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RSS订阅原创 Windows系统下安装faiss包(ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块)
Windows系统下成功安装faiss
2022-12-11 01:02:57
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原创 《applied sciences》期刊从投稿到录用过程
研究方向：计算及视觉与遥感图像解译文章：专栏十二页刊物介绍工程技术大类三区工程综合小类三区CiteScore 3.0 Impact Factor 2.679写作是有模板规范的，可以在官方上下，参考文献也需要按照格式来引用。开源OA期刊，业界褒贬不一，优势是速度快，很适合新入门的朋友发，如果工作做得不错，时间上又不着急，可以投业内更好的期刊。遥感领域的话RSE，TGRS口碑不错，再往下一等是Remote sensing和JSTAR（IEEE Journal of Selected T
2022-04-12 19:17:10
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原创 多尺度动态图卷积神经网络----Multi-scale Dynamic Graph Convolutional Network for Hyperspectral Image Classificati
一、摘要卷积神经网络（CNN）在表示高光谱图像和实现高光谱图像分类方面表现出令人印象深刻的能力。然而，传统的CNN模型只能对固定大小和权重的规则正方形图像区域进行卷积，因此不能普遍适用于具有不同对象分布和几何外观的不同局部区域。因此，它们的分类性能仍有待提高，尤其是在类边界方面。为了缓解这一缺点，我们考虑采用最近提出的图卷积网络（GCN）进行高光谱图像分类，因为它可以对任意结构的非欧几里德数据进行卷积，并且适用于由图拓扑信息表示的不规则图像区域。与常用的GCN模型工作在固定图上不同，我们使图能够随着图卷积
2022-04-06 21:24:15
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原创 循环神经网络RNN详解与实例pytorch
一、数据介绍本次实验采用的数据集是SNLI数据集，是 500,000 标记为英语的句子对。包括蕴含、矛盾，中立三种。蕴含: 可以通过前提推断出假设。矛盾: 可以推断出与假设相反。中立: 所有其他情况。下载数据集：import collectionsfrom d2l import mxnet as d2lfrom mxnet import gluon, np, npxnpx.set_np()d2l.DATA_HUB['SNLI'] = ('https://nlp.stanford.edu
2022-04-06 20:52:28
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原创 图卷积神经网络--Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification
一、文章摘要卷积神经网络（CNN）由于能够捕捉空间-光谱特征表示，在高光谱（HS）图像分类中受到越来越多的关注。然而，他们对样本之间关系建模的能力仍然有限。除了网格采样的局限性，最近提出了图卷积网络（GCN），并成功地应用于不规则（或非网格）数据的表示和分析。在本文中，我们从HS图像分类的角度对CNN和GCN（定性和定量）进行了深入研究。由于在所有数据上构造邻接矩阵，传统的GCN通常会遭受巨大的计算成本，尤其是在大规模遥感（RS）问题中。为此，我们开发了一种新的小批量GCN（以下称为小批量GCN），它允许
2022-04-02 11:22:44
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原创 自回归生成网络--WaveNet
WaveNet取代了对音频信号使用傅里叶变换的传统方法。它通过令神经网络找出要执行的转换来实现。因此，转换可以反向传播，原始音频数据可以通过一些技术来处理，例如膨胀卷积、8位量化等。但是人们一直在研究将WaveNet方法与传统方法相结合的方式，尽管该方式将损失函数转换为多元回归的损失函数而不是WaveNet所使用的分类。WaveNet的基本构建模块是膨胀卷积，它取代了RNN获取上下文信息的功能下图展示了WaveNet在进行预测时如何提取有关上下文的信息。图片的底部是输入，这是原始音频样本。例如，一个16
2022-03-31 18:39:57
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原创 主成分分析PCA降维--python，matlab实现高光谱数据降维
