segmentation_models:具有预训练主干的细分模型。 Keras和TensorFlow Keras
2021-12-30 09:27:45 1.64MB tensorflow keras segmentation densenet
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创建使用正三角形创建的单位球体,其分辨率由给定的细分数定义。 [V,F] = icosphere(N) 生成包含顶点和面数据的矩阵,以便 patch('Faces',F,'Vertices',V) 生成具有 N 个细分的单位 icosphere。 FV = icosphere(N) 生成与补丁一起使用的 FV 结构。 icosphere(N) 将 icosphere 显示为当前轴上的补丁,并且不返回任何内容。 icosphere 本身使用 N = 3。 icosphere(AX,...) 绘制成 AX 而不是 GCA。 与 MATLAB 内置函数 sphere(N) 的不同之处在于它创建了一个均匀的三角形网格,而不是由堆叠和切片(UV 球体)形成的四边形。
2021-12-28 14:33:44 3KB matlab
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根据高度图生成地形的OpenGL代码,用着色器按照高度显示不同颜色,有等高线,支持双线性插值平滑细分表面。
2021-12-27 16:43:47 1.32MB 双线性插值 细分 平滑 高度图
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步进电机\步进电机驱动器及细分控制原理,详细说明了驱动器和电动机时怎样连接的,以及驱动器的工作原理,有图说明。
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客户细分 该项目是关于使用K-means在购物中心进行客户细分。 该项目中使用的语言是Python。
2021-12-26 15:56:11 428KB JupyterNotebook
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客户分析:机器学习有关客户细分和群体预测的案例研究
2021-12-25 08:51:12 23.9MB python data-science machine-learning analytics
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沿海地产细分市场及健康住宅需求分析报告.pptx
2021-12-23 20:11:10 2.44MB
细粒度的细分网络:自我监督的细分以改善长期的视觉定位 这是在“细粒度细分网络:自我监督的细分以改善长期视觉本地化”( )中发布的工作的实现。 资源 本文使用的数据集发布在visuallocalization.net 训练有素的模型 安装 提供了一个Dockerfile,可使用此文件构建Docker映像,或参考文件中列出的要求。 此外,还提供了requirements.txt。 用法 下载城市景观和枫叶远景 使用/utils/convert_vistas_to_cityscapes.py为Vistas图像创建城市景观类注释 下载对应数据集 下载与对应数据集关联的图像(数据集自述文件中的说明) 创建一个global_otps.json并设置路径(请参阅global_opts_example.json) 从上面的训练有素的模型链接中获取基本模型,将“基本网络”文件夹放置在global_o
2021-12-23 18:06:54 65KB Python
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汽车消费有三个阶段与市场细分.doc
2021-12-23 10:01:45 67KB 汽车
使用K均值的客户细分 使用K-Means聚类算法根据新近度,频率和货币价值(RFM)指标对客户进行细分
2021-12-22 12:59:42 1.5MB JupyterNotebook
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