NXopen 创建特征后,这个特征怎么用。 [问题点数:40分]

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NXOpen之使用Python实现尺寸盒功能
NXOpen之使用Python实现尺寸盒功能 import math import NXOpen import NXOpen.UF def BoundingBox() : theSession = NXOpen.Session.GetSession() theUFSession = NXOpen.UF.UFSession.GetUFSession() workPar...
NXOpen创建block,设置颜色,遍历边,倒角
采用 openc++编程,首先使用代码录制的方法得到相应代码,通过对代码的分析,然后修改。可以大大减轻开发的难度。UF_initialize(); //环境 Session *theSession = Session::GetSession(); //<em>创建</em>空<em>特征</em> Features::Feature *nullNXOpen_Features_Feature(NULL);
用C#在NX上写的一个小程序:遍历part文件得到实体及实体上的特征
用C#在NX上写的一个小程序: 首先遍历当前的workpart文件得到实体 再遍历实体得到每个实体上的<em>特征</em>
NX二次开发-NXOpen中Point3d类型转换成point类型
NX9+VS2012 #include &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;NXOpen/NXObject.hxx&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt; #include &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;NXOpen/Part.hxx&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt; #include &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;
NX二次开发-NXOpen方式遍历所有体workPart->Bodies();
NX11+VS2013 #include &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;NXOpen/DisplayManager.hxx&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt; #include &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;NXOpen/Body.hxx&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt; #include &amp;amp;a
NX二次开发-UFUN和NXOpen结合开发中Tag_t对象与TaggedObject对象转换方法
本文通过举四个例子来告诉大家在NX二次开发过程中会经常用到UFUN和NXOpen结合去开发,在UFUN中我们得到的是Tag_t对象,在NXOpen中得到的是TaggedObject对象,这两个是需要进行转换的。本文主要知识点为:TaggedObject-&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;tag_t() , NXOpen::NXObjectManager::Get(BodyTag1) , feature1-&amp;amp;amp;amp;amp;amp;
Creo遍历模型树中每个实体模型的装配路径
本资源使用与Creo的二次开发,通过执行本程序代码,可以得到Creo模型树中每个人实体元件的安装路径信息,通过这些信息的获得,可以拓展到更多其它的信息。
NX Open C++ 9.0
NX9.0 OPEN C++的CHM帮助文档
NX二次开发-UFUN输入特征TAG,获取特征所有表达式TAG和个数UF_MODL_ask_exps_of_feature
NX9+VS2012 #include &amp;amp;lt;uf.h&amp;amp;gt; #include &amp;amp;lt;uf_modl.h&amp;amp;gt; UF_initialize(); //<em>创建</em>块 UF_FEATURE_SIGN Sign = UF_NULLSIGN;//设置布尔 double Corner_pt[3] = {0.0, 0.0, 0.0};//设置原点 char *Edge_Len[3] = {&amp;quot;100&amp;quot;,...
UG的NXOpen体系示例
 在一个网站上看到<em>这个</em>图片示意UG的NXOpen,感觉不错贴过来。对初次了解UGOpen的人应该很有帮助。  
NX二次开发-NXOpen方式遍历所有体workPart->Bodies();博客文章源代码
NX二次开发-NXOpen方式遍历所有体workPart->Bodies();博客文章源代码
C# 扩展方法在NXOPEN中的应用(2)
举例: 如果需要对NXopen中的Vector3D进行扩展一个反向的方法NagatedVector namespace NXOpen   //可以使用该命名空间 { public static class Vector_eric //静态类 { /// &amp;lt;summary&amp;gt;         /// 反向矢量         /// &amp;lt;/summary&amp;gt;       ...
数据挖掘中的特征选择问题
<em>特征</em>工程包括<em>特征</em>选择和<em>特征</em>提取。数据和<em>特征</em>决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近<em>这个</em>上限而已。通常而言,<em>特征</em>选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的<em>特征</em>集,工程上常用的方法: ①计算每一个<em>特征</em>与响应变量的相关性:计算皮尔逊系数和互信息系数,皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性,但是计算相对复杂一些,好在很多toolkit里边都包含了<em>这个</em>工具(如sklearn的MI
NX二次开发,树列表用法介绍
NX二次开发,Block UI Style树列表用法介绍
特征工程:特征生成,特征选择(三)
<em>特征</em>生成 <em>特征</em>工程中引入的新<em>特征</em>,需要验证它确实能提高预测得准确度,而不是加入一个无用的<em>特征</em>增加算法运算的复杂度。 1. 时间戳处理 时间戳属性通常需要分离成多个维度比如年、月、日、小时、分钟、秒钟。但是在很多的应用中,大量的信息是不需要的。比如在一个监督系统中,尝试利用一个’位置+时间‘的函数预测一个城市的交通故障程度,<em>这个</em>实例中,大部分会受到误导只通过不同的秒数去学习趋势,其实是不合理的
Numpy中数组的特征信息
Numpy中数组的<em>特征</em>信息 X.flags #数组的存储情况信息。 X.shape #结果是一个tuple,返回本数组的行数、列数、…… X.ndim #数组的维数,结果是一个数 X.size #数组中元素的数量 X.itemsize #数组中的数据项的所占内存空间大小 X.dtype #数据类型 X.T #如果X是矩阵,发挥的是X的转置矩阵 X.trace() ...
