该代码用于图像分类,分割识别。
其中包括特征提取。
图像处理,把一幅图片中不同类型的水果进行自动分类,识别
2024/8/29 12:04:03 4.01MB 图像识别 图像分类
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TerraScan模块是用来处理数以千万计的激光点数据,较大内存的计算机次能处理超过1000万个点。
软件里提供的工具可以广泛应用于电力输送、洪水分析、高速公路设计、钻孔勘探、森林普查、数字城市建模等不同领域。
该模块可以从文本文件或二进制文件读入激光点数据,包含如下功能:三维方式浏览点数据:自定义点类,如:地表类、植被类、建筑物类、电线类:,激光点分类:根据自定义规则自动分类激光点:如电力铁塔:交互式判别三维月标,应用围栏刑除不要或错误的点:删除不必要的点,减少数据量
2024/8/19 13:08:52 12.34MB terrasolid
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乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。
基于人工提取特征的分类算法,存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。
为此,采用一种改进的深度卷积神经网络模型,实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时,利用数据增强和迁移学习方法,有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问题。
实验结果表明,该方法的识别率可达到91%,且具有较好的鲁棒性和泛化性
2024/8/3 5:11:41 632KB 深度学习 图像识别
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第一章:引言第二章:文本特征提取技术第三章:文本检索技术第四章:文本自动分类技术第五章:文本自动聚类技术第六章:话题检测跟踪技术第七章:文本过滤技术第八章:关联分析技术第九章:文档自动摘要技术第十章:信息抽取第十一章:智能问答(QA)技术第十二章:文本情感分析技术第十三章:Ontology第十四章:半结构化文本挖掘方法第十五章:文本挖掘工具与应用
2024/5/12 6:28:58 12.78MB 文本挖掘技术 北京大学 课件
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基于vc++的SVM源代码,可以轻松实现自动分类(如文本自动分类)、回归分析等。
SVM(支持向量机)拥有完美的数学基础。
2024/1/19 16:11:05 304KB SVM 自动分类 回归分析 支持向量机
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一篇心电信号识别和分类的论文。
定义并提取了基于时域特征、小波域特征和高阶统计量特征等三大类心电特征参数,将一次性直接求解多类模式的SVM方法应用于心电信号分类。
2023/10/18 14:27:35 268KB 心电信号分类
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简书代码
2023/9/6 6:25:56 25KB 机器自动分类
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TCP误码率检测V1.0本软件可以运行于WIN7/WINXP等系统下,软件设计环境VB2005,要求装有NET2.0环境,是设计和生产监控系统的性能测试软件。
功能如下:1.多网卡支持,点击IP处可自动切换网卡IP。
2.实时记录超时或丢包的时间及接收发送数据,可以随时查看。
3.测试中随时更改发送间隔,发送总包数及每包字节数可调,可选关闭。
4.每包数据均为随机数据,没有雷同。
5.测试中可以放心使用最快的扫描速度,加快测试周期。
6.记录测试起止时间,运行总时间精确到毫秒。
7.自动计算丢包和误码率,发送与接收的包数,字节数自动分类统计。
8.欢迎交流,指正,本软件免费。
软件运行要求1.WINXP系统上没装VS2005或更高版的VS软件的用户,可以到网上先下载NET2.0安装包,20M左右,安装了NET2.0安装包后可用。
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1、图片自动分类
2、载入效果非常美丽3、支持幻灯片播放4、超炫的动画效果5.界面美观
2023/3/16 19:30:45 4.79MB android 图库 相册
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题目基本要求是对图像能进行自动分类,先构建图库,在百度上搜索就行,但是要留意维数,别太高,否则一般的笔记本受不了。
然后对图像进行特征提取,提取颜色直方图特征。
再将特征转换为多维数组然后按照libsvm的各种要求进行设置就基本ok,在论文中有详细的论述。
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