np.asarray

NumPy基础教程(二)（numpy使用心得）

#头条创作挑战赛#NumPy创建数组...

机器学习图像特征提取:使用Cython的局部二进制模式

介绍机器学习中特征提取的共同目标是将原始数据表示为一组简化的特征，以便更好地描述其主要特征和属性。通过这种方式，我们可以降低机器学习中原始输入的维数，并使用新特征作为输入来训练模式识别和分类技术。虽然我们可以从图片中提取出一些特征，但是局部二进制模式(LBP)在理论上是一种简单而有效的灰度和旋转不变...

使用 TVMC 编译和优化模型（tvm编译器全称）

内容一览：本节讲解使用TVMC编译和优化模型。TVMC是TVM的命令驱动程序，通过命令行执行TVM功能。本节是了解TVM工作原理的基础。关键词：TVMCTVM机器学习...

了解点云:使用 Python 实现地面检测

#头条创作挑战赛#在本教程中，我们将首先描述系统坐标。然后，我们将以地面检测为例，仔细分析点云。本文还将介绍有组织点云。...

使用numpy创建字符串矩阵时发现的一些问题

今天我打算用numpy直接创建一个字符串矩阵是发现了一些问题在这里记录下首先我打算创建一个3*3的字符串矩阵，大致代码如下：importnumpyasnpdata=np.ones([3,3],dtype=np.str)data[:]='0123456789012345...

迁移学习用于供应链中的新品销量预测(一)

背景比如，虽然iphone12全新开售，没有历史数据可以用于预测，但是可以借鉴iphone11,iphone10的类似特征的sku，比如，同样max,promax系列，同样内存档次（比如，今年的256G配置相当于去年的128G配置），使用类似老品的历史销售数据，这样模型可以学习的样本量就大多了...

Python自动生成手绘、证件照、九宫格...太炫酷了

Python像是叮当猫的口袋，几乎什么都能做，适合外行小白们去摸索学习，能极大的增加对编程的兴趣。有些工具用python来实现不一定是技术上的最优选择，但可能是最简洁、最面向大众的。...

Python进阶之NumPy快速入门(一)（numpy进阶educoder）

前言NumPy是Python的一个扩展库，负责数组和矩阵运行。相较于传统Python，NumPy运行效率高，速度快，是利用Python处理数据必不可少的工具。这个NumPy快速入门系列分为四篇，包含了NumPy大部分基础知识，每篇阅读时间不长，但内容含量高。大家最好亲自码一遍代码，这样可以更有收获。...

如何使用逻辑回归从头开始创建分类器

在本文中，我将简要描述如何使用逻辑回归从零开始创建分类器。在实践中，您可能会使用诸如scikit-learn或tensorflow之类的包来完成这项工作，但是理解基本的方程和算法对于机器学习非常有帮助。本文中的所有代码使用Python，所以让我们导入所有需要Python库:#Importpack...

ISO 22028-4:2023勘误（gb14684勘误）

因为备课的需要，今天看了一下ISO22028-4:2023标准《ISO22028-4:2023Photographyandgraphictechnology——Extendedcolourencodingsfordigitalimagestorage,manipulat...