机器学习之特征工程
本文是一篇关于<em>特征</em>工程的总结类文章,如有不足之处或理解有偏差的地方,还望大家多多指点。首先,给一张<em>特征</em>工程的思维导图: 【如果要浏览图片,建议将其下载到本地,使用图片浏览软件查看】 关于<em>特征</em>工程(Feature Engineering),已经是很古老很常见的话题了,坊间常说:“数据和<em>特征</em>决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近<em>这个</em>上限而已”。由此可见,<em>特征</em>工程在机器学习中占有相当重要的地位
图像卷积和池化操作后的特征图大小计算方法
一,卷积操作 若图像为正方形:设输入图像尺寸为WxW,卷积核尺寸为FxF,步幅为S,Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN: 若图像为矩形:设输入图像尺寸为WxH,卷积核的尺寸为FxF,步幅为S,图像深度(通道数)为C,Padding使用P,则: 卷积后输出图像大小: , , ...
NX二次开发-创建NX9 NXOpenCPP Wizard开发向导模板
NX9+VS2012 此方法应该适用于NX10以下的版本,NX6-NX9应该都是可以的,我只测试了NX9,其他版本是否可以大家可以测试一下。 做NX二次开发的兄弟应该都知道从NX10开始UGOPEN下的vs_files里的开发向导模板有两个,一个OPEN的,一个OPEN NXOpen C++的,但是以前的NX版本只有一个OPEN向导模板,没有NXOpen C++的模板。 以NX9为例,NX9的安装...
NX二次开发-UFUN计算两点距离UF_VEC3_distance
NX11+VS2013 #include &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;uf.h&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt; #include &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;uf_curve.h&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt; #include &amp;amp;amp;amp;amp
特征选择之信息增益法
在设计分类系统的时候,一个很重要的环节便是<em>特征</em>选择,面对成千上万上百万的<em>特征</em>,如何选取有利于分类的<em>特征</em>呢?信息增益(Information Gain)法则是其中一种比较高效的做法。本文首先介绍理解信息增益(Information Gain)的基本概念,之后介绍如何将其运用在<em>特征</em>选择中,最后以stanford-nlp中利用信息增益法实现<em>特征</em>选择的例子结束本文。 熵(Entropy) 介绍信息
数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已
数据和<em>特征</em>决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近<em>这个</em>上限而已,<em>这个</em>说法很深刻!贴上一张最近常看的图
ArcGIS教程:生成特征文件、类和聚类分析
借助 ArcGIS Spatial Analyst 扩展模块,您可以通过将栅格像元分组到类或聚类中来<em>创建</em>分类。类通常指一个已知类别,例如森林、居民区或水体,而聚类则是根据像元属性的统计信息得到的像元分组。<em>特征</em>是代表类或聚类的像元的子集。<em>特征</em>的统计信息存储在一个<em>特征</em>文件中,此<em>特征</em>文件将用于对位于输入波段交集中的所有像元进行分类。
ArcGIS教程:创建特征
<em>创建</em>由输入样本数据和一组栅格波段定义的类的 ASCII <em>特征</em>文件。
CCA 特征融合 降维
CCA <em>特征</em>融合 降维 matlab程序实现 多元统计应用
NX二次开发用OpenC获取表达式的值
用OpenC获取表达式的值之前一直用C++读取expression,能够直接读取double dValue = expression->value();直到读取Blend的半径,需要先<em>创建</em>Features::EdgeBlend *edgeBlend = ~~;进行强制转换:Features::EdgeBlendBuilder * ~~;参数众多; 利用OpenC需要三个与expression相关的
文本中的特征提取与特征选择
<em>特征</em>提取Bag of Words 分词 计算每个词出现的次数 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer(min_df=1) corpus = [ 'This is the first document.', 'This is the second
图像处理之图像特征提取之(二)LBP特征
LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理<em>特征</em>提取。而且,提取的<em>特征</em>是图像的局部的纹理<em>特征</em>; 1、LBP<em>特征</em>的描述        原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心
特征共线性
转载自https://blog.csdn.net/o0xgw0o/article/details/76432117   多重共线性 1.概念: 多重共线性是指自变量之间存在一定程度的线性相关,会给变量对模型的贡献性带来影响。即若有两个变量存在共线性,在相互作用计算后,其一的变量的影响会相对减弱,而另一个变量的作用却会相对增强。 2.产生原因: (1)没有足够多的样本数据 (2)选取的样...