在机器学习领域中，我们对原始数据进行特征提取，有时会得到比较高维的特征向量。在这些向量所处的高维空间中，包含很多的冗余和噪声。我们希望通过降维的万式米寻找数据内部的特性，从而提升特征表达能力，降低训练复杂度。主成分分析(PrincipalComponents Analysis,PCA）作为降维中最经典的方法，至今已有100多年的历史,它属于一种线性、非监督、全局的降维算法。PCA旨在找到数据中的主成分，并利用这些主成分表征原始数据,从而达到降维的目的。举一个简单的例子，在三维空间中有一系列数据点，这些点分
2022-03-28 17:13:20
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原创 生成对抗网络（GAN）详解与实例
GAN介绍理解GAN的直观方法是从博弈论的角度来理解它。GAN由两个参与者组成，即一个生成器和一个判别器，它们都试图击败对方。生成备从分巾中狄取一些随机噪声，并试图从中生成一些类似于输出的分布。生成器总是试图创建与真实分布没有区别的分布。也就是说，伪造的输出看起来应该是真实的图像。 然而，如果没有显式训练或标注，那么生成器将无法判别真实的图像，并且其唯一的来源就是随机浮点数的张量。之后，GAN将在博弈中引入另一个参与者，即判别器。判别器仅负责通知生成器其生成的输出看起来不像真实图像，以便生成器更改其生成
2022-03-27 16:58:06
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原创 自回归模型--PixelCNN
PixclCNN一次生成一个像素，并使用该像素生成下一个像素，然后使用前两个像素生成第三个像素。在 PixelCNN中，有一个概率密度模型，该模型可以学习所有图像的密度分布并根据该分布生成图像。也试图通过使用之前所有预测的联合概率来限制在所有先前生成的像素的基础上生成的每个像素。假设图像被遮挡住一般，那PixelCNN需要生成剩下的一半图像，这是通过掩膜卷积进行的。下图展示了如何对像素集应用卷积运算来预测中心像素。与其他模型相比，自回归模型的主要优点是:联合概率学习技术易于处理，并且可以用梯度下降法进行
2022-03-26 15:38:36
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原创 支持向量机SVM理解与python调用
（1）什么是支持向量机有一个故事讲得挺好，我觉得用来初步理解SVM的原理和作用非常合适。具体是这样说的，桌子上放着两种颜色的球，球数量少的时候可以用一根木棍分开，这个木棍其实就是SVM，起着分割两类的作用。但随着小球的增多，一根木棍无法在平面上分开两堆小球，此时如何解决呢？这时我们可以用力拍打桌子，使得桌子上的小球腾空起来，然后迅速插入一张白纸，使得不同颜色的小球被白纸分开，这张白纸就叫做“分类超平面”，小球叫做“数据”，木棍叫做“分类面” 。（2）python中如何调用SVM1、导入相关库f
2022-03-24 12:59:43
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原创 过拟合与欠拟合及解决方法
（1）什么是过拟合与欠拟合过拟合是指模型对于训练数据拟合呈过当的情况，反映到评估指标上，就是模型在训练集上的表现很好,但在测试集和新数据上的表现较差。欠拟合指的是模型在训练和预测时表现都不好的情况。下图描述了过拟合和欠拟合的区别。可以看出，（a）是欠拟合的情况,拟合的线没有很好地捕捉到数据的特征,不能够很好地拟合数据。©则是过拟合的情况,模型过于复杂，把噪声数据的特征也学习到模型中,导致模型泛化能力下降,在后期应用过程中很容易输出错误的预测结果。（2）出现过拟合现象的原因1、参与训练的样本数据不足。
2022-03-23 19:22:20
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原创 语义分割模型--LinkNet
这篇文章的全名为LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation感兴趣的可以自行下载查看（1）LinkNet介绍LinkNet采用自编码器的思想，其架构分为两个部分：编码器和解码器。编码器将输入编码到低维空间，解码器从低维空间重建输入。由一个初始块、一个最终块、一个带有四个卷积模块的编码器块以及一个带有四个解卷积模块的解码器块组成。框架图如下，左边是编码器块，右边是解码器块（2）反卷
2022-03-23 17:33:32
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原创 Pytorch之Tensor基本操作
pytorch中基本数据是一个tensor对象，类似于numpy中的ndarray。下面列举一些张量的简单使用方法。（1）创建tensor#创建未初始化的张量x1 = torch.Tensor(3,2)#创建随机的张量x2 = torch.rand(3,2)#创建全为1的张量x3 = torch.ones(3,2)#创建全为0的张量x4 = torch.zeros(3,2)#四个结果如下tensor([[1.3527e+13, 5.8294e-43], [1.3153
