第一章测试1【单选题】(2分)()是子类自动共享父类数据结构和方法的机制，这是类之间的一种关系。A.继承性B.多态性C.抽象性D.封装性2【单选题】(2分)编译时的多态性是通过()来实现的。A.多态B.重载C.组合D.继承3【单选题】(2分)运行时的多态性是通过()来实现的。A.纯虚函数B.友元函数C.静态函数D.虚函数4【单选题】(2分)()是对一组具有共同属性特征和行为特征的对象的抽象。A.静...

高考地理18类题型规范答题模板一、地形特征描述型问题答题模板特征描述型按对象可分为对地理事物特征的描述、对地理事物分布特征的描述和对地理事物发展变化过程特点的描述，是高考中的常设题型。地形特征描述类题目，虽然难度不大，但考生答题经常出现抓不住重点，失分较多的情况。【答题建模】地形特征要点特征描述判断依据地形类型及分布地形以平原（盆地、丘陵、高原、山地等）为主。它主要分布在××地区。海拔<20...

clonepix工作原理    Clonepix是一种图像克隆工具，它的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：    1. 图像分析，首先，Clonepix会对输入的图像进行分析，提取出图像中的关键特征和结构信息。这些特征可以包括边缘、纹理、颜等。clone    2. 特征匹配，接下来，Clonepix会在图像中寻与输入图像中的特征相...

【综述】⾯向少量标注数据的命名实体识别研究⽂章⽬录这篇博客的总结参考下⾯这篇⽂章，引⽤的序号对应论⽂中的引⽤，没有重新排序论⽂中总结了少量标注数据NER⽅法，具体地，按照数据、模型、特征、知识的学习逻辑区分为4类：数据增强模型迁移特征变换知识链接数据增强数据增强的⽅法即：在少量数据集训练模型导致过拟合时，通过样本选择、权重调整等策略以创建⾼质量样本集，再返回分类器中迭代学习，使之能够较好地完成学习...

【机器学习⼊门】（5）决策树算法实战：sklearn实现决策树，实例应⽤（沉船幸存者预测）。。。各位同学好，今天和⼤家分享⼀下python机器学习中的决策树算法，在上⼀节中我介绍了决策树算法的基本原理，这⼀节，我将通过实例应⽤带⼤家进⼀步认识这个算法。⽂末有完整代码和数据集，需要的⾃取。那我们开始吧1. Sklearn实现决策树⾸先我来介绍⼀下sklearn库中的决策树分类器...

三年级英语教案At the zooPart A教学内容Let’s talk  Draw and say  Let’s learn  Let’s do  Let’s spell教学目标【知识目标】1.能够掌握A部分Let's learn中的三会单词和Let's talk中的重点句子；2.能够掌握Let's spell中元音字母i在闭音节中的发音规律并正确发音。...

【延伸阅读】让⽼照⽚重现光彩（五）：Pix2PixHD模型源代码+中⽂注释英伟达公司和加州⼤学伯克利分校于2018年发表的“基于有条件GAN的⾼分辨率图像合成及语义操控”项⽬，是本项⽬“让⽼照⽚重现光彩”的技术基础，算是⼀个前置开源项⽬。“基于有条件GAN的⾼分辨率图像合成及语义操控”项⽬的技术核⼼是Pix2PixHD模型，我们在这⾥分享⼀下相关的源代码+中⽂注释，基于此可以加深对“让⽼照⽚重现光...

⼿把⼿教你在Python中实现⽂本分类（附代码、数据集）作者： Shivam Bansal翻译：申利彬校对：丁楠雅本⽂约2300字，建议阅读8分钟。本⽂将详细介绍⽂本分类问题并⽤Python实现这个过程。引⾔⽂本分类是商业问题中常见的⾃然语⾔处理任务，⽬标是⾃动将⽂本⽂件分到⼀个或多个已定义好的类别中。⽂本分类的⼀些例⼦如下：分析社交媒体中的⼤众情感鉴别垃圾邮件和⾮垃圾邮件⾃动标注客户问询将新闻⽂...

基于卷积神经网络的变压器故障诊断李辉;张志攀;张中卫【摘 要】针对传统机器学习算法在变压器故障诊断领域存在精度低、易误判等缺陷,提出一种基于卷积神经网络的电力变压器故障诊断模型.以油中溶解气体分析为基础,首先,将特征气体值由十进制转化为对应的二进制,然后,将其用二维数据进行表示,最后,将二维数据作为卷积神经网络的输入来训练、优化模型.结果表明,此模型的故障诊断精度和实时性均优于深度信念网络、支持向...

struts2框架特征Struts2框架特征简介Struts2是一个基于MVC架构的Java Web应用框架，由Apache Struts团队开发和维护。它是Struts的下一代版本，具有许多强大的特征和功能。本文将介绍Struts2框架的一些主要特征。特征以下是Struts2框架的一些主要特征：1.轻量级：Struts2框架是一个轻量级的框架，只需很少的配置就能实现项目的开发。2.MVC架构：S...

