条形码就是我们看到的商品上有的那些竖条条. 要不是项目上用到这个或许我一辈子也不会对那个感兴趣. 条形码其实是分成很多类的,虽然他们看起来都差不多…… 常见的条形码的码制被称为39码.128码.417码等等. 我今天主要讲的是128码即CODE128.   Code128码其实还分成三类,即128A.128B.128C.它们的区别就是对应的字符表不一样. 那么Code128码到底怎么读呢?请看下面的图: 从左往右是黑白相间的条形码,黑的叫“条”(B),白的叫“空”(S). 如果你仔细看,条和空都

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea

连接命令:<a href="http://lib.csdn.net/base/mysql" class='replace_word' title="MySQL知识库" target='_blank' style='color:#df3434; font-weight:bold;'>MySQL</a> -h[主机地址] -u[用户名] -p[用户密码] 创建<a href="http://lib.csdn.net/base/my

连接命令:<a href="http://lib.csdn.net/base/mysql" class='replace_word' title="MySQL知识库" target='_blank' style='color:#df3434; font-weight:bold;'>MySQL</a> -h[主机地址] -u[用户名] -p[用户密码] 创建<a href="http://lib.csdn.net/base/my

一  登录数据库 1 用户无密码: mysql -uroot -p mysql-> 2 用户有密码: MySQL -root -p[passwd] mysql-> 二  创建数据库: 查询: mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | test | | test_1 | | zabbix | +---

主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子.测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习.首先上一个简短的测试代码: %% ModelDecryption % by faruto @ faruto's Studio~ % http://b

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6646924501018fqc.html 主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子. 测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习. 首先上一个简短的测试代码: %% Mo

细分析了cvhop.cpp中的compute函数,可以直接调用它来获得样本HOG,然后训练得到检测算子 1.制作样本2.对每一张图片调用hog.compute(img, descriptors,Size(8,8), Size(0,0));可以生成hog descriptors,把它保存到文件中for(int j=0;j<3780;j++)fprintf(f,"%f,",descriptors[j]);3.利用SVM进行训练和分类,可得到权重系数,即getDefaultPeople

本帖子主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子. 测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习. 首先上一个简短的测试代码: %% ModelDecryption % by faruto @ faruto's Studio~ % htt

连接命令:mysql -h[主机地址] -u[用户名] -p[用户密码] 创建数据库:create database [库名] 显示所有数据库: show databases; 打开数据库:use [库名] 当前选择的库状态:SELECT DATABASE(); 创建数据表:CREATE TABLE [表名]([字段名] [字段类型]([字段要求]) [字段参数], ......); 显示数据表字段:describe 表名; 当前库数据表结构:show tables; 更改表格 ALTER TA

对于数据样本的标签,如果我们事先不知道这个样本有多少类别,那么可以对数据集的类别列进行统计,这时我们用pandas的Categorical方法就非常快的实现. 1.说明: 你的数据最好是一个series,之后,pd.Categorical(series),得到分类的对象,使用categories或者codes进行查看 2.操作: pd.Categorical( list ).codes 这样就可以直接得到原始数据的对应的序号列表,通过这样的处理可以将类别信息转化成数值信息 ,这样就可以应用到模型

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 skl

1.知识点 """ 1.基础知识: 1.神经网络结构:1.输入层 2.隐含层 3.全连接层(类别个数=全连接层神经元个数)+softmax函数 4.输出层 2.逻辑回归:只能解决二分类问题 3.线性回归:只能用于预测 4.softmax:有多少类别,就会有多少个输出 5.信息熵:信息熵越大,不确定性越大,信息熵越小,则不确定小,属于的类别也更加清晰 6.softmax公式: Si = e^i / (e^1+....+e^j) ,用于计算概率值. 特点:所有类别概率值相加等于1

处理分类特征:编码与哑变量 在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵,也不能够导入文字型数据(其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字,但是sklearn中规定必须导入数值型).然而在现实中,许多标签和特征在数据收集完毕的时候,都不是以数字来表现的.比如说,学历的取值可以是["小学",“初中”,“高中”,"大学"

条形有很多种,Code128是比较常用的一种,是一种高密度条码, CODE128 码可表示从 ASCII 0 到ASCII 127 共128个字符,故称128码.其中包含了数字.字母和符号字符. Code128有三种不同的版本:A(数字.大写字母.控制字符)B(数字.大小字母.字符)C(双位数字) CODE128码可表示较全面的字符(数字.字母和符号),在同样长度的条码中可容纳的字符长度较长(高密度),所以应用相当广; 在网上找了一些算法,后经整理成公共的类: /// <summary>   

从数据库中读取数据,具体操作为: # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import numpy as np import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db_websiterecommend?charset=utf8') sql = pd.re

public class Code128 { private DataTable m_Code128 = new DataTable(); ; /// <summary> /// 高度 /// </summary> public uint Height { get { return m_Height; } set { m_Height = value; } } private Font m_ValueFont = null; /// <summary> /// 是否显示

[code128条形码组成] 除终止符(STOP)由13个模块组成外,其他字符均由11个模块组成 就是说,如果用‘1’表示黑线(实模块),用‘0’表示白线(空模块),那么每表示一个字符就需要11条线,也就是11个模块. 在条码字符中,每三个条和三个空组成一个字符,终止符有四个条和三个空组成. 就是说,这11条线的颜色,是依据一定的规则将其分布于三个黑线区和三个白线区,当然是黑白相间的.就像这样:             11100110100,11011011000.具体的编码要参照码表,查找对

using System; using System.Collections.Generic; using System.Data; using System.Drawing; namespace Code { class BarCode { public class Code128 { private DataTable m_Code128 = new DataTable(); private uint m_Height = 40; /// <summary> /// 高度 /// <

条形码 条形码(barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白,按照一定的编码规则排列,用以表达一组信息的图形标识符.常见的条形码是由反射率相差很大的黑条(简称条)和白条(简称空)排成的平行线图案.条形码可以标出物品的生产国.制造厂家.商品名称.生产日期.图书分类号.邮件起止地点.类别.日期等许多信息,因而在商品流通.图书管理.邮政管理.银行系统等许多领域都得到广泛的应用. 一维条形码:只是在一个方向(一般是水平方向)表达信息,而在垂直方向则不表达任何信息.常用码制包括EAN码.39码.交叉25码

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Drawing; using System.Data; namespace MvcGuestBook.Common { //条形码公共类 public class BarCode128 { private DataTable m_Code128 = new DataTable(); ; /// <sum