2022-03-21 17:02:12
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原创 python实现凯撒密码加密与解密（暴力求解）
在密码学中，凯撒密码（英语：Caesar cipher），或称凯撒加密、凯撒变换、变换加密，是一种最简单且最广为人知的加密技术。它是一种替换加密的技术，明文中的所有字母都在字母表上向后（或向前）按照一个固定数目进行偏移后被替换成密文。需求分析：1、输入一行明文，使用凯撒加密方法对其加密，其中为保证加密的随机性，对Key进行随机处理。2、对于加密后的密文，使用暴力搜索的方法对其进行解密，并调用字典对解密后的字词进行比较，自动选出正确的密匙。例如：先放一个不带UI界面的代码from random
2022-03-18 23:25:13
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原创 基于LightGBM（LGB）的股票预测
LGB预测ＬｉｇｈｔＧＢＭ（Ｌｉｇｈｔ ＧｒａｄｉｅｎｔＢｏｏｓｔｉｎｇ Ｍａ－ｃｈｉｎｅ）是微软亚洲研究所ＤＭＴＫ 团队的一个开源的算法，是一种基于决策树和 ＧｒａｄｉｅｎｔＢｏｏｓｔｉｎｇ的改进 模 型，可以用于常见的分类、回归等问题。ＬｉｇｈｔＧＢＭ 和 ＸＧＢｏｏｓｔ算法被分别称为机器学习中的“倚天剑”和“屠龙刀”，都是非常优秀的算法。ＬｉｇｈｔＧＢＭ 有着很多的优点：使用基于直方图的算法，有着更快的训练速度和更高的效率；更少的内存占用；支持并行计算，并且由于在训练时间上的缩减而拥有处理大数据
2022-02-23 15:04:50
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原创 循环神经网络（LSTM）实现股票预测
LSTM 网络是一种特殊的循环神经网络，它在RNN 的基础上进行了改进，通过增加输入门、遗忘门和输出门，缓解了模型训练中梯度消失和梯度爆炸的问题，弥补了传统 RNN 模型的不足。LSTM 网络单元结构如下ht、ht-1 为当前单元及上一个单元的输出；xt 为当前单元的输入；sigmoid、tanh 为激活函数；图中的圆圈均表示向量之间的算术规则；Ct 为神经元 在 t 时 刻 的 状 态 ； ft 为 遗 忘 阈 值 ， 该 阈 值 通 过sigmoid 激活函数控制细胞应该如何丢弃信息；it 为输
2022-02-23 14:51:33
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原创 python下的spectral模块之3D光谱立方体绘制
光谱立方体没啥用，唯一的用处就是看起来很cool首先安装包pip3 install wxPythonpip3 install PyOpenGL然后跑代码import spectralimport cv2img = spectral.open_image('')#打开文件img_1 = img[:,:,19].reshape(145,145)spectral.view_cube(img, bands=[29, 19, 9])#这里的波段是立方体第一面显示的图片波段，做遥感图像处理的应
2022-02-09 21:26:40
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原创 python使用蒙特卡洛树(MCTS)算法实现黑白棋miniAlphaGo for Reversi
黑白棋(reversi),也叫苹果棋，翻转棋，是一个经典的策略性游戏。一般棋子双面为黑白两色，故称“黑白棋”。因为行棋之时将对方棋子翻转，变为己方棋子，故又称“翻转棋”。棋子双面为红、绿色的成为“苹果棋”。它使用8*8的棋盘，由两人执黑子和白子轮流下棋，最后子多方为胜。规则：(1) 黑方先行，双方交替下棋。(2) 一步合法的棋步包含：在一个空格新落下一个棋子，并且反转对手一个或多个棋子。(3) 新落下的棋子与棋盘上已有的同色棋子间，对方被夹住的所有棋子都要反转过来。可以横着夹，竖着夹，斜着夹。夹住的
2022-01-12 14:36:19
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原创 基于VGG16网络的花卉识别
环境简述python3.7 Tensorflow卷积神经网络对花卉图片进行识别VGG.py这一部分包括数据处理，模型定义，模型训练。1、第26行的名称为数据集文件夹每一类花的文件夹名字2、第27行到44行的内容在运行一次后可以添上注释，这是数据处理的部分，处理后保存到了npy文件，后续直接读取就行。3、选择VGG16作为基础模型，再次基础上进行训练，通过设计include_top=False，可以获得不含全连接层的基础网络。import pandas as pdim...
