我想要匹配两个图像中的特征,以检测复制-移动伪造。我使用来检测图像特征。但是,我在匹配PCA-SIFT特征时遇到了麻烦。根据几篇论文,PCA-SIFT使用与SIFT类似的匹配过程。我使用了以下代码片段来匹配功能。
%des1 and des2 are the PCA-SIFT descriptors obtained from two images
% Precompute matrix transpose
des2t = des2';
matchTable = zeros(1,size(des1,1));
cnt=0; %no. of matche
我试图了解Firebase实时数据库是如何使用缓存的。这些文档并没有澄清一些有关缓存处理的情况。特别是对于颤栗,没有文件和在线来源是不够的。有两种不同的场景让我感到困惑。
首先,我从为这两种场景设置缓存开始:
await FirebaseDatabase.instance.setPersistenceEnabled(true);
await FirebaseDatabase.instance.setPersistenceCacheSizeBytes(10000000);
场景1: --我监听特定用户的值。我想只加载一次用户数据。然后,始终使用缓存,如果有以下情况,则只下载更新:
final s
我开始尝试使用Keras和简单的神经网络。问题是关于正确性以及提高准确性的下一步是什么。
考虑中的数据集,它有30K个示例和24个特征,目的是预测是否会有默认值。我创建了一个简单的网络,输入层有24个输入源,16个是隐藏的,最后一个是softmax层。Loss is binary_crossentropy。测试为10%,validation_split为20%
一个输入行是
1,20000,2,2,1,24,2,2,-1,-1,-2,-2,3913,3102,689,0,0,0,0,689,0,0,0,0,1
代码是
import pandas as pd
from keras.models
我正在尝试训练一个非常简单的神经网络,它有两个隐藏层(例如),每个隐藏层有5个神经元。
由于某些原因,对于某个数据集,我的成本函数(选择为交叉熵,但实际上并不重要)总是在增加。
这是我的代码-
import theano_net as N
from load import mnist
import theano
from theano import tensor as T
import numpy as np
import cv2
def floatX(X):
return np.asarray(X,dtype=theano.config.floatX)
def init_weig
我正在学习一门关于向量的课程,我试图用Python实现向量运算,我在这个过程中学到了一些东西。在对向量进行归一化时,我得到了一个数学域错误。知道为什么吗?
我得到的错误是:
第67行,在angle_with raise(e) ValueError中:数学域错误
import math
from decimal import Decimal, getcontext
getcontext().prec = 30
class Vector(object):
def __init__(self, coordinates):
try:
if not c
我有一个关于如何将数据缩放到特定范围的实现问题。我知道使用下面的公式我们可以缩放数据: X_nor = ((b-a)*(X-min))/((max-min)+a) 其中a,b是我想要缩放的范围(例如-1,1)。最大值和最小值分别为原始数据中的最大值和最小值。X是原始数据,X_nor是归一化数据。 我的问题是:假设我有三个数据,每个形状是(1,128,128,1)。我使用上面的方程进行归一化,最大值和最小值是三个数据的最大值和最小值,还是每个单独的数据? 明确地说,上面的代码是我所说的整个数据的最大和最小值: max=0
min=0
for i in range(len(data)):
我有一个关于图像的数据集,我想在将它们提供给神经网络之前,将它们在(-1,1)之间进行归一化,我该怎么做呢? x=sample
#Normalized Data
normalized = (x-min(x))/(max(x)-min(x))
# Histogram of example data and normalized data
par(mfrow=c(1,2))
hist(x, breaks=10, xlab="Data", col="lightblue", main="")
hist(norm
所以我相信已经有人做过类似的事情了。我有一个自定义的链接列表,并跟踪它们被点击的次数,以及它们最后一次被点击的时间。我想根据这两个因素以某种方式对它们进行有效的排序。有没有人可以给我指出一个现有的解决方案,或者更好的讨论?我对如何实现这一点有一些想法,但希望有一个更容易的答案。为澄清而编辑(正在使用电话发帖):
因此,我现在的想法是将点击量减半,每个周期加倍,一个周期为一天。这就是:
Day ... # Clicks are
<1 ..... Full Value
<2 ..... Halved value
<4 ..... 1/4th value
<8 ...