熵，事物的混乱程度； 熵有很多种计算方式； 概念介绍 如何理解呢？或者说 两个 均值相减 怎么就能反应 时间序列 的复杂性？ 首先，简单思考下这个计算过程，先用 m 长的窗口 滑动生成 一组 m 长的数组，假设 m = 2，那就是 一个 (n-m+1)x2 的数组，然后计算 每行 之间的距离，这其实 ...
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2020-07-02 20:08:50
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涉及算子 获取图像 使用ROI 对齐ROI或图像 校正图像 基础内容这里不再重述 预处理图像（过滤） 基础： mean_image(平均平滑过滤),gauss_filter(高斯滤波),binomial_filter(二项式滤波器),median_image(中值滤波) 高级: smooth_ima ...
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2020-06-30 20:40:12
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#导入需要的包import numpy as npimport paddle as paddleimport paddle.fluid as fluidfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport osBUF_SIZE = 51 ...
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2020-06-26 16:29:35
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1.概述 之前介绍了如何构建一个推荐系统，今天给大家介绍如何基于用户的协同过滤来构建推荐的实战篇。 2.内容 协同过滤技术在推荐系统中应用的比较广泛，它是一个快速发展的研究领域。它比较常用的两种方法是基于内存（Memory-Based）和基于模型（Model-Based）。 基于内存：主要通过计算近 ...
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2020-06-25 15:59:05
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1. 摘要 现有的基于深度学习的图像修补方法在损坏的图像上使用标准卷积网络，使用卷积滤波器响应以有效像素以及掩蔽孔中的替代值（通常为平均值）为条件。 这通常会导致诸如颜色差异和模糊等伪影。 后处理通常用于减少这些工件，但代价很高，可能会失败。 我们提出使用部分卷积，部分卷积指的是卷积只在图片的有效区 ...
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2020-06-25 14:04:25
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背景 学习numpy知识 import numpy as np # 产出300个在[-1, 1]之间等分的数据，shape为 （300，1） x_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis] # 产出正太分布下的随机数，函数normal参数为（均值，标准 ...
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2020-06-25 13:44:58
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作者|Rashida Nasrin Sucky 编译|VK 来源|Towards Data Science 了解如何从直方图和箱线图中提取信息 理解这些数据并不意味着只得到平均值、中位数和标准差。很多时候，了解数据的可变性、传播或分布是很重要的。直方图和箱线图都有助于提供有关数据集的大量额外信息，有 ...
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2020-06-24 22:03:53
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除了删除空值，还有一种处理空值的方法是填充(Imputation)。 让我们看看在revenue_millions列中填充缺失的值。 首先，将该列提取到变量中: revenue = movies_df['revenue_millions'] 使用DataFrame['列名']可以获取1列数据，即一个 ...
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2020-06-21 21:39:06
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1.1计算机网络在信息时代的作用 三网： 电信网络（电话） 计算机网络（因特网、其他网络等） 有线电视网络 1.2因特网概述 概述： 网络：交换机将多台电脑连接（如电脑机房） 互联网：路由器连接多个网络 因特网：全球最大的一个互联网（TCP/IP Suite） 多层次ISP结构的互联网： 第一层IS ...
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2020-06-20 21:57:39
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