分类算法----逻辑回归特征选择
备注:以下均参考Python数据分析和数据挖掘实战 在利用Scikit-Learn对数据进行逻辑回归之前。首先进行<em>特征</em>筛选。<em>特征</em>筛选的方法很多,主要包含在Scikit-Learn的feature-selection库中,比较简单的有通过F检验(f_regression)来给出各个<em>特征</em>的F值个P值,从而可以筛选变量(选在F值达回执P值小的<em>特征</em>)。一下为利用稳定性选择方法中的随机逻辑回归进行<em>特征</em>筛选...
机器学习——交叉验证与特征选择
k-折叠交叉验证是一种在机器学习中很常用的方法,简单来说就是手头有是10个数据,取2-10为样本数据,用来学习,生成公式后将第一个数据送入公式进行计算,下次则选取第二个数据作为测试数据,1,3-10这九个数据作为样本数据进行学习,如此计算。如此循环十次,可以得到一个错误率,用以判定学习的结果<em>怎么</em>样。  k指的是将你的数据分为k份,进行k次循环,上面的例子的k就是10。如果每一个样例都做测试, 这
基于Python的自动特征工程——教你如何自动创建机器学习特征
作者 | William Koehrsen编辑 | Jane本文经授权转载自AI科技大本营(ID:rgznai100)如今机器学习,正在从人工设计模型,更多地转移到自动优...
机器学习入门:特征初期处理技巧
所谓<em>特征</em>工程,指的就是从数据中抽取包含大量信息的<em>特征</em>,方便模型易于学习的过程。 所有的模型都是错误的,但其中有些是有用的。 下面介绍几个优秀的数据<em>特征</em>处理技巧: 1.数据转换为图像 实例1:用数据集预测电力消耗 热图的纵坐标DOW表示一周7天,横坐标则是一天24小时。很明显,周末整天的用电情况和工作日深夜的用电情况十分类似。由此,<em>创建</em>了一个<em>特征</em>——weekend proximity,...
应用PCA算法提取特征脸,重构人脸图像,并利用SVM算法进行人脸识别
//--应用PCA进行<em>特征</em>提取,并重构人脸图像--// #include&amp;lt;highgui.h&amp;gt; #include&amp;lt;cv.h&amp;gt; #include&amp;lt;windows.h&amp;gt; #include&amp;lt;iostream&amp;gt; #include&amp;lt;stdio.h&amp;gt; #include&amp;lt;cxcore.h&amp;gt; #include&amp;lt;ml.h&amp;gt; us
关于LR的自问自答
1、如何介绍logistic regression:LR因为模型简单、释性强,一直备受青睐,当然也可能是我们接触机器学习的第一个模型,但是如何去全面的介绍<em>这个</em>大家都在用模型呢?介绍模型,首先我们为了解决问题会提出一些前提调件,在问题的假设情况下使问题能够更加容易套用数学模型处理。问题预处理以后使用合适的损失函数(代价函数)进行求解来达到什么样的目的。用一句话来概括LR:逻辑回归假设数据服从伯努利分...
谈谈UG二次开发的Open和NXOpen
UG的二次开发有两套系统,一套叫Open,一套叫NXOpen。Open主要是造型方面的功能,NXOpen比较全面。Open原来支持的是C/C++,.net的NXOpen.UF命名空间支持。NXOpen支持C++和.net等。Open系统,支持C的原来叫UFun,或者API,用的人最多。后来出现了Open C++。但是Open C++支持编辑等属性行为,不能<em>创建</em>。所以,一般是通过API<em>创建</em><em>特征</em>,
卷积神经网络中特征图大小的计算
输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 输出<em>特征</em>图大小 N = (W − F + 2P ) / S + 1
大数据比赛(2)-特征那点儿事
<em>特征</em>工程是一个非常重要的课题,是机器学习中不可或缺的一部分,但是它几乎很少出现于单独的机器学习的教程或教材中。所以需要在比赛的过程中多学习和体会。 1、什么是<em>特征</em>工程?
使用LIRe来实现基于多特征描述符的图像检索系统
Using LIRe to Implement Image Retrieval System Based on Multi-Feature Descriptor
常用特征离散化方法
1规定划分区间的参数,取定长的间隔将<em>特征</em>放入不同的箱子中,这种方法对异常点比较敏感。,2 根据频率划分箱子,会出现<em>特征</em>相同却不在一个箱子中的情况,需要在划分完成后进行微调。先对<em>特征</em>值进行sort,然后评估分割点,划分或者合并3 1R方法:将前面的m个实例放入箱子中如果后面实例放入箱子时,比对当前实例的标签是否与箱子中大部分实例标签相同,如果相同就放入,如果不相同就形成下一个m大小的新箱子,将实例全...
