按时间归档：2022年01月

当有很多模型可以选择，而又不太确定哪个模型比较好的时候，就直接一个一个试过去好了。写了一个我认为的回归模型一般需要的过程。其中有归一化、反归一化、均方误差、拟合曲线、预测曲线等，还有什么需要稍微改改就好了吧。代码如下：# coding: utf-8import numpy as npfrom sklearn import svmimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplfrom sklearn.preprocessing im

目录一、什么是ModelArts二、ModelArts特点三、ModelArts开发流程1、进入控制台2、创建桶3、自动学习总结一、什么是ModelArtsModelArts 是面向开发者的一站式 AI 开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。二、ModelArts特点低门槛 ：开箱即用，零基础3步即可构建AI模型高.

零.前言这次使用Move_Base框架配置配置，就能实现自主导航了。仿真篇结束，后面找机会拿个实物来玩儿。在整理包，后面会传到github和gitee上一.安装与介绍1.1 move_base安装sudo apt-get install ros-noetic-move-base框架是这样，我们只需要配置定位： amcl路径规划：局部与全局。其中，局部我们使用符合阿克曼模型的teb_local_planner地图：map_server，来创建代价地图里程计：odom已经配置1.2

1. LightGBM的优点参考：LightGBM模型的特点和优点1.1 使用直方图的方式 对于每个特征的所有候选分割点按照其范围分成N个箱子，累加箱子内的梯度提升值，对于箱子里的每个候选分割点都计算带来的梯度增益，对于每个箱子分别保存其累计梯度、箱子内的样本数量。之后再分裂节点时直接对直方图遍历进行分割点的候选即可，通过直方图的方式，虽然分割的精度变差了，但是对最后的结果影响不大，一方面能够提升计算效率，另一方面这种较粗的分割点可以起到一种正则化的效果。 之后进…

文章目录1.简单阈值：图像阈值1.简单阈值：当像素高于阈值时，我们给这个像素赋予新值，（可能白色）否则我们给其赋予另外一个新值（可能黑色）使用到的函数：cv2.threshold(原图像(原图像是灰度图)，(用来对像素值进行分类的阈值)，(当像素值高于阈值时，应该赋予的新值),openCV中提供多种不同阈值的方法))cv2.threshhold参数四，这些方法包括：ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)src： 输入

用opencv和pillow实现嵌套文件夹照片白边裁剪&格式转换1. 导包2. 设置路径3. 查看读取路径中的文件夹名称4. 创建写入路径中的同样名称的文件夹5. 实现裁剪&格式转换6. 结果展示1. 导包import osimport numpy as npimport cv2from PIL import Image2. 设置路径使用pillow路径就把opencv注释掉，使用opencv就把pillow注释掉path = r”fruit1″new_path = r”

北京时间1月18日晚间消息，据报道，微软公司今日宣布，计划以每股95美元的现金收购游戏开发和互动娱乐内容发行商动视暴雪，交易总金额约为687亿美元，这也是微软有史以来交易价格最高的收购。外媒All Top Everything最近按照2020年的游戏营收盘点了2021年全球最大的游戏公司前十名（此排名仅考虑游戏收入，不计算公司其他业务的收入）。索尼以250亿美元的营收获得了第一名，腾讯获得了第二名，第三名是任天堂。1.索尼游戏营收：250亿美元2020最赚钱业务：PlayStation 52.腾

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cutout是2017年提出的一种数据增强方法，想法比较简单，即在训练时随机裁剪掉图像的一部分，也可以看作是一种类似dropout的正则化方法。Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutoutpaper:https://arxiv.org/pdf/1708.04552.pdfcode:https://github.com/uoguelph-mlrg/Cutoutcutout采用的操作是随机裁剪掉图像中..