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以下内容主要来自:http://wiki.jikexueyuan.com/project/explore-python/Standard-Modules/argparse.html argparse 使用 简单示例 我们先来看一个简单示例.主要有三个步骤: 创建 ArgumentParser() 对象 调用 add_argument() 方法添加参数 使用 parse_args() 解析添加的参数 示例: # -*- coding: utf- -*- import argparse parser

参考:https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/7975697.html 参考:https://www.cnblogs.com/dengtou/p/8413609.html 简单示例: import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('integer', type=int, help='display an integer') args = parser.parse_args

一.argparse简单使用 我们先来看一个简单示例.主要有三个步骤: 创建 ArgumentParser() 对象 调用 add_argument() 方法添加参数 使用 parse_args() 解析添加的参数 示例: import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('integer', type=int, help='display an integer') args = parser.parse

1 背景 前段时间京东公开了面向第二个十二年的战略规划,表示京东将全面走向技术化,大力发展人工智能和机器人自动化技术,将过去传统方式构筑的优势全面升级.京东Y事业部顺势成立,该事业部将以服务泛零售为核心,着重智能供应能力的打造,核心使命是利用人工智能技术来驱动零售革新. 1.1   京东的供应链 京东一直致力于通过互联网电商建立需求侧与供给侧的精准.高效匹配,供应链管理是零售联调中的核心能力,是零售平台能力的关键体现,也是供应商与京东紧密合作的纽带,更是未来京东智能化商业体布局中的核心环节. 个

1 生活中的启示 情景如下:你们团队每天早晨开一次例会,主要会议内容是你汇报工作进度,领导根据工作目标和工作进度,制定当天的工作计划,你领到工作计划后开始工作.每天都这样周而复始,从领导的角度看,这件工作实现了"闭环",工作进度"可控",这就是闭环控制系统. 图1 闭环控制系统 不同的领导(控制器)水平有高又低,按照介绍控制器先踩一脚PID的国际惯例,设: 则PID控制器的控制律为: 从该控制律中我们可以看到PID的两个问题: 1, PID控制器不具有"前

MongoDB为Java提供了非常丰富的API操作,相比关系型数据库,这种NoSQL本身的数据也有点面向对象的意思,所以对于Java来说,Mongo的数据结构更加友好. MongoDB在今年做了一次重大升级,版本来到了3.0. 相比之前的版本,这个版本中又很大的变化,相应地,本文中的方法可能在旧的版本中无法使用. 安装MongoDB Java Driver 使用maven的用户在pom.xml中使用以下的dependency. <dependency> <groupId>org.m

OPEN CASCADE Curve Continuity eryar@163.com Abstract. 设计一条复杂曲线时,出于设计和制造上的考虑,常常通过多段曲线组合而成,这就需要解决曲线段之间如何实现光滑连接的问题.评价曲线间连接的光滑度的度量有两种:参数连接性和几何连续性.本文对这两种连续性分别进行介绍. Key Words. Curve Continuity, Geometric Continuity, 参数连续性.几何连续性 1.Introduction 在实际应用中进行复杂零件的

Titanic是kaggle上的一道just for fun的题,没有奖金,但是数据整洁,拿来练手最好不过啦. 这道题给的数据是泰坦尼克号上的乘客的信息,预测乘客是否幸存.这是个二元分类的机器学习问题,但是由于数据样本相对较少,在当时慌乱的情况下幸存者有一定的随机性,还是有一定挑战的.https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/ 一 载入数据 首先,我们要先看一看数据,分析数据的一些较为直观的特征.代码使用numpy pandas和scikit

神经网络的逻辑应该都是熟知的了,在这里想说明一下交叉验证 交叉验证方法: 看图大概就能理解了,大致就是先将数据集分成K份,对这K份中每一份都取不一样的比例数据进行训练和测试.得出K个误差,将这K个误差平均得到最终误差 这第一个部分是BP神经网络的建立 参数选取参照论文:基于数据挖掘技术的股价指数分析与预测研究_胡林林 import math import random import tushare as ts import pandas as pd random.seed(0) def getD

今天整理资料时,发现了在学校时做的这个实验,当时整个过程过重偏向依赖分类器方面,而又很难对分类器性能进行一定程度的改良,所以最后没有选用这个方案,估计以后也不会接触这类机器学习的东西了,希望它对刚入门的人有点用. SVM比较适合高维数据的二分类,本来准备对语音特征直接用SVM进行二分类,但是发现样本数据比较多,训练的2天都没有出收敛,最后想用VQ聚类的方法先抽取出具有代表性的语音,但是用这些代表性的训练集训练SVM分类器,效果还可以,用了一个下午就收敛了.识别结果还行,比较差的情况下,也有80%

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义:         至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要

1. 概述 LSH是由文献[1]提出的一种用于高效求解最近邻搜索问题的Hash算法.LSH算法的基本思想是利用一个hash函数把集合中的元素映射成hash值,使得相似度越高的元素hash值相等的概率也越高.LSH算法使用的关键是针对某一种相似度计算方法,找到一个具有以上描述特性的hash函数.LSH所要求的hash函数的准确数学定义比较复杂,以下给出一种通俗的定义方式: 对于集合S,集合内元素间相似度的计算公式为sim(*,*).如果存在一个hash函数h(*)满足以下条件:存在一个相似度s到概

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特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

RSA密码系统的实现 1．问题描述 RSA密码系统可具体描述为:取两个大素数p和q,令n=pq,N=(p-1)(q-1),随机选择整数d,满足gcd(d,N)=1,ed=1 modN. 公开密钥:k1=(n,e) 私有密钥:k2=(p,q,d) 加密算法:对于待加密消息m,其对应的密文为c=E(m)=me(modn)    解密算法:D(c)=cd(modn) 2．基本要求    p,q,d,e参数选取合理,程序要求界面友好,自动化程度高. 3． 实现提示 要实现一个真实的RSA密码系统,主要考

K-Means 算法 在数据挖掘中, k-Means 算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法(Wikipedia链接) K-Means 要解决的问题 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: K-Means 算法

​ 自己好奇搜了几篇别人对Ng视频的的笔记,读下去可观性很强,后回到自己的笔记却觉得矛盾很多,有些地方搞得很模糊,自己没有仔细去想导致写完读起来很怪,此篇之后我决定放慢记笔记的速度,力求尽多地搞清楚模糊点. ​ 首先之前一直出现的regression analysis(即:回归分析) 究竟是怎么回事?为什么要用回归分析做分类器."回归分析是研究一个变量关于另一个(些)变量的具体依赖关系的计算方法和理论"敝如前述中曾经举过的例子:试图根据房屋的占地(size)与起居室的数目(number

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