下，就会出现正常
期末预测之最佳阈值 自己写的代码，测评结果错误，分数50，但是两个样例的测评结果都是对的，暂时不知道是哪里出了问题 #include <iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #define MAXN 100000 using namespace std; using gg=long long; /* run this program using the
python环境： 版本:3.6.3 下载连接：https://www.python.org/ftp/python/3.6.3/python-3.6.3-amd64.exe opencv环境： 版本:3.4.1.15 下载链接：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ opencv_python-3.
开发同事在群里反馈，客户的生产库中有报错信息： memory notification: library cache object loaded into sga heap size 512346k exceeds notification threshold (51200k). 并将trc文件发了过来。 通过搜索 497b0fa4 找到libraryhandle Address=0x20683af20的SQL。 继续搜索找到
一，Sentinel简介 1.背景分析 在我们日常生活中，经常会在淘宝、天猫、京东、拼多多等平台上参与商品的秒杀、抢购以及一些优惠活动，也会在节假日使用12306 手机APP抢火车票、高铁票，甚至有时候还要帮助同事、朋友为他们家小孩拉投票、刷票，这些场景都无一例外的会引起服务器流量的
目录 Sentinel简介 背景分析 Sentinel概述 安装Sentinel服务 访问Sentinal服务 Sentinel限流入门 概述 Sentinel集成 Sentinel限流快速入门 Sentinel流控规则分析 阈值类型分析 设置限流模式 设计限流效果(了解) 小节面试分析 Sentinel简介 背景分析 在我们日常生活中，经常会在
文章目录 Sentinel简介 背景分析Sentinel概述安装Sentinel服务访问Sentinal服务 Sentinel限流入门 概述Sentinel集成Sentinel限流快速入门 Sentinel流控规则分析 阈值类型分析设置限流模式设计限流效果(了解)小节面试分析 Sentinel降级入门 概述准备工作Sentinel降级
#include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; struct Node{ int y;//阈值 int result;//是否挂科 }; struct Node2{ int sum1;//挂科的数目 int sum2;//未挂科的数目 }; bool cmp(Node a,Node b) { return a.y<b.y; } int main()
1 逻辑回归的应用场景 解决二分类问题 广告点击率、是否患病、是否为垃圾邮件、虚假账号 2 逻辑回归的原理 2.1 输入 逻辑回归的输入就是一个线性回归的输出 2.2 激活函数 sigmoid函数 判断标准 回归的结果输入到sigmoid函数当中 把整体的值映射到[0,1] 再设置一个阈
这篇是对于论文的总结和个人的一些观点，关于代码部分请看下一篇： 有什么问题和疑惑欢迎讨论，一起研究口令破解的技术。 文章主要讲了两个技术，基于模板的破解（PCFG这个在上篇中有讲）和基于字符串的破解（就是本篇重点markov）。 使用的口令集有6个，3个来自美国，3个来自中国，总共6kw。 mark
这题的前缀和比较烦了 不用的话显然O（n^2）必定超时 sum00【i】记录的是小于等于序号i的0的数量 但还要注意细节 考虑等于前一个score 的情况（幸好样例考虑的是比较全面的） #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn=100005; struct Node { int score,res; }
题目： 这个题目相信一看大家都会有思路，当时我也认为很简单，所以就超时了。。。。。。 先看我超时的代码： public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int n = scanner.nextInt(); int[][] arr = new int[n
转自：https://www.plob.org/article/12476.html 初识ROC曲线 1. ROC的前世今生： ROC的全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线，首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军载具（飞机、船舰），也就是信号检测理论。之后很快就被引入
逻辑回归阈值修改 #使用sklearn乳腺癌数据集验证 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True) data = load_breast_cancer() lr = LR().fit(data.data
Canny边缘检测分为四步： 1、图像降噪：使用高斯滤波器，平滑图像，滤除噪声，噪声是灰度值变化较大的部分，容易被识别为噪声 2、计算图像梯度：图像的梯度即为图像的灰度值的变化最快的地方，梯度的模即为方向导数的最大值（将图像看作函数），边缘也是灰度值变化最快的地方 3、非极大值抑制：将局部范围
