心血管疾病使用决策树和随机森林分类器 决策树算法可用于预测心血管疾病并使用随机森林分类器和探索性数据分析来提高准确性
2023-02-08 15:13:46 778KB
1
js商品列表多条件筛选分类菜单代码,这是一款购物商城常用的商品条件筛选功能。
2023-02-08 14:36:38 3KB 菜单导航
1
本文简述晶振的识别、分类及测量的基础知识。
2023-02-08 12:14:31 35KB 晶振 分类 标称 测量
1
摘要:VC/C++源码,其它分类,标题栏,图标   VC++为窗体的标题栏增加图标,让程序界面看上去更专业,其实这个功能实现起来一点也不复杂,特别适合初学者参考,VC++设置窗口的图标源码分享给大家。
2023-02-08 10:57:15 197KB 标题栏 图标 VC/C++源码 其它分类
1
随着深度学习技术的快速发展,许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题,特别在卷积神 经网络和循环神经网络方面,出现了许多新颖且富有成效的分类方法。本文对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析。
2023-02-07 17:32:42 747KB 深度学习 文本分类技术
1
1)按电感线圈的心分类  有空心电感线圈、磁心电感线圈、铁心电感线圈和铜心电感线圈,有磁心可调电感器、铜心可调电感器、空心滑动接点可调电感线圈。      2)按安装的形式分类  按照安装的形式有立式、卧式电感线圈。      3)按工作频率分类  按电感器的工作频率可分为高频电感线圈、中频电感线圈、低频电感线圈。  4)按用途分类  按电感线圈的用途分:电源滤波线圈、高频滤波线圈、高频阻流圈、低频阻流圈、行偏转线圈、场偏转线圈、行振荡线圈、行线性校正线圈、本振线圈、高频振荡线圈。  
1
ShuffleNet 是一个预训练模型,已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练,可以将图像分类为1000个对象类别(例如键盘,鼠标,铅笔和许多动物)。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 shufflenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例: % 访问训练好的模型净= shufflenet(); % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); %使用shufflenet对图像进行分类标签 = 分类(净,我) % 显示图像和
2023-02-06 00:31:08 6KB matlab
1
Kaggle-SMS-Spam-Collection-Dataset-:使用NLTK和Scikit-learn分类为垃圾邮件或火腿邮件
1
一、Image Sensor分类CCD/CMOS(AHD/HD) 二、安防摄像头构成 三、图像处理流程 四、HDR处理 一、Image Sensor分类: CCD/(CMOS—AHD/OV/MT) 1.图像传感器是利用光电器件的光电转换功能将感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号。与光敏二极管,光敏三极管等“点”光源的光敏元件相比,图像传感器是将其受光面上的光像,分成许多小单元,将其转换成可用的电信号的一种功能器件。图像传感器分为光导摄像管和固态图像传感器。与光导摄像管相比,固态图像传感器具有体积小、重量轻、集成度高、分辨率高、功耗低、寿命长、价格低等特点。因此在各个行业得到了广泛应用。 CCD是应用在摄影摄像方面的高端技术元件,CMOS则应用于较低影像品质的产品中,它的优点是制造成本较CCD更低,功耗也低得多,这也是市场很多采用USB接口的产品无须外接电源且价格便宜的原因。尽管在技术上有较大的不同,但CCD和CMOS两者性能差距不是很大,只是CMOS摄像头对光源的要求要高一些,但该问题已经基本得到解决。CCD元件的尺寸多为1/3英寸或者1/4英寸,在相同的分辨率下,宜选择
2023-02-03 10:11:43 32.28MB 安防摄像头hdr
1
针对现有的SIFT特征在车辆细粒度分类中存在的分类精度低的问题,提出了一种融合FV-SIFT特征和深度卷积特征的车辆图像细粒度分类算法。首先采用SIFT算法与Fisher Vector算法相结合的方式提取车辆图像的FV-SIFT特征,然后采用VGG-16卷积神经网络提取车辆图像的深度卷积特征,最后将FV-SIFT特征与深度卷积特征进行线性融合并采用支持向量机对融合后的车辆特征进行分类。实验结果表明,该方法的分类准确率达到82.3%,较FV-SIFT算法在分类准确率上提高了15.4%。
1