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在之前的博客（C++ ID3决策树）中，提到过一种
信息熵的概念，其中它表达的大致意思为：香农认为熵是指“当一件事情有多种可能情况时，这件事情发生某种情况的不确定性”，也就是指如果一个事情的不确定性越大，那么这个信息的熵值就越大，基于这个理论我们就可以通过最小化邻域点集中文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-604800.html
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CSS三栏布局的几种方式，主要有 float、position、flex实现。 对红色、蓝色 box 设置 float，绿色不设。 可见，结果绿色box好像消失了，其实是由于没有设置 float的情况下，它依然保持块级元素的属性。因此蓝色box在绿色box的元素下排列。 把绿色块元素移到最
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点云中存在这各种各样的几何特征，这里基于每个点的邻域协方差来获取该点的所具有的基础几何特征（如下图所示），这样的做法虽然不能很好的提取出点云中的各个部分，但却是可以作为一种数据预处理手段。 PlaneStrength.m
导入图片后，转化为灰度图，对图像进行滤波、矫正。滤波、矫正使用的方法、参数根据图片的情况进行选择。 使用[-1,0,1]作 x方向的算子； [-1;0;1]作y 方向的算子； x方向梯度存入f1(i,j)；y方向梯度存入f2(i,j)。计算总梯度与梯度方向。 总梯度：rho(i,j)=((f1(i,j))^2+(f2(i,j)^2))^0
前言 脑电图(EEG)信号在理解与脑功能和脑相关疾病的电活动方面发挥着重要作用。典型的脑电信号分析流程如下：(1)数据采集；(2)数据预处理；(3)特征提取；(4)特征选择；(5)模型训练与分类；(6)性能评估。当信号分析应用于EEG时，由于应用数字信号处理(DSP)和机器学习(ML)方法
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安装dlib方法： https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/121470556 思路： 1、使用dlib.get_frontal_face_detector()方法检测人脸的位置。 2、使用 dlib.shape_predictor()方法得到人脸的关键点。 3、使用dlib.face_recognition_model_v1()方法提取特征。 新建face_embedding1.py，插入代码： predictor_path是
效果如图，其中方波为基带信号，原始信号为2FSK经过一路带通滤波器后的理想输出结果。 程序对原始信号的绝对值信号进行包络提取。可以看到提取出的包络信号与方波信号相差无几。 代码如下： 可以看出阈值的设置相当重要，建议对输入的信号求平均值，以平均值作为
随着信息时代的到来，互联网上逐渐涌现出许多新兴赚钱职业，今天小编就来给大家盘点下， 自媒体6大赚钱方法： 1、发视频赚钱 只要你的视频通过自媒体发布，发布后，视频有播放，就能产生收益。视频领域有很多种，选择以下其一即可。 1、影视解说类视频 2、纪录片
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