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搜索关键字:threshold    ( 305个结果
leetcode1283
算法思想:二分查找。 从1到nums中的最大值,作为左右边界。进行二分查找。 target默认为nums中的最大值,这样保证除数之和最小。(此时r=1 * n) 每次以mid作为除数计算目标值,并根据目标值与threshold的比较,进行二分查找。 注意第7行的判断条件是 l <= h。 本周比较顺 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-08 12:39:29    阅读次数:96
SpringBoot application.properties配置参数详情
multipart multipart.enabled 开启上传支持(默认:true) multipart.file-size-threshold: 大于该值的文件会被写到磁盘上 multipart.location 上传文件存放位置 multipart.max-file-size最大文件大小 mu ...
分类:移动开发   时间:2019-11-30 11:13:02    阅读次数:126
HashMap源码之resize()方法
```java /** * 这个方法是基于当前桶中所有元素的数量进行计算的使用阈值为threshold.它不同于链表转化到tree时的链表长度(可以理解为树的高度)阈值TREEIFY_THRESHOLD */ final Node[] resize() { // 新容量与阈值计算 // 缓存桶引用 ... ...
分类:其他好文   时间:2019-11-18 18:28:34    阅读次数:67
python + opnencv实现图像孔洞填充
import cv2import numpy as nppath = "_holefill.jpg"img = cv2.imread(path)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换成灰度图ret, thresh = cv2.threshold ...
分类:编程语言   时间:2019-11-10 19:29:21    阅读次数:348
JDKJDK1.8 HashMap两种扩容的情况和转红黑树
JDK1.8 HashMap两种扩容的情况。1,当map实际数量等于threshold容量的阈值时,会进行两倍扩容。2,当map中数组中某个桶的链表长度大于树形化阈值TREEIFY_THRESHOLD=8时, 并且map元素的数量小于树形化最小容量MIN_TREEIFY_CAPACITY=64时候, ...
分类:其他好文   时间:2019-11-07 23:40:40    阅读次数:330
机器学习:处理非平衡数据集的办法
所谓类别不平衡问题就是分类任务中不同类别的训练案例数目差别极其大的情况。不是一般性,我们在这里讨论二分类问题中正例个数远远少于反例的情形。常见的处理非平衡数据集的办法主要有: 1.阈值移动(Threshold Moving): 通常我们预测类别的方法是学习得到正例概率$P$,如果:\begin{eq ...
分类:其他好文   时间:2019-10-13 23:32:17    阅读次数:162
在Pycharm中用OpenCV的imutils模块矫正图片
在OpenCV中有一个imutils模块在图形变换中非常方便,下面就是用该模块对图片进行仿射变换的代码。 1 from imutils import perspective 2 from skimage.filters import threshold_local 3 import cv2 4 im ...
分类:其他好文   时间:2019-10-09 09:36:17    阅读次数:491
感知机与BP神经网络的简单应用
感知机与神经元 感知机(Perceptron)由两层神经元组成(输入层、输出层),输入层接收外界输入信号后传递给输出层,输出层是M-P神经元,亦称“阈值逻辑单元”(threshold logic unit)。 输入层只接受输入而没有权重以及阈值,输出层的神经元有阈值,两层间连接有权重。 把阈值当做是 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-04 16:41:06    阅读次数:115
阈值分割算子之OSTU算法
1、原理参考:https://www.cnblogs.com/guopengfei/p/4759569.html 2、公式推导: 3、同halcon的binary_threshold (Image, Region, 'max_separability', 'light', UsedThreshold ...
分类:编程语言   时间:2019-08-28 01:05:18    阅读次数:177
使用KFold进行训练集和验证集的拆分,使用准确率和召回率来挑选合适的阈值(threshold) 1.KFold(进行交叉验证) 2.np.logical_and(两bool数组都是正即为正) 3.np.logical_not(bool、)
1. k_fold = KFold(n_split, shuffle) 构造KFold的索引切割器 k_fold.split(indices) 对索引进行切割。 参数说明:n_split表示切割的份数,假设切割的份数为10,那么有9份是训练集有1份是测试集,shuffle是否进行清洗,indices ...
分类:编程语言   时间:2019-08-14 17:15:43    阅读次数:598
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