2022-01-06 14:12:50
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原创 AttributeError: module ‘keras.utils‘ has no attribute ‘to_categorical‘
y_train = utils.to_categorical(y_train, num_classes=7)代码报错，因为TensorFlow与keras版本不对，需要指定版本TensorFlow2.5.0 keras2.4.3用pip list查看下两者的版本或者输入命令查看查看：pythonimport tensorflowprint(tensorflow.__version__)卸载安装：pip uninstall tensorflowpip install tens...
2021-12-26 12:42:43
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原创 操作系统：C++实现磁盘调度
实验2：磁盘调度2.1实验目的1、对磁盘调度的相关知识作进一步的了解，明确磁盘调度的原理。2、加深理解磁盘调度的主要任务。3、通过编程，掌握磁盘调度的主要算法。2.2实验内容1、对于如下给定的一组磁盘访问进行调度：请求服务到达 A B C D E F G H I J K L M N访问的磁道号 30 50 100 180 20 90 150 70 80 10 160 120 40 1102、要求分别采用先来先服务、最短寻道优先以及电梯调度算法进行调度。3、要求给出每种算法中磁盘访问的顺序
2021-11-23 21:21:03
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原创 操作系统：在U盘上实现一个可运行的引导程序
实验1：引导程序1.1实验目的1、 对主引导记录进行理解。2、 明白操作系统生成的过程。3、 在U盘上实现一个可运行的引导程序。1.2实验内容1、用汇编语言编写一小段程序，如在屏幕上输出一个字符。（调用中断）2、利用命令或winhex等工具将编译好的二进制程序写入U盘的主引导记录3、开机，选择U盘启动，观察实验效果。4、进一步地，丰富前述程序的功能，如增加键盘中断，可以对键盘上的动作进行响应（如敲入某字符X，屏幕能回显即可）。5、再次写入引导扇区，观察实验效果注：本文用虚拟机开启镜像代
2021-11-23 21:13:01
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原创 python数学实验与建模第三章、第四章部分题解答
3.6求解下列线性方程组import sympy as spA = sp.Matrix([[1,2,1,-1], [3,6,-1,-3], [5,10,1,-5]])result = A.nullspace()print("A的通解为: ", result)import sympy as spA = sp.Matrix([[2,1,-1,1],[4,2,-2,1],[2,1,-1,-1]])b = sp.Matrix([1,2,1])b.transpose() #转置矩阵C = A.
2021-11-21 23:40:41
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原创 操作系统：C++实验多级队列调度算法
题目：设RQ分为RQ1和RQ2，RQ1采用轮转法，时间片q=7.RQ1>RQ2，RQ2采用短进程优先调度算法。测试数据如下：RQ1: P1-P5, RQ2: P6-P10 进程 P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10运行时间 16 11 14 13 15 21 18 10 7 14已等待时间 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5实现描述：typedef struct tag_pcb{ char name[8];int need;//须运行的时间in
2021-11-14 13:59:13
2359
原创 C#浏览文件夹和文件
题目：获取指定文件夹下的所有文件夹：选择一个文件夹，其路径信息显示在文本框中，单击“显示子文件夹”，显示该文件下的所有子文件夹，单击“同时显示子文件夹和文件”，显示该文件夹下的所有子文件夹和文件。界面：...
