机械视觉:原理、应用及Python代码示例
机械视觉,又称为机器视觉,是一门涉及计算机视觉、图像处理和人工智能等多个领域的交叉学科。它利用计算机模拟人类视觉功能,通过对采集到的图像或视频信息进行处理和分析,实现对目标对象的识别、定位、测量和判断等功能。随着科技的不断发展,机械视觉在工业自动化、质量检测、医疗诊断、智能安防等领域得到了广泛应用。...
[帮助文档] 使用Python运行环境编写和执行您的代码
本文介绍在函数计算中使用Python语言编写函数的运行环境信息。
[帮助文档] 使用Python请求处理程序响应事件并执行相关业务代码
您可以使用Python请求处理程序响应接收到的事件并执行相应的业务逻辑。本文介绍Python请求处理程序的相关概念、结构特点和示例。
[帮助文档] PAI Python SDK代码示例
PAI Python SDK提供了丰富的代码示例Notebook,开发者可以通过这些Notebook快速学习如何通过Python Python SDK在PAI完成模型的开发部署等工作。
[帮助文档] 如何使用Python来访问表格问答服务
本文介绍如何使用Python来访问表格问答服务。
【排序算法】冒泡排序,选择排序,插入排序算法原理及Python代码实现
1.冒泡排序 1.1算法原理 从第一个元素开始,比较相邻元素的大小,如果大小顺序有误,则对调之后再进行下一个元素比较,经过这样不断交换之后,就可以找出最后一个元素的正确位置。接着再逐步进行交换,直到完成所有数据的排序关系为止。过程示意如下图: 优点:算法简单直接 缺点:算法复杂度为O(n^2^) 1...
线性回归 梯度下降原理与基于Python的底层代码实现
1 梯度下降算法原理梯度下降是一种常用的优化算法,可以用来求解许包括线性回归在内的许多机器学习中的问题。前面讲解了直接使用公式求解θ \thetaθ (最小二乘法的求解推导与基于Python的底层代码实现),但是对于复杂的函数来说,可能较难求出对应的公式,因此需要使用梯度下降。假设我们要求解的线性回...
线性回归 正则项(惩罚项)原理、正则项的分类与Python代码的实现
1 正则项的含义在线性回归中,正则项是一种用于控制模型复杂度的技术,它通过将系数的大小加入到损失函数中,以限制模型的复杂度。在线性回归中,通常使用L1正则项或L2正则项。正则项的形式可以表示为:L1正则项(Lasso):L2正则项(Ridge):...
线性回归 特征扩展的原理与python代码的实现
1 多项式扩展的作用在线性回归中,多项式扩展是种比较常见的技术,可以通过增加特征的数量和多项式项的次数来提高模型的拟合能力。举个例子,多项式扩展可以将一个包含 n 个特征的样本向量 x 扩展为一个包含 k 个特征的样本向量,其中 k 可以是 n 的任意多项式。例如,如果我们使用二次多项式扩展,可以将...
地图四色原理的涂色实现:基于遗传算法的Python代码
本文介绍利用Python语言,实现基于遗传算法(GA)的地图四色原理着色操作。1 任务需求 首先,我们来明确一下本文所需实现的需求。 现有一个由多个小图斑组成的矢量图层,如下图所示。 我们需要找到一种由4种颜色组成的配色方案,对该矢量图层各图斑进行着色,使得各相邻小图斑间的颜色不一致,如下...
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