关于Solidworks生成自定义轮廓特征库为空的问题
最近有在使用solidworks时,<em>创建</em>自定义轮廓后,会提示下图这样的错误,   然后在插入结构构件时,会显示<em>特征</em>库为空的提示,这是因为在<em>创建</em>结构构件草图轮廓时,没有将草图添加到库导致的。   那如何正确的<em>创建</em>焊件自定义的结构构件草图轮廓呢: 1. 打开一个新零件。 2. 绘制任意的一个草图轮廓,要求全封闭草图,在使用轮廓生成一焊件结构件时,要注意以下两点: 1) 图形的原点默认为穿
如何构造GBDT组合特征
使用GBDT进行<em>特征</em>抽象,可以说是非常的有用了~ 我是萌萌哒的传送门: http://blog.csdn.net/zhangf666/article/details/70183788
LOMO特征提取
LOMO<em>特征</em>,有HSV色系的直方图<em>特征</em>和LBP<em>特征</em>的改进SILTP<em>特征</em>组成。属于效果较好的传统<em>特征</em>。其在提<em>特征</em>之前先使用RESNET图像预处理方法处理图像。使用OPENCV2.4.9实现
从零开始机器学习-9 数据的表示——特征工程(上)
本文由 沈庆阳 所有,转载请与作者取得联系! 前言 我们先来回顾一下什么是<em>特征</em>。 <em>特征</em>(Feature)即机器学习中的输入变量。通过机器学习,我们可以得到定义了<em>特征</em>与标签之间关系的模型。 在传统的编程理念中,程序员往往关注点停留在代码身上。而在机器学习的项目中,工程师的关注点转移到表示(Representation)上面。即工程师通过添加、改进<em>特征</em>来调整模型。 在机器学习中,数据和特...
Haar-like特征来龙去脉
Haar-like<em>特征</em>来龙去脉声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ haar-like<em>特征</em>概念haar-like<em>特征</em>是是计算机视觉领域一种常用的<em>特征</em>描述算子。它最早是由Papageorigiou等人用于人脸描述。目前常用的Haar-like<em>特征</em>可以分为三类:线性<em>特征</em>、边缘<em>特征</em>、点<em>特征</em>(中心<em>特征</em>)、对角线<em>特征</em>。如下图所示 Haar<em>特征</em>(Haar-
卷积神经网络池化后的特征图大小计算
卷积后的大小 W:矩阵宽,H:矩阵高,F:卷积核宽和高,P:padding(需要填充的0的个数),N:卷积核的个数,S:步长 width:卷积后输出矩阵的宽,height:卷积后输出矩阵的高 width = (W - F + 2P)/ S + 1 height = (H - F + 2P) / S + 1 当conv2d(), max_pool()中的padding=‘SAME’时,wi...
CNN提取图片特征,之后用SVM分类
先用CNN提取<em>特征</em>,之后用SVM分类,平台是TensorFlow 1.3.0-rc0,python3.6 参考链接点击打开链接# coding=utf8 import random import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn import svm right0 = 0.0 # 记录预测为1且实际为1的结果数 error0 =...
caffe-特征提取
caffe提供的使用工具build/tools/extract_features.bin实现了<em>特征</em>提取功能,该程序需要一个训练好的网络和一个数据输入层,运行后可得到相应数据通过网络某个中间层产生的<em>特征</em>图并保存到磁盘。 用法如下: $ extract_features \   //可执行的程序 pretrained_net_param \ //预训练网络.caffemodel featu
Face Description with Local Binary Patterns
用LBP<em>特征</em>进行人脸识别,用LBP<em>特征</em>进行人脸识别用,LBP<em>特征</em>进行人脸识别
第4章-模型中特征子集的选择
原文参考: https://onlinecourses.science.psu.edu/stat857/node/137 扩展参考: http://sites.stat.psu.edu/~jiali/course/stat597e/notes2/lreg.pdf https://etd.ohiolink.edu/!etd.send_file?accession=case1300817082&amp;amp;amp;amp;amp;
Tensorflow入门--------计算卷积后的特征图尺寸
     在卷积神经网络设计网型的时候,需要对卷积核和池化层进行参数设置。有三个重要的参数,首先是卷积核的大小,其次是设置步长(padding)的大小,最后是是否采用padding。这几个因素直接影响了卷积、池化后的<em>特征</em>图的大小,对于网络形状的设计非常重要的参数。本博客将针对这三个参数进行解释,并且利用tensorflow进行结论的实验。 一、卷积核     卷积核<em>这个</em>东西比较好理解,就是卷积...
ptc公司的高级曲面扩展教程
PRO/SURFACE 第一章、安排面组 第二章、<em>创建</em>曲面<em>特征</em> 第三章、通过偏距<em>创建</em><em>特征</em> ........ ........ ........
python中统计特征
1.np.sum(a,axis=None,dtype=None)    发现对于布尔运算的结果,np.sum()只是返回其中True的个数。如:&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; np.sum(np.array([True,False,True,False,False,True])) 3用在统计样本中各类元素个数中:from sklearn import datasets iris = dat...
