从零开始实现穿衣图像分割完整教程（附python代码演练）

时装业是人工智能领域很有前景的领域.研究人员可以开发具有一定实用价值的应用.我已经在这里展示了我对这个领域的兴趣,在那里我开发了一个来自Zalando在线商店的推荐和标记服装的解决方案. 在这篇文章中,我们会开发一个提取连衣裙的应用.它输入原始的图像(从网络上下载或用智能手机拍照),并提取图像中的连衣裙.分割的难点在于原始图像中存在了大量的噪声,但是我们会在预处理期间通过一个技巧来解决这个问题. 最后,您还可以尝试将此解决方案与之前引用的解决方案合并.这允许您通过外出和拍摄时拍摄的照片,开发一个…

XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是…

机器学习/逻辑回归（logistic regression）/--附python代码

个人分类: 机器学习本文为吴恩达<机器学习>课程的读书笔记,并用python实现. 前一篇讲了线性回归,这一篇讲逻辑回归,有了上一篇的基础,这一篇的内容会显得比较简单. 逻辑回归(logistic regression)虽然叫回归,但他做的事实际上是分类.这里我们讨论二元分类,即只分两类,y属于{0,1}. 选择如下的假设函数: 这里写图片描述其中: 这里写图片描述上式称为逻辑函数或S型函数,图像如下图: 这里写图片描述可以看到,当z趋向正无穷,g(z)趋向1,当z趋向负无穷g(z)趋…

【路径规划】 Optimal Trajectory Generation for Dynamic Street Scenarios in a Frenet Frame (附python代码实例)

参考与前言 2010年,论文 Optimal Trajectory Generation for Dynamic Street Scenarios in a Frenet Frame 地址:https://www.researchgate.net/publication/224156269_Optimal_Trajectory_Generation_for_Dynamic_Street_Scenarios_in_a_Frenet_Frame Python代码示意地址:https://gitee.…

【转】XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下…

[转载]基于Redis的Bloomfilter去重（附Python代码）

前言: “去重”是日常工作中会经常用到的一项技能,在爬虫领域更是常用,并且规模一般都比较大.去重需要考虑两个点:去重的数据量.去重速度.为了保持较快的去重速度,一般选择在内存中进行去重. 数据量不大时,可以直接放在内存里面进行去重,例如python可以使用set()进行去重. 当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构. 当数据量再大一点时,可以用不同的加密算法先将长字符串压缩成 16/32/40 个字符,再使用上面两种方法去重: 当数据量达到亿(甚至十亿.百亿)数量级时,内存有限…

outlier异常值检验算法之_箱型图(附python代码)

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseI…

深度学习中正则化技术概述（附Python代码）

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 磐石介绍数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合.你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现非同一般的好,却在测试集上表现很一般.或者是你曾在公开排行榜上名列前茅,却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况.那这篇文章会很适合你. 去避免过拟合可以提高我们模型的性能. 在本文中,我们将解释过拟合的概念以及正则化如何帮助克服过拟合问题…

光照问题之常见算法比较(附Python代码)

一.灰度世界算法 ① 算法原理灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平…

Zabbix使用微信发送告警（附Python代码）

介绍本文将介绍如何把zabbix告警接入到微信,通过微信企业号将告警信息发送到运维人员的微信上.本文适合于已经实现了邮件告警的小伙伴,因为需要在已经能实现告警的基础上进行,如果还不知道如何配置zabbix告警的小伙伴们请查看以下文章先实现告警: 在实现告邮件告警的基础上再进行操作 <zabbix报警媒介介绍(61)>http://www.ttlsa.com/zabbix/zabbix-action-media/ <zabbix脚本报警介质自定义(35)>http://www.tt…

异常值检验实战1--风控贷款年龄变量(附python代码)

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 结论结论只属于教学数据,每个场景不一样,结论不一样,仅供参考年龄45岁以上属于离群值,有欺诈嫌疑,建议不考虑放贷,可根据其他情况综合判定15…

使用条件随机场模型解决文本分类问题（附Python代码）

对深度学习感兴趣,热爱Tensorflow的小伙伴,欢迎关注我们的网站!http://www.tensorflownews.com.我们的公众号:磐创AI. 一. 介绍世界上每天都在生成数量惊人的文本数据.Google每秒处理超过40,000次搜索,而根据福布斯报道,每一分钟我们都会发送1600万条短信,并在Facebook上发布510,00条评论.那么一个外行人来说,是否真的很难处理如此庞大的数据量? 仅新闻网站和其他在线媒体每小时就会产生大量的文本内容.如果没有合适的工具,分析文本数据的模…

作图直观理解Parzen窗估计（附Python代码）

1.简介 Parzen窗估计属于非参数估计.所谓非参数估计是指,已知样本所属的类别,但未知总体概率密度函数的形式,要求我们直接推断概率密度函数本身. 对于不了解的可以看一下https://zhuanlan.zhihu.com/p/88562356 下面仅对<模式分类>(第二版)的内容进行简单探讨和代码实现 2.窗函数我们不去过多探讨什么是窗函数,只需简单理解这种估计的思想即可. 假设一种情况,你正在屋里看模式分类,结果天降正义掉下来一盆乒乓球,掉的哪里都是,你觉得这是天意,如果很多乒乓球都掉…

SILC超像素分割算法详解(附Python代码)

