GEDI学习笔记2:GEDI数据读取并存储为csv和shp

代码使用python实现,用到的是pyGEDI## Dependencies- `numpy` - `gdal`- `h5py`- `pandas`- `matplotlib`## Installation - `pip install pyGEDI` ## Loading pyGEDI Packa

全面解析Kmeans聚类算法(Python)

Clustering (聚类) 是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程.我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息),需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起,即只是利用样本数据本身的分布规律。在本文中,我将详细介绍

BM算法实现双目视觉测距--python实现

python实现双目相机的深度测距,获取点的三维坐标。

Python实战——为人脸照片添加口罩

为你的头像添加口罩吧

pandas高级操作

pandas高级操作1.替换操作替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中单值替换普通替换;替换所有符合要求的元素按照指定单值替换:to_replace={列标签:替换值} value=‘新值’多值替换列表替换:to_replace=[],value=[]字典替换:(推荐) to_re

一文速学-Pandas处理缺失值操作各类方法详解

前言匆忙之间在CSDN上连载博客已有三年之久,现在已临近毕业。回顾大学的四年尽是不甘,意难平。有时反思良久,或许是我对自己的定位还不够明确,还不知道自己想要的是如此模糊,也许接受现实是对理想主义者最大的冲击。以上是博主突然有感而言,现在回归博客主题。使用Pandas进行数据预处理时需要了解Panda

集成学习-装袋法和提升法

集成学习(ensemble learning)是时下非常流行的机器学习算法,它本身不是一个单独的机器学习算法,而是通 过在数据上构建多个模型,集成所有模型的建模结果。目录前言一、集成学习是什么?二、装袋法Bagging1.随机森林-代表集成学习技术水平的算法(有放回的抽样bagging)1.1 简介

车牌识别项目全过程——opencv知识自学

目录什么是opencv?图像获取图像变换改变大小什么是opencv?OpenCV是一个开源的计算机视觉框架。是用来处理图像数据的开源库,即一套与图像相关的算法库。在2016年以后,深度学习的应用越来越广泛,OpenCV里也添加了CNN之类的模块,可以与Tensorflow、Caffe2这些框架训练出

机器学习系列5 利用Scikit-learn构建回归模型:准备和可视化数据(保姆级教程)

在本文中,我们以美国南瓜数据为例,观察并整理了需要的数据,挑选及提取了特征变量:如月份,平均价格。并对其进行了数据可视化,我们发现,9月和10月份是南瓜的平均价格最高。

基于深度学习的人脸性别识别系统(含UI界面,Python代码)

摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别;可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选

值得收藏,工作中最频繁使用的 10 个 Python 脚本程序

不久前的复旦大佬,用130行Python代码硬核搞定核酸统计,上了人民日报了!在日常的工作中,我们总会面临到各式各样的问题。其中不少的问题,使用一些简单的Python 代码就能解决。今天我就带大家学习一下10个Python脚本程序,虽然简单,不过还是蛮有用的。喜欢记得收藏、点赞、关注。【注】完整代码

使用 Python 实现一个简单的智能聊天机器人

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又是一款可视化神器:Highcharts 可完全媲美 PyEcharts

大家好,今天给大家分享一款可视化工具:HighchartsHighcharts底层是JavaScript,是优质的交互可视化工具,拥有R API(highcharter)和Python API(python-highcharts),下面详细介绍python-highcharts。喜欢本文记得收藏、关

python 深度学习环境安装(tensorflow-gpu)

本文主要通过Anaconda来配置tensorflow-gpu环境,介绍了如何新建虚拟环境,下载cuda,cudnn,tensorflow-gpu,以及判断是否安装成功,最后介绍了在pycharm中新建项目来配置虚拟环境。

python实现人脸关键部位检测(附源码)

人脸特征提取本文主要使用dlib库中的人脸特征识别功能。dlib库使用68个特征点标注出人脸特征,通过对应序列的特征点,获得对应的脸部特征。下图展示了68个特征点。比如我们要提取眼睛特征,获取37到46这几个特征点即可。在代码中增加类似的映射,直接通过调用对应部位。Python学习交流Q群:9067

深度学习之30系显卡虚拟环境配置(100%成功,windows,英伟达30系显卡,torch版本1.7.1)

30系显卡配置深度学习所需要的虚拟环境非常麻烦,本文章整理了我个人安装虚拟环境的心得体会和经验,手把手教您配置好虚拟环境!

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基于yolov5与Deep Sort的流量统计与轨迹跟踪

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Numpy&Pandas快速上手篇

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