卷积神经网络特征图大小的计算
前言 <em>特征</em>图大小计算式卷积神经网络中一个很基础的问题,也是一个必须理解的问题。卷到最后我们要知道提取的<em>特征</em>的维度的大小,所以我们必须知道,卷积后<em>特征</em>图的大小。这里我们讲解一下卷积的不同方式以及<em>特征</em>图大小计算的公式。 基本公式 width = [(W - F + 2P) + 1] / S height = [(H - F + 2P) + 1] / S 其中,W:矩阵宽,H:矩阵高,F:卷积核宽和...
卷积特征提取
转自:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/卷积<em>特征</em>提取 概述 前面的练习中,解决了一些有关低分辨率图像的问题,比如:小块图像,手写数字小幅图像等。在这部分中,我们将把已知的方法扩展到实际应用中更加常见的大图像数据集。 全联通网络 在稀疏自编码章节中,我们介绍了把输入层和隐含层进行“全连接”的设计。从计
十八、R语言特征工程实战
<em>特征</em>工程是机器学习过程中和模型训练同样重要的部分,<em>特征</em>如何提取、如何处理、如何选择、如何使用都是<em>特征</em>工程的范畴,<em>特征</em>工程需要具备数据分析的能力,那些称为数据科学家的人一定是有很强的<em>特征</em>工程能力的人。R语言是大数据领域的主流语言之一,本文主要介绍用R语言的图形工具做<em>特征</em>工程的实战方法 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 R语言介绍 熟悉R语言的朋
利用tensorboard显示特征图(28)---《深度学习》
原图如下:(对,就是《吸血鬼日记》中的女主啦) #coding=utf-8 import tensorflow as tf import cifar10 import img_convert import numpy as npwith tf.variable_scope('conv1') as scope: images=img_convert.convert_3_2_4_dims(im
窗口特征(Window Features)
窗口<em>特征</em>(Window Features)channelmode=yes|no|1|0是否使用剧院模式显示窗口。默认为 no。directories=yes|no|1|0是否添加目录按钮。默认为 yes。fullscreen=yes|no|1|0是否使用全屏模式显示浏览器。默认是 no。处于全屏模式的窗口必须同时处于剧院模式。height=pixels窗口文档显示区的高度。以像素计。left=pi...
模式识别 - 特征归一化 及 测试 代码(Matlab)
模<em>特征</em>归一化 及 测试 代码(Matlab) 本文地址:
处理离散型特征和连续型特征共存的情况 归一化 论述了对离散特征进行one-hot编码的意义
处理离散型<em>特征</em>和连续型<em>特征</em>并存的情况,如何做归一化。 参考博客进行了总结: https://www.quora.com/What-are-good-ways-to-handle-discrete-and-continuous-inputs-together 总结如下: 1、拿到获取的原始<em>特征</em>,必须对每一<em>特征</em>分别进行归一化,比如,<em>特征</em>A的取值范围是[-1000,1000],<em>特征</em>B的取值范围是
特征构建:生成多项式特征
机器学习,一些比赛竞赛中,通常会给一定的<em>特征</em>数据进行分类或者回归预测。有时需要构建更多的<em>特征</em>,然后对<em>特征</em>再进行<em>特征</em>选择。通过增加一些输入数据的非线性<em>特征</em>来增加模型的复杂度通常是有效的。一个简单通用的办法是使用多项式<em>特征</em>,这可以获得<em>特征</em>的更高维度和互相间关系的项。这在 PolynomialFeatures 中实现: >>> import numpy as np >>> from sklea
基于字符综合特征的车牌字符分割算法
基于字符综合<em>特征</em>的车牌字符分割算法,<em>怎么</em>利用字符串的<em>特征</em>来分隔车牌
特征脸人脸识别,有应用matlab进行编程的源代码.m文件,以及运行需要的图象文件.
<em>特征</em>脸人脸识别,有应用matlab进行编程的源代码.m文件,以及运行需要的图象文件.