会话含义理论在英语听力教学中的应用及启示作者：黎晓春来源：《知识窗·教师版》2012年第06期        摘要：本文探讨了会话含义理论在英语听力教学中的应用以及该理论对听力教学的启示，指出该理论有助于学生对听力语境中话语意图的正确理解。文章首先对会话含义理论进行了简要分析和阐述，然后在此基础上探讨了该理论在听力教学中的具体应用，最后归纳总结了该理论对听力...

python 分类模型算法Python分类模型算法 - 从入门到精通引言：在机器学习和数据分析领域，分类模型是一个非常重要的工具。它可以帮助我们将数据集中的实例分为不同的类别，并对新的未知实例进行分类。Python作为一种流行的编程语言，提供了许多强大的机器学习库和算法，用于构建和训练分类模型。本文将一步一步介绍Python中常用的分类模型算法，帮助读者从入门到精通。一、概述分类模型算法是一种监督...

平均数编码：针对⾼基数定性特征（类别特征）的数据预处理特征⼯程平均数编码：针对⾼基数定性特征（类别特征）的数据预处理Mean Encoding: A Preprocessing Scheme for High-Cardinality Categorical Features论⽂原⽂下载：如果某⼀个特征是定性的（categorical），⽽这个特征的可能值⾮常多（⾼基数），那么平均数编码（mean...

利⽤卷积神经⽹络（cnn）实现⽂本分类卷积神经⽹络在情感分析中取得了很好的成果，相⽐于之前浅层的机器学习⽅法如NB、SVM效果更好，特别实在数据集较⼤的情况下，并且CNN不⽤我们⼿动去提取特征，原浅层ML是需要进⾏⽂本特征提取、⽂本特征表⽰、归⼀化、最后进⾏⽂本分类，⽂本特征提取主要可以分为四步：（1）：对全部训练⽂档进⾏分词，由这些词作为向量的维数来表⽰⽂本;（2）：统计每⼀类⽂档中所有出现的词...

注意⼒机制+软阈值函数=深度残差收缩⽹络（附代码）深度残差收缩⽹络是⼀种⾯向强噪声数据的深度神经⽹络，是由“深度残差⽹络”和“收缩”组成的。⼀⽅⾯，“深度残差⽹络”已经成为了深度学习领域的基础⽹络。另⼀⽅⾯，“收缩”指的是软阈值函数，是很多信号降噪算法的关键步骤。更重要地，在深度残差收缩⽹络中，软阈值化所需要的阈值，实质上是在注意⼒机制下⾃动设置的，从⽽避免了⼈⼯设置阈值的⿇烦。在本⽂中，我们⾸先...

www�ele169�com  |  51python大数据就业前景软件开发0 引言创业担保贷款是由国家人社部、财政部、人民银行出台的一项普惠性的贷款政策，主要面向城镇失业人员、高校毕业生、返乡创业的农牧民等在金融信贷方面的弱势体，为其提供5到20万的信贷支持，并给予一定数额的贴息补助。2019年全国创业担保贷款约发放1000亿元，为创业者补贴利息约67.5亿元。随着大数据技...

昆虫记十种昆虫的特征昆虫记十种昆虫的特征:1、干泥蜂：他们喜欢在潮湿温暖的地方筑巢。他们经常在烟囱里筑巢，那里的温度适合干泥蜂生存，但是干泥蜂的幼崽经常窒息，所以干泥蜂会在宽阔的烟囱里筑巢。2、萤火虫：在外表看，它有六只短脚，喜欢用它们散步。当雄性萤火虫完全发育时，它们会长出翅膀，因为它本身就是甲虫，雌性萤火虫会一辈子都是幼虫状态。3、蟋蟀：当选择住的地方时，他们不会选择自然形成的隐藏的地方，因为...

机器学习（数据集的组成、特征⼯程、特征抽取、特征预处理、数据降维）⼀.什么是机器学习及其⽬的机器学习是从数据中⾃动分析获得规律（模型），并利⽤规律对未知数据进⾏预测。⽬的：让机器学习程序替换⼿动的步骤，减少企业的成本也提⾼企业的效率。⼆.数据集的构成1.历史数据的格式机器学习的数据：⽂件csv。不存在Mysql：因为存在性能瓶颈（数据⼤的时候，读取速度受限），格式不太符合机器学习要求的数据格式。P...

深⼊理解XGBoost Ref：本⽂是在原⽂基础上进⾏修补。XGBoost原理推倒：（1）⽬标函数：（2） 第⼀项泰勒展开：（3） 第⼆项-定义树的复杂度：（4） 最终的⽬标函数：(5) ⽬标函数的最值：在  取到最⼩值：(6) 分裂增益计算XGBoost树的⽣成细节：（5.1）⾸先列采样，随机选出K列特征作为划分特征；（5.2）然后这K列进⾏并⾏运算，针对每列特征将数据升序排列，保存为...

bothof的用法总结一、Both of的常见用法在英语中，both of是一个常用的短语，在句子中有多种使用方式。本文将总结并解释几种常见的both of用法，以帮助读者更好地掌握这个短语。1. 两者都..."Both of" 可以用来表示“两个人或物体都具有某种特点或做某件事情”。例如：- Both of my parents are doctors.（我的父母亲都是医生。）- I like...

