代码如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- #导入需要的包 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from xgboost import XGBClassifier from xgboost import

直接上代码,简单 # -*- coding: utf-8 -*- """ ############################################################################### # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 代码:http://github.com/wanglei5205 # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # 目的:学习xgb

※注:参数SURF中的hessian阈值是图像Hessian矩阵判别式的阈值,值越大检测出的特征点就越少,也就意味着特征点越稳定 #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp&

如何从一个深度图像(range image)中提取NARF特征 代码解析narf_feature_extraction.cpp #include <iostream> #include <boost/thread/thread.hpp> #include <pcl/range_image/range_image.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/visualization/range_image_v

include头文件中有slamBase.h # pragma once // 各种头文件 // C++标准库 #include <fstream> #include <vector> using namespace std; // OpenCV #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //PCL #include <pcl/io/pcd_io.h&

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/30974513 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了Ope

1.原理 https://www.cnblogs.com/zhouxiaohui888/p/6008368.html 2.实战 xgboost中比较重要的参数介绍: (1)学习率:learning rate :一般设置比较低,0.1以下 (2)tree: max_depth min_child_weight subsample colsample_bytree gamma (3)正则化参数 lambda alpha (1)objective [ default=reg:linear ] 定义学习

0x00 - 前言 看过example后,就会想自己动动手,这里改改那里修修.我们先试着添加自己喜欢的marker/nft进行识别. 比如我做了一个法拉利的marker: 还有网上找了一个法拉利logo的图片用于NFT(Natural Feature Tracking): 对应显示的模型是这样的(仅供参考^_^!) 0x01 - marker制作流程 1.制作marker图片 首先我们找到doc/patterns/Blank pattern.png,使用这个空白的marker图片制作出自己想要的

http://www.opengpu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=965&extra=page%3D1 游戏引擎剖析(Game Engine Anatomy 101) 原文作者:Jake Simpson 译者: 向海 Email:GameWorldChina@myway.com 英文原版下载 :   <ignore_js_op> Game Engine Anatomy.pdf (711.1 KB, 下载次数: 274) 第1部分: 游戏引擎

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器

1前言 本人写技术博客的目的,其实是感觉好多东西,很长一段时间不动就会忘记了,为了加深学习记忆以及方便以后可能忘记后能很快回忆起自己曾经学过的东西. 首先,在网上找了一些资料,看见介绍说UFLDL很不错,很适合从基础开始学习,Adrew Ng大牛写得一点都不装B,感觉非常好,另外对我们英语不好的人来说非常感谢,此教程的那些翻译者们!如余凯等.因为我先看了一些深度学习的文章,但是感觉理解得不够,一般要自己编程或者至少要看懂别人的程序才能理解深刻,所以我根据该教程的练习,一步一步做起,当然我也参考了

一.初始化设置 1 jvm out of memory 解决方案: 在weka SimpleCLI窗口依次输入java -Xmx 1024m 2 修改配置文件,使其支持中文: 配置文件是在Weka安装后的目录下,比如我的是在C:\Program Files\Weka-3-7\RunWeka.ini,打开这个文件,找到fileEncoding=Cp1252这一行,改成fileEncoding=utf-8即可.如下: # The file encoding; use "utf-8" ins

原文作者:Jake Simpson译者: 向海Email:GameWorldChina@myway.com ------------------------------------------------------------第1部分: 游戏引擎介绍, 渲染和构造3D世界 介绍 自Doom游戏时代以来我们已经走了很远. DOOM不只是一款伟大的游戏,它同时也开创了一种新的游戏编程模式: 游戏 "引擎". 这种模块化,可伸缩和扩展的设计观念可以让游戏玩家和程序设计者深入到游戏核心,用新

第二章Shell的结构  “Shell 编程”的大伞之下有大量的API函数和COM接口.这个种类繁多的‘命令’集允许你用不同的方法对Windows Shell进行编程.函数和接口并不是两种提供相同功能的等价途径,相反,它们在不同的逻辑层上提供不同的功能.          API函数包含了用户想要在Shell对象上执行的基本操作,如文件和文件夹.COM接口则给出了扩展增强,甚至客户化各种要素对象的机会,包括Shell本身标准行为.用面向任务的方法对函数和对象进行分组将给我们一个总体上观察Shel

BOM 之 window 对象 在网页中定义的任何一个对象,变量和函数,都以 window 作为其 Global 对象,因此有权访问别的方法和属性    var age = 26;    function sayAge()    {        alert(this.age);    } // alert(window.age); // 26    // sayAge(); // 26    window.sayAge(); // 26 在全局作用域中定义了一个变量 age 和 一个函数 sa

LinkButton 控件是没有边框的 Button 控件,当用户将鼠标移动到该控件位置时,其内容将加亮显示.这些特征通常借助包含在浏览器页面中的 HTML 链接进行展示.为使 LinkButton 控件能够执行某些操作,您必须像对待 Button 控件一样,指定 click 事件处理函数.

终于开始自己这个“聚水成洋”的路程了. 经过近一年的iOS学习和开发,遇到很多困难,一开始的陌生和畏惧,中途的困惑和纠结,解决问题后的豁然开朗和总结提升,自己就在这样一个不断的循环中逐渐成长起来了. 很难说一个人接下来的路会是怎样,就如自己跌跌撞撞就开始了iOS开发一样,但是,只要坚持和不断总结提升,现在看起来陌生困难的事,也会被我们的倔强磨平坦. 为了不让自己迷失,所以我选择不断回头和总结,时刻认清自己的过去和现在的位置,继续走在梦想的道路上. 好了,我开始总结第一个知识点了. 何为分类. O

逆向知识第一讲,IDA的熟悉使用,以及TEB,PEB结构 一丶熟悉IDA,以及手工制作sig文件. IDA,静态分析工具,网上随便找一个即可下载. 首先,我们写一个可执行EXE,最简单的 使用IDA打开. 1.提示使用什么格式打开 因为是PE格式,所以我们选择PE即可.点击OK 2.重新打开一下 如果以前已经打开过这个PE,那么重新打开,则会显示这三个按钮, 1.overwrite 重新写入,代表覆盖以前的.(联系中常用这个,工作中不常用) 2.load existing 加载已经存在,这个很常

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在

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开发环境:Windows7, VS2010, OpenCV2.4.10 1.图像特征匹配 // AxFeatureExtract.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>