创建udf孔特征
<em>创建</em>udf孔<em>特征</em>
详解特征归一化
两种<em>特征</em>归一化方法的详细计算过程
卷积中特征图大小的计算方式
卷积中的<em>特征</em>图大小计算方式有两种,分别是‘VALID’和‘SAME’。 1.如果计算方式采用'VALID',则: 其中为输出<em>特征</em>图的大小,为输入<em>特征</em>图的大小,F为卷积核大小,stride为卷积步长。不能整除时向上取整。 2.如果计算方式采用'SAME',输出<em>特征</em>图的大小与输入<em>特征</em>图的大小保持不变, 其中padding为<em>特征</em>图填充的圈数。 若采用'SAME'方式,kernel_si...
如何在caffe框架下通过CNN提取图像的特征?
我需要用caffe提取图片的CNN<em>特征</em>,再进行后面的处理。    在Oxford VGGnet官网里面已经下载了在imgenet上训练好的VGG16.caffemodel文件,以及相应的配置文件VGG16.prototxt,然后准备用matlab提取图像经过VGGnet的<em>特征</em>。现在的问题是,VGG16.prototxt里网络最后一层是经过softmax层的1000维向量,而我想要的是全连接层(...
【机器学习】逻辑回归特征的离散化与交叉
以下为综合转载。 连续<em>特征</em>离散化 有些<em>特征</em>虽然也是数值型的,但是该<em>特征</em>的取值相加相减是没有实际意义的,那么该数值型<em>特征</em>也要看成离散<em>特征</em>,采用离散化的技术。 连续<em>特征</em>离散化主要分为有监督方法与无监督方法。 无监督方法: 无监督方法都具有的问题就是都需要人为规定划分区间<em>这个</em>参数,常用的方法有分箱法和直观划分。 分箱法又分为等宽分箱法和等频分箱法,其实从名字就能看出算法的做法了,前者指定定长...
BAT机器学习特征工程工作经验总结(三)如何做特征处理和构建(附python代码)
<em>特征</em>处理和构建一般对以下几种数据类型做处理: 数值型 类别型 时间型 文本型 统计型 组合<em>特征</em> 2.1 数值型 1 幅度调整/归一化:python中会有一些函数比如preprocessing.MinMaxScaler()将幅度调整到 [0,1] 区间。 2.统计值:包括max, min, mean, std等。python中用pandas库序列化数据后,可以得到数据的统计值。 3.离散化:把...
PCA与特征选取
一、什么是PCA PCA,即PrincipalComponents Analysis,主成份分析
深度学习笔记---卷积特征提取与池化
深度学习笔记---卷积<em>特征</em>提取与池化
19、Python数据特征选择,模型选择法
 1  模型选择法 把建好的模型对象传入选择器,然后根据<em>这个</em>已经建好的模型,自动帮我们选择最好的<em>特征</em>值。 2 案例代码 import pandas data = pandas.read_csv('D:\\database\\pystudy\\6.2\\data2.csv') # 导入线性回归方程和模型选择方法 from sklearn.linear_model import L...
Bluetooth4.3 读取特征字值的问题
主要是在BluetoothLeService中的setCharaceristicNotification中添加红线框方法:         原因:          因为<em>特征</em>字有以下几个<em>特征</em>属性:          read,notify,indicate   一个<em>特征</em>字可以有一个值和多个描述,同时一个描述里面又可以有多个对应的描写,所以我猜想,硬件可能为了一个<em>特征</em>字能传多个值,所以把值写
特征工程--特征离散化的意义
连续<em>特征</em>的离散化:在什么情况下将连续的<em>特征</em>离散化之后可以获得更好的效果? Q:CTR预估,发现CTR预估一般都是用LR,而且<em>特征</em>都是离散的。为什么一定要用离散<em>特征</em>呢?这样做的好处在哪里? A: 在工业界,很少直接将连续值作为逻辑回归模型的<em>特征</em>输入,而是将连续<em>特征</em>离散化为一系列0、1<em>特征</em>交给逻辑回归模型,这样做的优势有以下几点: 0、 离散<em>特征</em>的增加和减少都很容易,易于模型的
揭开正则表达式的神秘面纱
正则表达式(regular expression)就是用一个“字符串”来描述一个<em>特征</em>,然后去验证另一个“字符串”是否符合<em>这个</em><em>特征</em>。比如 表达式“ab+” 描述的<em>特征</em>是“一个 'a' 和 任意个 'b' ”,那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合<em>这个</em><em>特征</em>。
[scikit-learn] 特征二值化编码函数的一些坑
1. 前言 2. 问题起源 2.1. 对付数值型类别变量 2.2. 对付字符串型类别变量 2.3. 无用的尝试 3. 另一种解决方案 4. 参考资料 1. 前言 这几天埋头撰写『优雅高效地数据挖掘——基于Python的sklearn_pandas库』&amp;nbsp;一文,其中有一部分涉及如何批量并行地进行<em>特征</em>二值化,在此过...
