本博客介绍 numpy 模块的使用方法,并对机器学习中应用到的较多的一些方法进行重点讲解。 机器学习入门系列博客 文章目录一、创建numpy的数组(矩阵)1 np.array()2 np.asarray()3 生成某一个值的特定矩阵4 创建等步长数组5 使用随机的方法创建数组二、numpy array 的基本属性和操作1 基本属性2 数据访问方法3 数组形状改变三、numpy数组合并和分割1 合并操作2 分割操作四、numpy 相关运算1 Universial Function2 矩阵运算3 向量和矩阵的运算五、numpy 聚合运算六、索引相关运算(arg… 函数的使用)七、Fancy Ind
2022-07-13 21:56:51 118KB arr axis mp
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Web服务框架 Apache Axis.7z
2022-07-06 15:05:09 10.03MB 框架
Open Source 3 Axis Board Design filesEvvGC - 开源 3 轴云台控制器(硬件文件) 20130711 - 文件的初始创建和填充 20130712 - 使用 Digikey BOM 更新了 vpre1.3ce2,并进行了一些零件替换,没有布局更改 20130712 - SandSquid 链接到 vpre1.3ce2 BOM 20130714 - 将 vpre1.3ce2 组件 R5、R13、R14 从 1k 电阻器更新到 10k 以更好地匹配 STM 规范 20130715 - 没有变化,只是快速同步 1.3ce2 文档和 OSH/Stencil 文件 20130802 - vpre1.3ce2 - SandSquid 更新为包括母外壳/销 - 更多详情、使用方法,请下载后阅读README.md文件
2022-07-04 18:03:44 2.19MB 文件
AXIS学习笔记.doc
2022-06-23 13:00:27 275KB 互联网
一、实验介绍 1.1 实验内容 如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外,NumPy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。 1.2 实验知识点 NumPy 安装 NumPy 数值类型介绍 1.3 实验环境 Python3 Jupyter Notebook 1.4 适合人群 本课程难度为一般,属于初级级别课程,适合具有 Python 基础,并对使用 NumPy 进行科学计算感兴趣的用户。 二、数学函数 使用 python 自带的运
2022-06-09 17:13:29 64KB axis python 代数
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Web服务框架 Apache Axis
2022-06-06 14:02:07 8.72MB 前端 apache 综合资源
分离轴定理 (SAT) 用于检查两个定向边界框是否相交。 这可用于碰撞检测或检查图像处理中模式识别中的边界框交集。
2022-06-02 14:05:17 2KB matlab
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内部含有fpga源码,matalb源码,fpga对图像处理未对边缘做处理,功能实现,思想实现,可以有借鉴作用
2022-05-26 14:40:20 10.08MB fpga sobel axis
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多元正态分布(多元高斯分布) 直接从多元正态分布讲起。多元正态分布公式如下: 这就是多元正态分布的定义,均值好理解,就是高斯分布的概率分布值最大的位置,进行采样时也就是采样的中心点。而协方差矩阵在多维上形式较多。 协方差矩阵 一般来说,协方差矩阵有三种形式,分别称为球形、对角和全协方差。以二元为例: 为了方便展示不同协方差矩阵的效果,我们以二维为例。(书上截的图,凑活着看吧,是在不想画图了) 其实从这个图上可以很好的看出,协方差矩阵对正态分布的影响,也就很好明白了这三个协方差矩阵是哪里来的名字了。可以看出,球形协方差矩阵,会产生圆形(二维)或者球形(三维)的等高线,对角协方差矩阵和全协方
2022-05-25 10:26:58 400KB axis mean python
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对0-8轴如何进行调试使用给出了完整说明,按照说明书可以完成多轴,IO ,视觉 运动控制的搭建。
2022-05-19 03:15:19 892KB axis IO
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