SILC算法详解一.原理介绍 SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法用来生成超像素(superpixel) 算法步骤: 已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间,LAB颜色空间表现的颜色更全面假如预定义参数K,K为预生成的超像素数量,即预计将M*N大小的图像(像素数目即为M*N)分隔为K个超像素块,每个超像素块范围大小包含[(M*N)/K]个像素假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话,那么每个超像素块的长和宽均可定义为S,…

(转)利用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型（附Python和R代码）

转自: 原文标题:Build High Performance Time Series Models using Auto ARIMA in Python and R 作者:AISHWARYA SINGH:翻译:陈之炎:校对:丁楠雅原文链接: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/08/auto-arima-time-series-modeling-python-r/ 简介想象你现在有一个任务:根据已有的历史数据,预测下一代iPhone的价格,…

70个Python练手项目列表（都有完整教程）

前言: 不管学习那门语言都希望能做出实际的东西来,这个实际的东西当然就是项目啦,不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行. 这里整理了70个Python实战项目列表,都有完整且详细的教程,你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手,你也可以从中寻找灵感去做自己的项目. 70个Python项目列表: 1.[Python 图片转字符画] 2.[200行Python代码实现2048] 3.[Python3 实现火车票查询工具] 4.[高德API+Python解决租房问题 ] 5.[Python3…

[转]让你从零开始学会写爬虫的5个教程（Python）

让你从零开始学会写爬虫的5个教程(Python) 写爬虫总是非常吸引IT学习者,毕竟光听起来就很酷炫极客,我也知道很多人学完基础知识之后,第一个项目开发就是自己写一个爬虫玩玩. 其实懂了之后,写个爬虫脚本是很简单的,但是对于新手来说却并不是那么容易.实验楼就给那些想学写爬虫,却苦于没有详细教程的小伙伴推荐5个爬虫教程,都是基于Python语言开发的,因此可能更适合有一定Python基础的人进行学习. 1.基于scrapy爬虫的天气数据采集首先介绍这个教程,比较简单,也容易上手,只要有Pyt…

PYTHON实战完整教程1-配置VSCode开发环境

一.安装为降低学习门槛,保证学习目标的聚焦,我们在windows(使用WinServer2019虚拟机)上搭建开发环境.(系列教程最后结束时,也会部署到linux上) 打开Python官网 https://www.python.org/,找到windows对应环境的下载包. 下载后的文件名为:python-3.8.5-amd64.exe,直接双击运行即可完成安装. 说明:安装时注意要勾选 Add Python 3.8 to PATH ,其他都按默认选项即可. 接下来我们做如下检查: 1.检…

CSS从大图中抠取小图完整教程(background-position应用)

CSS从大图中抠取小图完整教程(background-position应用) 转自: http://www.cnblogs.com/iyangyuan/archive/2013/06/01/3111704.html 相信很多喜欢研究网页界面的童鞋都遇到过一个奇妙的现象:网页中很多图片素材被合成在一张图片上. 起初小菜模仿网站的时候,经常遇到这个现象,那时候也不知道这时什么技术,人家的整张图片素材不会利用,只能用ps切图,切成单个的再用... 其实,这是一个非常简单的技术,就是因为想象的太难了,…

【阿里云产品公测】阿里云ACE部署通用完整教程及评测

[阿里云产品公测]阿里云ACE部署通用完整教程及评测作者:阿里云用户bailimei ACE应该是目前在公测的服务中应用最广泛的一项服务.在公测云引擎ACE前曾使用过新浪SAE,而ACE给我的最初印象是比SAE要简单易用的多,除了上传文件需用SVN外,其它就像在用ECS+RDS,体验上没多大差别,因我现在就用着这两项产品,所以感觉比较直观.原先已有同学写了一些优秀的ACE教程,对分享自己的体验我们都应该点赞.下面以测试部署wordpress为例,重点对ACE使用过程中遇到的难点问题展开说明,并…

Eclipse、MinGW、JNI编写C++生成dll, Java端调用的完整示例(附java.lang.UnsatisfiedLinkError解决方法)

Eclipse.MinGW.JNI编写C++生成dll, Java端调用的完整示例(附java.lang.UnsatisfiedLinkError解决方法) 问题背景:之前的JNI编程都是基于Android的NDK工具,生成so文件供android端调用,参见:http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/8525720 现在的目标是用eclipse CDT MinGW编写C++文件生成PC上可用的动态链接库dll,供纯Java调用.本以为…

tep完整教程帮你突破pytest

持续维护的教程 tep教程会随着版本更新或经验积累,持续维护在电子书中,最新的最全的内容请锁定这篇文章[最新]tep完整教程帮你突破pytest: https://dongfanger.gitee.io/blog/chapters/tep.html 对教程有任何疑问或建议,可添加微信交流哟:cekaigang. tep是个小工具 tep是Try Easy Pytest的首字母缩写,是一款基于pytest测试框架的测试工具,集成了各种实用的第三方包和优秀的自动化测试设计思想,帮你快速实现自动化项目…

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1 摘要验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的防火墙功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2 关键词关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3 免责声明本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站完全对外公开的公共图片资源. 本文只做了该网…

MVC5+EF6 入门完整教程

MVC5+EF6 入门完整教程11--细说MVC中仓储模式的应用 MVC5+EF6 入门完整教程10:多对多关联表更新&使用原生SQL@20150521 MVC5+EF6 入门完整教程9:多表数据加载@20150212 MVC5+EF6 入门完整教程8 :不丢失数据进行数据库结构升级 @20141215 MVC5+EF6 入门完整教程7 :排序过滤分页 @20141201 MVC5+EF6 入门完整教程6 :分部视图(Partial View) @20141117 MVC5+EF6 入门完整教程…