正则表达式
正则表达式(regular expression)就是用一个“字符串”来描述一个<em>特征</em>,然后去验证另一个“字符串”是否符合<em>这个</em><em>特征</em>。比如 表达式“ab+” 描述的<em>特征</em>是“一个 'a' 和 任意个 'b' ”,那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合<em>这个</em><em>特征</em>。
正则表达式语法大全和chm文档
正则表达式(regular expression)就是用一个“字符串”来描述一个<em>特征</em>,然后去验证另一个“字符串”是否符合<em>这个</em><em>特征</em>。比如 表达式“ab+” 描述的<em>特征</em>是“一个 'a' 和 任意个 'b' ”,那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合<em>这个</em><em>特征</em>。
Pandas导入数据后的,关于特征合并的细节
import pandas as pddatapath = 'data/'train_df = pd.read_csv(datapath+'yancheng_train_20171226.csv')test_df = pd.read_csv(datapath+'yancheng_testA_20171225.csv')train_sum10=train_df[(train_df.sale_date...
tensorflow特征图可视化
代码是基于《实战GOOGLE深度学习框架》书中手写数字识别的示例, 做了一些修改 inference函数最后的返回处加上某一层,比如conv1 修改train函数中y=inference() a,b,c,d,e=sess.run([conv1_img,pool1_img,conv2_img,conv3_img,pool3_img],feed_dict={x:_x_}...
怎么判断特征选择的好坏
主要参考大神在知乎的回答: 作者:城东 链接:https://www.zhihu.com/question/28641663/answer/110165221 来源:知乎 著作权归作者所有。 http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448462.html<em>特征</em>选择在机器学习中至关重要,我们通常认为:数据和<em>特征</em>决定了机器学习的上限,而模型和算法只是在逼近<em>这个</em>上
【Machine Learning】特征工程之合并稀疏特征
一、稀疏<em>特征</em>                 在我们做<em>特征</em>工程的时候,可能会碰到一个<em>特征</em>我们假设其<em>特征</em>列的符号值为v,其<em>特征</em>存在多种取值,标签label设为y,<em>特征</em>v如果有很多<em>特征</em>值对应标签y是相同的,那么这些v之间是没有意义的,我们称之为稀疏<em>特征</em>。<em>这个</em>时候我们可以进行合并稀疏<em>特征</em>,因为合并稀疏<em>特征</em>不仅可以降低计算成本,它也最小化了样品错误分类的可能性。 二、代码示例 # -*- cod
[iOS蓝牙]蓝牙连接并通过特征CBCharacteristic读写数据
本文主要涉及的是手机作为中心设备,搜索周边的外围设备,这在大部分的实践中比较常见。下一篇将写手机作为周边,建立一个蓝牙热点(个人认为),让中心设备搜索。开发流程在实践中,主要的开发流程有以下: 1. 新建Central Manager实例并进行监听蓝牙设备状态 2. 开始搜索外围设备,通过delegate获得数据 3. 连接外围设备,delegate通知连接结果 4. 获得外围设备的服务,d
车辆特征系数——车速的计算
车辆<em>特征</em>系数,即车辆行驶每公里里程时驱动速度传感器的转数(r/km ) 是测量车辆速度的重要信息,例如:汽车黑匣子就是利用测量到的单位时间脉冲数和车辆<em>特征</em>系数来计算车辆速度的。 假设:速度为V, 车辆<em>特征</em>系数为X,即每公里转X次, 时间T小时内采集到M个脉冲,每转一周产生8个脉冲 则:            V = M /(8*X*T)(千米/小时) ==
提取图像的颜色特征 matlab
用matlab提取图像的颜色<em>特征</em> 边界<em>特征</em>
特征选择方法
1. TF-IDF的误区 TF-IDF可以有效评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。因为它综合表征了该词在文档中的重要程度和文档区分度。但在文本分类中单纯使用TF-IDF来判断一个<em>特征</em>是否有区分度是不够的。 1)它没有考虑<em>特征</em>词在类间的分布。也就是说该选择的<em>特征</em>应该在某类出现多,而其它类出现少,即考察各类的文档频率的差异。如果一个<em>特征</em>词,在各个类间分布比较均匀
机器学习中怎样的特征才是好特征
理想的<em>特征</em>应该: 1) Informative,有信息; 2) Independent,与其他<em>特征</em>相独立; 3) Simple,容易理解
(六)特征分解的运用
1、PCA的本质 协方差矩阵的相似对角化,KL变换 给定一个矩阵X∈Rm×nX∈Rm×nX\in R^{m\times n},例如 X=[a1b1a2b2⋯⋯anbn](1)X=[a1a2⋯anb1b2⋯bn](1) X=\begin{bmatrix} a_1 &amp;amp;amp;a_2 &amp;amp;amp;\cdots &amp;amp;amp;a_n \\ b_1 &amp;amp;amp;b_2 &amp;amp;amp;\cdots &amp;amp;amp; b_n
局部特征融合为全局特征笔记
图像<em>特征</em>分为全局<em>特征</em>和局部<em>特征</em>两种,其中全局<em>特征</em>代表了图像的整体表现特性,比如颜色直方图,而局部<em>特征</em>代表了图像的局部特性,往往能够从一幅图片中提取出若干个数量不等的局部<em>特征</em>, 这些局部<em>特征</em>组合起来代表了整幅图像的<em>特征</em>分布。其中局部<em>特征</em>提取算法(比如SIFT)提取出来的局部<em>特征</em>称为描述子,比如SIFT描述子的维度为128,那么如果从一张图像中提取出m个描述子, 该幅图像的描述子矩阵为m*128。...
