1.K-近邻算法 1.1 K-近邻算法简介 1.定义: 就是通过你的"邻居"来判断你属于哪个类别 2.如何计算你到你的"邻居"的距离 一般时候,都是使用欧氏距离 1.2 k近邻算法api初步使用 1.sklearn 优势: 1.文档多,且规范, 2.包含的算法多 3.实现起来容易 2.sklearn中包含内容 分类、聚类、回归 特征工程
概述: 本文讲述如何在geotools中实现shp数据的缓冲区分析并保存到shp文件中。 效果: 实现代码: package com.lzugis.geotools; import java.io.
Uber 的全球用户每天会产生500万条行程,保证数据的准确性至关重要。如果所有的数据都得到有效利用,t通过元数据和聚合的数据可以快速检测平台上的滥用行为,如垃圾邮件、虚假账户和付款欺诈等。放大正确的数据信号能使检测更精确,也因此更可靠。
好吧,我承认,这个标题有点让人想到另外一家公司Snowflake,但我们这里讲的是现实中的雪花!我在山上度过了假期,如果你和我一样住在北半球,你知道这意味着我在假期里要么庆祝雪,要么诅咒雪。当我还是个孩子的时候,在每年的这个时候,我们总是会做一个制作雪花的艺术项目。我们会拿出剪刀、胶水、纸、绳子和亮片,然后开始工作。在某些时候,老师无疑会拿出重弹,让我们大吃一惊,因为整个世界上的每一片雪花一直都是不同的和独一无二的(人们只是喜欢过度推销不起眼的雪花特征)。
ibeacon设备会主动发射蓝牙信号,当手机打开蓝牙靠近ibeacon设备时,就会收到设备发送的蓝牙信号,这时只需要根据ibeacon设备的uuid、major、minor、mac这四个值,就可以确认是哪一台ibeacon设备,然后调用服务端考勤接口(ibeacon设备只为了确认手机在考勤机边上,不需要发送考勤数据到ibeacon设备上),即可实现蓝牙考勤。
在模式识别领域中,最近邻居法(KNN算法,又译K-近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数统计方法[1]。在这两种情况下,输入包含特征空间(Feature Space)中的k个最接近的训练样本。
都是小问题,但是都耗费了我巨大的精力和时间。在缺乏资料的情况下,一点点小问题都会非常麻烦,有时真是气死人不偿命:( 1、加载地图(gst文件),设定的selectable属性不管用 2、手工添加MapControl.SelectableLayers,发现添加Layer对象完全可以,但是完全无效,上下求索之后,发现只能添加图层字符串才有效!!! 3、发现无论是修改feature还是加入feature,都报告不能执行,化了几乎一天的时间,将几乎各种可能性都试验过了,包括帮助和mapinfo的官方文档,都不行。
一、K-近邻算法 K-近邻算法是一种典型的无参监督学习算法,对于一个监督学习任务来说,其mm个训练样本为: {(X(1),y(1)),(X(2),y(2)),⋯,(X(m),y(m))} \left \{ \left ( X^{\left ( 1 \right )},y^{\left ( 1 \right )} \right ),\left ( X^{\left ( 2 \right )},y^{\left ( 2 \right )} \right ),\cdots ,\left ( X^{\left (
UROPA是一个命令行工具,可以对基因组区域进行注释,这里的基因组区域要求是BED格式,比如chip,ATAC_seq等数据产生的peak区间。同时需要提供一个GTF格式的基因组注释信息,比如从UCSC,ensemble,ncbi等数据库下载的参考基因组文件。在注释结果中不仅给出了peak在基因组中的定位,还会给出对应的正负链,与基因的距离,对应的基因类型等较为全面的注释信息。官方文档网址如下
•提取图像特征向量(用特征向量去表示一幅图像)•特征向量的相似度计算(寻找内容相似的图像)
目标:使用 Milvus 搭建召回系统,然后使用训练好的语义索引模型,抽取向量,插入到 Milvus 中,然后进行检索。
也是目前求相似解决方案很赞的一个。 官方地址:https://apple.github.io/turicreate/docs/api/turicreate.toolkits.nearest_neighbors.html
“拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候,有没有好奇过它们背后的技术原理?其实这些技术都离不开最基本的图像检索技术。本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍,并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的图像检索demo。
