Публикации по теме 'numpy'
Введение в машинное обучение, глубокое обучение и компьютерное зрение (часть 2)
Глава 1: Машинное обучение
2. Нампи:
NumPy — это мощная библиотека Python, которая расшифровывается как «Числовой Python». Он обеспечивает поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также обширный набор математических функций для эффективной работы с этими массивами. NumPy является основой для числовых и научных вычислений в Python, обеспечивая более быстрое выполнение математических операций и облегчая манипулирование данными. Он служит основой для многих других..
Возвращение в NumPy, дни 6, 7 и 8
Мне нужно было расставить приоритеты по другим вещам, поэтому, хотя я действительно написал код, мне не удалось написать об этом. Во всяком случае…
Я еще не реализовал настоящий алгоритм, надеюсь, я сделаю это завтра или на Пасху. Я занимаюсь двумя вещами: визуализацией и рефакторингом. Давайте сначала избавимся от скучной части (рефакторинга), а затем посмотрим на визуализацию и проблемы, которые у меня были с ней.
Рефакторинг был очень негламурным. Я поместил настройку задачи в..
NumPy: мощная библиотека для научных вычислений и анализа данных на Python
Для анализа данных и научных вычислений NumPy является важным пакетом Python. Это чрезвычайно эффективный и мощный инструмент для выполнения числовых операций, поскольку он предназначен для работы с многомерными массивами и матрицами. С момента своего первого выпуска в 2005 году NumPy превратился в важную часть экосистемы Python.
Способность NumPy выполнять векторизованные операции — одна из его ключевых характеристик. Это означает, что NumPy позволяет выполнять операции сразу над..
Основы Numpy — 3
Продолжая последний пост о Numpy, давайте рассмотрим еще несколько нюансов в использовании функций массива Numpy.
np.zeros : возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный нулями.
import numpy as np
a = np.zeros((2, 3), dtype=np.int32)
print(a)
# Output:
# [[0 0 0]
# [0 0 0]]
np.ones : возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный единицами.
import numpy as np
a = np.ones((2, 3), dtype=np.int32)
print(a)
# Output:
# [[1 1 1]
# [1 1 1]]..
Обработка событий мыши в OPEN CV — ЧАСТЬ 3
Для части 2 нажмите здесь , а для части 1 нажмите здесь .
В этой части сначала я покажу некоторые операции обработки событий мыши на изображении, а также некоторые на видео.
Теперь давайте начнем со списками событий мыши в OPEN CV —
evt=[i for i in dir(cv2) if 'EVENT' in i]
print(evt)
#output
['EVENT_FLAG_ALTKEY', 'EVENT_FLAG_CTRLKEY', 'EVENT_FLAG_LBUTTON', 'EVENT_FLAG_MBUTTON', 'EVENT_FLAG_RBUTTON', 'EVENT_FLAG_SHIFTKEY', 'EVENT_LBUTTONDBLCLK', 'EVENT_LBUTTONDOWN',..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..