SWMM模型产流计算中,有一个比较重要的参数就是子汇水区的特征宽度(width),这个参数对地表汇流时间和峰值有一定的影响.子汇水区特征宽度的计算方法有很多,这里介绍比较常用的两种: (1)采用面积除以流长的方法:流长可以假定为子汇水区边界上距离子汇水区出口最远的那一点至出口的距离,然后根据子汇水区的面积除以流长从而得到特征宽度.流长也可以采用近似方法,比如采用边界上距离出口最远的某个折点来计算流长,这样可以GIS中提取子汇水区的折点,然后简单计算一下便可以得到流长.(常用方法) (2)采用面积…

在XGBoost中提供了三种特征重要性的计算方法: ‘weight’ - the number of times a feature is used to split the data across all trees. ‘gain’ - the average gain of the feature when it is used in trees ‘cover’ - the average coverage of the feature when it is used in trees 简单…

目录 0. 前言 1. 第一篇 2. 第二篇 3. 第三篇keras实现 4. 一篇关于U-Net的改进 0. 前言   今天读了U-Net觉得很不错,同时网上很多很好很详细的讲解,因此就不再自己写一个overview了,互联网的意义就是给了我们相互学习,相互借鉴的黄金机会(懒惰完美的接口). 1. 第一篇 1. 按论文章节回顾具体内容 1. Abstract   在本文中我们提出了一种网络结构和训练策略,它依赖于充分利用数据增强技术来更高效地使用带有标签的数据.在U-net的结构中,包括捕获一…

单目SLAM地图初始化的目标是构建初始的三维点云.由于不能仅仅从单帧得到深度信息,因此需要从图像序列中选取两帧以上的图像,估计摄像机姿态并重建出初始的三维点云. ORB-SLAM中提到,地图初始化常见的方法有三种. 方法一 追踪一个已知物体.单帧图像的每一个点都对应于空间的一条射线.通过不同角度不同位置扫描同一个物体,期望能够将三维点的不确定性缩小到可接受的范围. 方法二 基于假设空间存在一个平面物体,选取两帧不同位置的图像,通过计算Homography来估计位姿.这类方法在视差较小或者平面上的…

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人…

将A/B协议这部分单独拿出来说一方面是因为这部分内容是比较容易忽视的,周围大多数用到input子系统的开发人员也不甚理解:另一方面是由于这部分知识一旦扩展到TP(触摸屏Touch Panel)的多点触摸就要与Middleware/Framework一起结合起来看才能完全掌握,复杂性所在.这里的Middleware/Framework是针对android来说的,本人从事android这几个层次的工作,所以就从android的角度来讲讲这部分内容,其他系统虽然代码不同,但原理上是完全一样的.    …

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人…

目的:为了让训练效果更好 bagging:是一种并行的算法,训练多个分类器,取最终结果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一种串行的算法,根据前一次的结果,进行加权来提高训练效果 stacking; 是一种堆叠算法,第一步使用多个算法求出结果,再将结果作为特征输入到下一个算法中训练出最终的预测结果 1.Bagging:全程boostap aggregation(说白了是并行训练一堆分类器) 最典型的算法就是随机森林 随机森林的意思就是特征随机抽取,即每一棵数使用60…

转自:http://blog.csdn.net/droidphone/article/details/8434768 Multi-touch (MT) Protocol ------------------------- Copyright(C) 2009-2010 Henrik Rydberg<rydberg@euromail.se> 简介 ------------ 为了发挥新近的多点触摸和多用户设备的强大功能,为多点触摸定义一种上报详细数据的方法(比如有多个物体直接接触到设备的表面),是非…

转自:http://blog.csdn.net/droidphone/article/details/8434768 Multi-touch (MT) Protocol ------------------------- Copyright(C) 2009-2010 Henrik Rydberg<rydberg@euromail.se> 简介 ------------ 为了发挥新近的多点触摸和多用户设备的强大功能,为多点触摸定义一种上报详细数据的方法(比如有多个物体直接接触到设备的表面),是非…