我们经常使用搜索引擎。当我们需要查询时,我们可以使用像 Google 这样的搜索引擎来检索最相关的答案。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 张蔚敏 审校 | reason_W “拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候,有没有好奇过它们背后的技术原理?其实这些技术都离不开最基本的图像检索技术。本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍,并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的图像检索demo。 ▌图像特征 首先我们需要明白图像特征是什么以及它的使用方法。 图像特征是一种简单的图像模式,基于这种模式我们可以描述我们在图像上所看到的内容。 例如,在一张跟猫有关的图片中
先总体对这些是什么有个大概的了解: (1)res:存储的是相对位置,是一个[128,128]的数组,这里的128是句子的最大长度。这个数组记录的是实体和其它词之间的相对位置。 (2)mas:存储的是实体的mask矩阵,也就是每个句子中实体出现的位置就是1,其它的就是0,也是一个[128,128]的数组 (3)e1_mas:在每一对关系中实体1的掩码矩阵,维度是[12,128],其中12是设置的最大的关系种类数。 (4)e2_mas:在每一对关系中实体2的掩码矩阵,维度是[12,128],其中12是设置的最大的关系种类数。
之前的文章中介绍了annovar软件的使用,除了annovar以外,snpEff 也是常用的一款突变位点注释工具。
skimage是纯python语言实现的BSD许可开源图像处理算法库,主要的优势在于:
来源:深度学习爱好者本文约2400字,建议阅读6分钟本文我们来辨析一下cnn和attention都在做什么。 CNN是不是一种局部self-attention? cnn可不是一种局部的attention,那么我们来辨析一下cnn和attention都在做什么。 1:cnn可以理解为权值共享的局部有序的fc层,所以cnn有两个和fc层根本区别的特征,权值共享和局部连接。也就是在保证不丢失一些根本feature的情况下大大减少了参数量。 2:attention的步骤是通过Q和K点乘得到attention mar
通过使用 MyScale 和 LangChain 创建 AI 助手来克服 RAG 的限制,以提高数据检索过程的准确性和效率。
原文链接:VSLAM系列原创09讲 | 如何在线生成BoW词袋向量?原理+代码详解
本人是用uniapp在做微信公众号的h5页面,其中需要把经纬度信息转化成文字描述的位置信息,在腾讯地图开发平台上申请了一个key,然后下载了一个微信小程序使用的微信小程序JavaScriptSDK v1.2但是这个sdk是为小程序设计的,所以在vue的h5中使用会有跨域问题,所以结合vue-jsonp对这个sdk做了一下修改,可以直接放入h5中使用。
这次的案例是通过绘制一条直线,确定沿着这条直线的海拔和随着海拔的温度变化情况,用到的Landsat8数据和DEM数据。时间线主要是2013-2014年的夏天和冬天
取消RPC客户端或服务器可以随时取消调用。 取消立即终止RPC。 它不是一个“撤消”:取消之前所做的更改将不会被回滚。
前面的文章中,讲述了Arcgis for js中聚类分析与展示,在本文,讲述如何在Openlayers2中聚类分析的实现。
1、假定我们要对N个样本观测做聚类,要求聚为K类,首先选择K个点作为初始中心点; 2、接下来,按照距离初始中心点最小的原则,把所有观测分到各中心点所在的类中; 3、每类中有若干个观测,计算K个类中所有样本点的均值,作为第二次迭代的K个中心点; 4、然后根据这个中心重复第2、3步,直到收敛(中心点不再改变或达到指定的迭代次数),聚类过程结束。
项目GitHub地址:https://github.com/xiaosongshine/dlib_face_recognition
Dlib是一个深度学习开源工具,基于C++开发,也支持Python开发接口,功能类似于TensorFlow与PyTorch。但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好,有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用,所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。
总第84篇 01|背景介绍: 租房是再普遍不过的一件事情了,我们在租房过程中常考量的两个因素是出租房离公司的远近以及价格,而我们一般都会去链家上看相应的信息,但是链家网只有价格没有距离,对于我这种对帝都不是很熟的人,对各个区域的位置是一脸懵逼,所以我就想着能不能自己计算距离呢,后来查了查还真可以。具体做法就是先获取各个出租房所在地的经纬度和你公司所在地的经纬度,然后进行计算即可。 我们在获取经纬度之前首先需要获取各个出租房所在地的名称,这里获取的方法是用爬虫对链家网上的信息进行获取的。关于爬虫可以先看看
