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RSS订阅转载 对焦与变焦的区别
基本概念焦点：相机的镜头是一组透镜，当平行光线穿过透镜时，会汇聚到一点上，这个点叫做焦点。焦距：从光心（凸透镜的中心）到焦点的距离，用“f”表示。定焦镜头：焦距固定的镜头，即定焦镜头。变焦镜头：焦距可以调节变化的镜头，即变焦镜头。对焦调整相机使被摄体成清晰的像的过程，就是对焦（调焦）过程。对焦也叫做调焦，并不是改变镜头的焦距；而是改变像距，调整成像面和镜头距离，使成像面到光心的距离等于像距，使物体可以清晰成像到感光元件上。成像位置位于透镜1倍焦距之外，2倍焦距之内，并且成像位置即是感光元件（
2021-11-08 15:40:00
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原创 工业相机影响曝光的因素
工业相机影响曝光的因素工业相机工作过程中，曝光是图像传感器进行感光的过程。曝光对照片的质量影响很大，如果曝光过度，则照片过量，失去图像细节；如果曝光不足，则照片过暗，同样会失去图像细节。在曝光过程中，CCD/CMOS收集光子并转换成电荷，曝光结束后，CCD/CMOS通过一定的方式将电荷转出。控制曝光就是控制总的通光量，也就是曝光过程中到达CCD/CMOS表面的光子总和；影响曝光的因素有三个：1、光圈；2、曝光时间；3、增益；1.光圈光圈控制光线进入的通路大小。光圈越大，单位时间的光通量越大；光圈
2021-11-08 15:12:03
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原创 Pyspark+tensorflow-信用贷款数据分析实战（四）——提取数据代码
4.代码利用pandas.DataFrame来做数据预处理import pandas as pdimport os#切换到保存数据的目录下os.chdir('/Users/mac/spark/bank_sample')#列出目录的文件名loanfile = os.listdir()loanfile#output:"""['RFM_TRAD_FLOW.csv','distr...
2019-12-31 10:37:11
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原创 Pyspark+tensorflow-信用贷款数据分析实战（三）——数据提取
3.数据提取目的：建立因果关系模型数据提取的时候要对数据有一定的认识，不能是相关而应该是因果（区分相关关系和因果关系），预测的变量x要在被预测变量y之前取得相关关系：一个小孩子身高的长高速度和GDP增长的速度就可以做相关关系，但这明显没有什么关系。因果关系：家庭收入和全国GDP总量，这就明显具有一定的因果关系。细分了特征变量之后，就有了下面的模型框架：观察窗口（历史）看解释变量...
2019-12-31 10:36:14
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原创 Pyspark+tensorflow-信用贷款数据分析实战（二）——业务理解
2.业务理解根据什么指标（变量）预测客户是否会欠贷？建立客户的违约模型，就需要确定变量X对违约状态Y的影响以及之后用到预测，这种根据属性，状态，行为来构建变量，是很低效的。就算使用几千个几万个变量加上一定的算法构建出来了一个模型，这种模型是没有价值的所以要对违约这个业务情况进行分析：违约收益：借了一万，打死不还钱，赚了1万违约成本：不还款就会有成本（征信，信用，...
2019-12-31 10:35:14
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原创 Pyspark+tensorflow-信用贷款数据分析实战（一）——了解数据
1.了解数据本数据为一家银行的个人金融业务数据集，可以作为银行场景下进行个人客户业务分析和数据挖掘的示例，这份数据中涉及到5300个银行客户的100万笔交易，涉及700份贷款信息，近900张信用卡的数据。通过分析这份数据可以获取相关的业务知识例如：1.提供增值服务的银行客户经理，希望明确哪些客户有更多的业务需求。 2.风险管理的业务人员可以及早发现贷款的潜在损失，根据客户贷款前的属...
2019-12-31 10:34:01
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原创 一文Docker篇
Docker1.安装https://www.runoob.com/docker/docker-tutorial.html各个版本都有自行查看2.docker镜像加速从 DockerHub 拉取镜像有时会遇到困难，此时可以配置镜像加速器Docker官方提供的中国镜像库：https://registry.docker-cn.com七牛云加速器：https://reg-mirror.qi...
2019-12-25 15:23:57
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原创 新服务器安装postgresql
一、下载安装1.下载pgsql包如下地址：https://www.enterprisedb.com/download-postgresql-binaries选择相应版本下载此处选择了：postgresql-10.1-1-linux-x64-binaries.tar.gz2.安装解压：tar -xvzf postgresql-10.1-1-linux-x64-binaries.ta...
2019-12-18 15:10:25
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原创 Phishing website analyse(二) ——自定义深度神经网络函数分析
Phishing website analyse(二)自定义深度神经网络函数分析数据集与Phishing website analyse(一)——决策树分析里的一样，数据集不提供，自行百度代码实现import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# # 加载我们自定义的工具函数# from testCases import *...
2019-12-11 11:29:56
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原创 Phishing website analyse(一)——决策树方法分析
Phishing website analyse(一)决策树方法分析数据集有1万多条记录，30个特征属性，1个结果属性，属性意义可以在下载数据的网页找到描述文件代码实现生成决策树模型import numpy as npimport pandas as pdorigin_data = pd.read_csv('phishing.csv')data = origin_data.d...
2019-12-11 11:16:38
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空空如也
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