特征降维
维度灾难 首先在机器学习中,如果<em>特征</em>值(也可称之为维度,或feature,或参数)过多,会发生所谓的维度灾难。维度灾难最直接的后果就是过拟合现象,而发生该现象最根本的原因是: 1,维度增加时,有限的样本空间会越来越稀疏。因此模型出现在训练集上表现良好,但对新数据缺乏泛化能力的现象。 如果训练集可以达到理论上的无限个,那么就不存在维度灾难,我们可以用无限个维度去得到一个完美的分类器。训练集样本
自编码网络(一)—— 提取图片特征,并利用特征还原图片
通过建立一个两层降维的自编码网络,将MNIST数据集的数据<em>特征</em>提取出来,并通过这些<em>特征</em>再重建一个MNIST数据集。 1,引入头文件,并加载mnist数据 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #导入mnist数据集 from tensorflow.examples.tutoria...
如何利用kaldi提自己想要的特征(mfcc plp pitch)
首先,确保你的s5文件夹有conf local step utils文件夹。然后你把你的数据保存为test文件夹,比如test文件夹里有test1.wav test2.wav test3.wav。 然后,新建个data文件夹,data文件夹新建个test文件夹,<em>这个</em>test文件夹里需要三个文件:wav.scp utt2spk  spk2utt。 Wav.scp可以这么写: test1 tes
高维数据特征降维技术学习
原文地址:高维数据<em>特征</em>降维技术学习作者:新技术笔记  <em>特征</em>降维(feature dimension reduction)是一个从初始高维<em>特征</em>集合中选出低维<em>特征</em>集合,以便根据一定的评估准则最优化缩小<em>特征</em>空间的过程,通常是机器学习的预处理步骤。当面临高维数据时,<em>特征</em>降维对于机器学习任务非常必要,通过降维有效地消除无关和冗余<em>特征</em>,提高挖掘任务的效率,改善预测精确性等学习性能,增强学习结果的易理解性。
weka之调用特征选择
参考文献 http://download.csdn.net/detail/kaikai_sk/9854774package FilterTest;import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.util.Random;import weka.attributeSelection.CfsSubs
卷积神经网络CNN:Tensorflow实现(以及对卷积特征的可视化)
本文主要是实现了一个简单的卷积神经网络,并对卷积过程中的提取<em>特征</em>进行了可视化. 卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据<em>特征</em>的提取不用额外进行,在对网络的训练的过程当中,网络会自动提取主要的<em>特征</em>. 卷积神经网络直接用原始图像的全部像素作为输入,但是内部为非全连接结构.
TensorFlow 抽取某一层特征
深度学习具有强大的<em>特征</em>表达能力。有时候我们训练好分类模型,并不想用来进行分类,而是用来提取<em>特征</em>用于其他任务,比如相似图片计算。接下来讲下如何使用TensorFlow提取<em>特征</em>。 1.必须在模型中命名好要提取的那一层,如下 self.h_pool_flat = tf.reshape(self.h_pool, [-1, num_filters_total], name='h_pool_fl...
微软ERP Dynamics AX 2009企业开发指南下载
微软ERP Dynamics AX 2009企业开发指南. 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ckangtai/4787349?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ckangtai/4787349?utm_source=bbsseo[/url]
C# 仿Winsows资源管理器(2005 源码)下载
C# 仿Winsows资源管理器(2005),对文件,文件夹进行粘贴,复制,删除。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xuehaiboisfish/2112267?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xuehaiboisfish/2112267?utm_source=bbsseo[/url]
SQL server 2000课件下载
SQL server 2000 铁道出版社 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/baiyu721/2123189?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/baiyu721/2123189?utm_source=bbsseo[/url]
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