在计算机科学中,数据结构和算法是两个非常重要的概念。数据结构是用来存储和组织数据的方式,而算法则是解决特定问题的步骤和操作。在实际应用中,选择合适的数据结构和算法对于提高程序的效率和解决实际问题的能力至关重要。
推荐补充阅读:『Python开发实战菜鸟教程』工具篇:手把手教学使用VSCode开发Python
•gcc, g++ and make•Perl version 5.10 or above recommended (tested on 5.10, 5.14, 5.18, 5.22, 5.26)•Perl packages:•Archive::Zip•DBD::mysql•DBI
本文分析下gRPC支持类型的示例,Protobuf生成代码详见前面文章“Google Protocol Buffers三两事” 以及 Maven插件使用参见前面文章 “gRPC示例初探”;具体链接见本文结尾系列文章。gRPC提供四种服务类型,分别为:简单RPC、服务端到客户端流式RPC、客户端到服务端流式RPC、双向流式RPC。将“route_guide.proto”拷贝到工程目录,Maven编译时会生成代码。
除了编写代码,程序员最常浏览的就是日志文件。那么,接下来让我们来写一个模拟日志显示的工具吧。
针对梯度提升树模型对文本特征进行特征工程,我们需要充分挖掘Label编码丢失的信息,例如上面的名字特征,内部存在非常强的规律,Mr等信息,这些信息反映了性别相关的信息,如果直接进行Label编码就会丢失此类信息,所以我们可以通过文本技巧对其进行挖掘。在本文中,我们对现在常用的文本特征进行汇总。在上篇中介绍过的此处不在赘述。
Open3D是一个开源库,支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的,并且是为并行化而设置的。
ES的基本内容介绍的已经差不多了,最后我们再来看看GEO位置搜索,现在大部分APP都有基于位置搜索的功能,比如:我们点外卖,可以按照离我们的距离进行排序,这样可以节省我们的配送费和送餐的时间;还有找工作时,也可以按照离自己家的距离进行排序,谁都想找个离家近的工作,对吧。这些功能都是基于GEO搜索实现的,目前支持GEO搜索功能的中间件有很多,像MySQL、Redis、ES等。我们看看在ES当中怎么实现GEO位置搜索。
声纹识别(又称说话人识别)是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息,并对说话人进行身份验证的一种生物识别技术。简单来说,声纹识别技术可以“确认说话人是谁”。我们说话的时候,每个人的发音器官、发音通道和发音习惯上都有个体差异,声纹识别技术就是为了识别出说话人之间的这些差异。需要注意的是,声纹识别不同于常见的语音识别 [1]:
文件跳转较多,新手读起代码可能有点吃力。最好记录下每个文件是干什么的,有个大致印象即可。
有一段时间,我一直在查找Camera Focus distance相关内容。网上也查找了不少资料,有时看别人提的问题以及回答,也能给自己带来不少的帮助,希望下面的内容也能帮助到有需要的小伙伴~
From human speech perception to considerations for features for automatic speech recognition
前言 Java提供了一个操作Set、List和Map等集合的工具类:Collections,该工具类提供了大量方法对集合进行排序、查询和修改等操作, 还提供了将集合对象置为不可变、对集合
在之前那篇 NLP 表征的历史与未来[1] 里,我们几乎从头到尾都在提及句子表征,也提出过一个很重要的概念:“句子” 才是语义理解的最小单位。不过当时并没有太过深入细节,直到做到文本相似度任务时才发现早已经有人将其 BERT 化了。
本文实例为大家分享了Android使用Scroller实现弹性滑动展示的具体代码,供大家参考,具体内容如下
FRR is a fully featured, high performance, free software IP routing suite.
【编者按】本篇博文作者Luke Lovett是MongoDB公司的Java工程师,他展示了Mongo Connector经过2年发展后的蜕变——完成连接器两端的同步更新。期间,Luke还展示如何通过Elasticsearch实现模糊匹配。 以下为译文: 介绍 假设你正在运行MongoDB。太好了,现在已经可以为基于数据库的所有查询进行精确匹配了。现在,设想你正要在你的应用中建立一个文本搜索功能,它必须去除拼写错误这个噪音,最终可能会得到一个相近的结果。为此,这个令人生畏的任务,你需要在Lucene、El
jackson-core是三大核心模块之一,并且它是核心中的核心,它提供了对JSON数据的完整支持。 此模块提供了最具底层的Streaming JSON解析器/生成器,这组流式API属于Low-Level API,具有非常显著的特点:
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