4.1 简介本次任务将学习一种在深度学习之前非常流行的图像特征提取技术——方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients），简称HOG特征。HOG特征是在2005年CVPR的会议发表，在图像手工特征提取方面具有里程碑式的意义，当时在行人检测领域获得了极大成功。学习HO...

Task04：列表、元组和字符串在开始说今天的内容之前，我们要介绍一下 序列 的概念序列：是保存多个数据项的对象，它们一个接着一个存储，并可以对存储在序列中的元素进行查找和操作。列表和元组就是两种基本的序列。列表和元组直接的区别很简单：列表是可变的，而元组一旦创建后就不可以该表它们的内容。列表nam...

条件结构if、if-else、if-elif-else，if 里面也可以实行嵌套，但要清楚else的对应位置。assert 后跟判断语句，如果判断值为假，则返回AssertionError，这个叫断言。循环结构while 循环：后跟表达式为真或1时执行循环，表达式为假或值为0终止循环。可以有whil...

Python Task04：列表、元组和字符串练习题：1、列表操作练习列表lst 内容如下lst = [2, 5, 6, 7, 8, 9, 2, 9, 9]请写程序完成下列操作：在列表的末尾增加元素15在列表的中间位置插入元素20将列表[2, 5, 6]合并到lst中移除列表中索引为3的元素翻转列表...

Python Task04：列表、元组和字符串1、列表操作练习列表lst 内容如下 lst = [2, 5, 6, 7, 8, 9, 2, 9, 9] 请写程序完成下列操作：在列表的末尾增加元素15在列表的中间位置插入元素20将列表[2, 5, 6]合并到lst中移除列表中索引为3的元素翻转列表里的...

1、列表操作练习列表lst 内容如下 lst = [2, 5, 6, 7, 8, 9, 2, 9, 9] 请写程序完成下列操作：在列表的末尾增加元素15在列表的中间位置插入元素20将列表[2, 5, 6]合并到lst中移除列表中索引为3的元素翻转列表里的所有元素对列表里的元素进行排序，从小到大一次，...

4.1列表4.1.1列表定义列表是有序集合，没有固定大小，能够保存任意数量任意类型的Python对象4.1.2添加列表元素1.list.append（）方法：该方法只接受一个参数，将其添加到列表末尾，同时保持原有的数据类型，若为列表，则添加后依然保持列表类型2.list.extend（）方法：在列表...

一、题目给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。二、思路最野蛮的想法，从正数的元素开始，两层for循环，对所有子区间求和。public class Solution { public int MaxSubArray(int[] num...

并不是拟合效果好就是最佳的模型，必须要能够被验证。当我们需要预测某个模型的真实“预测”效果时，我们需要具体的评价模型的预测效果，即使在训练集中有比较好的预测效果，在验证集中也不见得理想，这里涉及到模型的交叉验证和变量的相对重要性分析。交叉验证：将一定比例的数据挑选出来作为训练样本，另外的样本保留，先...

Task4 列表创建列表创建普通列表创建混合列表创建空列表向列表添加元素append()方法extend()方法insert()方法从列表中获取元素从列表删除元素remove()pop()del 语句列表常用操作符比较操作符逻辑操作符连接操作符重复操作符成员关系操作符count()方法index()...

1.列表操作练习题列表lst 内容如下lst = [2, 5, 6, 7, 8, 9, 2, 9, 9]请写程序完成下列操作：在列表的末尾增加元素15在列表的中间位置插入元素20将列表[2, 5, 6]合并到lst中移除列表中索引为3的元素翻转列表里的所有元素对列表里的元素进行排序，从小到大一次，从...

Task4：列表、元组和字符串1、列表1.1 列表创建1.2 更改列表中的元素1.3 列表的常用操作符1.4 列表的其他常用方法2 元组2.1 访问元组2.2 修改元组2.3 删除元组2.4 解压元组3 字符串3.1 访问字符串3.2 字符串连接3.3 转义字符3.4 字符串格式化1、列表序列是Py...

列表<class ‘list’>列表的定义列表是有序集合，没有固定大小，能够保存任意数量任意类型的 Python 对象，语法为 [元素1, 元素2, …, 元素n] 。列表的创建创建一个普通列表x = [2, 3, 4, 5, 6, 7]利用range()创建列表x = list(ran...

背景在这次Datawhale的组队学习中，我们主要学习数据竞赛的相关知识，其中task5是有关于模型融合的知识。模型融合简介对完成调参的多个模型所得的预测结果进行综合，以不同的方法进行结果的融合（如加权平均、stacking、voting等），以提升模型整体的性能。在进行模型融合之前，各个基学习器不...

背景2020年5月的DW组队学习选择了天池的街景字符编码识别，在这个入门竞赛中，数据集来自Google街景图像中的门牌号数据集（The Street View House Numbers Dataset, SVHN），并根据一定方式采样得到比赛数据集。评测标准为测试集预测结果的准确率，即编码识别正确...

1.怎样对python中的代码进行注释？#对单行进行注释，’’’ ‘’'或 “”" “”" 对区间（多行）进行注释。2. python有哪些运算符？这些运算符的优先级是怎样的？算术运算符功能+加-减*乘/除//取整%取余**幂比较运算符功能>大于<小于>=大于等于<=小于等于...

LBP指局部二值模式(Local Binary Pattern)，是一种用来描述图像局部特征的算子，具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenCV实现了LBP特征的计...

背景在这次Datawhale的组队学习中，我们主要学习数据竞赛的相关知识，其中task4是有关于建模调参的知识。建立模型1.主要模型线性回归模型  ——>线性回归模型知乎专栏       线性回归是一种被广泛应用的回归技术，也是机器学习里面最简单的一个模型，它有很多种推广形式，本质上它是一系列...