形容词和副词--------形容词目录--------形容词 (1)第一节：形容词的特征、分类和功能 (2)一、形容词的特征 (2)二、形容词的分类 (3)三、复合形容词 (3)四、形容词的功能 (4)第二节：形容词的位置 (5)一、置于名词前 (5)二、置于名词/代词后 (5)三、特别提示 (5)第三节：形容词的比较等级 (6)一、比较级和最高级的构成 (7)二、比较级的用法 (7)三、最高级的...

三角函数公式和图象总结1．与角α终边相同的角，连同角α在内，都可以表示为S={β|β=α+k ×360，k ∈Z}2．弧长公式：α⋅=r l        扇形面积公式lR S 21=其中l 是扇形弧长，R 是圆的半径。 3．三角函数定义：  sin ,cos ,tan y x yr r xααα===，其中P (,)x y 是α终边上一点，||r...

三角函数公式和图象总结  ．与角α终边相同的角，连同角α在内，都可以表示为S=｛β|β=α+k×360，k∈Z｝．弧长公式：      扇形面积公式  其中是扇形弧长，是圆的半径。．三角函数定义：  ，其中P是终边上一点,．同角三角函数的两个基本关系式    ．特殊值：弧度0角度03045609012013515...

点线结合PL-VINS：线特征提取（feature-tracker）代码整理笔记linefeature_tracker本⽂重点关注PL-VINS该框架下的LSD线特征提取部分的代码整理解读，感谢原作者⽼师们的分享。在PL-VIO中直接调⽤了OpenCV旧版本的LSD线段检测器#include<opencv2/line_descriptor/descriptor.hpp>using na...

120机械设计与制造Machinery Design&Manufacture第5期2021年5月典型路面的车辆悬架预瞄控制系统研究秦东晨打黄一鸣打朱玉刚2，王婷婷1（1.郑州大学机械工程学院，河南郑州450001；2.中国汽车技术研究中心有限公司，天津3OO3OO）摘要：针对车辆通过典型路面时悬架控制系统的延迟问题，通过系统建模和机器视觉的方法研究了一种采用完全预瞄的悬架控制系统。该系统首...

基于opencv的⾏⼈检测（⽀持图⽚视频）基于⽅向梯度直⽅图(HOG)/线性⽀持向量机(SVM)算法的⾏⼈检测⽅法中存在检测速度慢的问题，如下图所⽰，对⼀张400*490像素的图⽚进⾏检测要接近800毫秒，所以hog+svm的⽅法放在视频中进⾏⾏⼈检测时，每秒只能检测1帧图⽚，1帧/s根本不能达到视频播放的流畅性。本⽂采⽤先从视频每帧的图像中提取出物体的轮廓（也可以对前后两针图⽚做差，只对有变化的...

OpenCV—PythonCascadeClassifier（级联分类器）⽂章⽬录级联分类器包括两个：训练和检测；⼀、CascadeClassifier的简介：CascadeClassifier是opencv下objdetect模块中⽤来做⽬标检测的级联分类器的⼀个类；简⽽⾔之是滑动窗⼝机制+级联分类器的⽅式；早期opencv版本仅⽀持haar特征的⽬标检测，分别在opencv2.2和2.4之后开...

图像处理之⽬标检测与识别区别：⽬标检测是⽤来确定图像的某个区域是否含有要识别的对象，识别通常只处理已检测到对象的区域。在计算机视觉中有很多⽬标检测和识别的技术：梯度直⽅图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）图像⾦字塔滑动窗⼝四种技术梯度直⽅图是⼀个特征描述符，不是基于颜⾊值⽽是基于梯度来计算直⽅图的。但是这种特征会受到两个⽅⾯的影响：尺度问题、位置问题，为了解...

⼈脸识别68个点转【Opencv】于仕琪⼈脸68个特征点分布情况// ⿐尖 30// ⿐根 27// 下巴 8// 左眼外⾓ 36// 左眼内⾓ 39// 右眼外⾓ 45// 右眼内⾓ 42// 嘴中⼼  66// 嘴左⾓  48// 嘴右⾓  54// 左脸最外 0// 右脸最外 16--------------------------------------...

【opencv】Opencv（Python）教程-轮廓（2）轮廓特征求取⽬标查轮廓的不同特征，例如⾯积，周长，重⼼，边界框等，这些特征在未来的图像识别中，会⼤量的⽤到。矩的概念图像识别的⼀个核⼼问题是图像的特征提取，简单描述即为⽤⼀组简单的数据（图像描述量）来描述整个图像，这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、⼏何形变的⼲扰。图像识别发展⼏⼗年，不断有新的特征提出，⽽图像不变矩...