2021-11-14 13:46:46
1198
原创 解决VS安装不了、进度条为0%的问题
如果你的安装界面为如下所示那我们开始如下操作：1、通过控制面板打开网络共享中心2、点击WLAN3、点击属性4、双击协议版本45、将DNS服务器改成如下数字，若此不行，将备用DNS服务器换成114.114.114.1145、修改完成后重新安装VS即可，若仍失败，更换WIFI源，例如换成手机热点即可。...
2021-10-24 13:27:20
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原创 QT小游戏（五子棋）
第一篇文章，简述UI界面的制作与鼠标移动事件的响应，这一部分功能的代码在后面有贴出，整个项目完整功能的代码在后面一、通过UI界面做几个按钮及标签一些空间的字体、颜色、背景色在styleSheet中设置二、设置棋盘1、画出背景色与网格void MainWindow::paintEvent(QPaintEvent*){ QPainter painter(this); //反走样 painter.setRenderHint(QPainter::Antialiasing, tr
2021-09-09 20:55:14
2911
原创 Qt课程设计--用qt实现计算器的功能
先展示一下运行的结果实现了加减乘除、小数点、括号、返回、清楚等功能下面来展示代码calculator.h 代码比较多但很多都是重复的，主要看等于号那边如何实现#ifndef MAINWINDOW_H#define MAINWINDOW_H#include <QMainWindow>#include<QPushButton>#include<QLineEdit>#include<QHBoxLayout>#includ...
2020-06-08 11:19:37
2312
5
原创 大学生课程设计--选课系统
要求：选课记录信息包括：记录编号、课程编号、学生学号选课记录添加：输入课程编号、学生学号，作为一条选课记录，写入选课信息文件 选课学生信息查询：输入课程编号，查询所选课程学生信息。即从选课信息文件中读取已有的选课信息，然后根据选课信息中的学号从学生信息文件中读取学生信息，并实现屏幕显示。 专业课程信息浏览：输入专业名，查询所学课程。即从学生信息文件读取学生信息，然后根据输入的专业名，找到该专业的所有学生的学号；然后利用这些学号，在选课信息文件中查询其对应的所有选课课程编号（无重复）；最后利用这些
2020-05-10 09:59:11
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原创 Qt5 win10 出现“启动程序失败，路径或者权限错误”的解决办法
看过很多博主的方法，不知道是否是我的操作有问题，更改后还是不行，下面这个办法我使用后解决了这个问题，而且比较简单，分享给大家。解决办法 ：1、打开文件资料管理器，右击电脑，点击“属性”（左上角），点击“高级系统设置”，点击右下角的“环境变量”，在系统变量里找到Path，双击，点击右上角“新建”，加入Qt的bin文件路径，以我为例：D:\Qt\5.13.0\mingw73_64\bin（这个路径在你下载qt时保存的文件夹里面，如果不清楚可以百度一下，很容易的） 2、重...
2020-05-09 17:34:59
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原创 数组与指针——初学者视角
一、指针和一维数组 先通过一组实例来了解一下，会更加形象。#include<iostream>using namespace std;int main(){ int a[5]={1,2,3,4,5}; for(int i=0;i<5;i++) cout<<"a["<<i<<"]"<<"的地址为："<&...
2020-04-03 18:03:29
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原创 指针详解——初学者视角
一、什么是指针 如果在程序中定义了一个变量，在编译时就给这个变量分配内存空间。系统根据程序中定义的变量类型，分配一定长度的空间。 （例如：变量类型为int，则分配4个字节） 内存区的每一个字节有一个编号，这就是“地址”，它相当于旅馆中的房间号。 在地址所标识的内存单元中存放数据，这相当于旅馆中各个房间中居住旅客一样。...
2020-04-03 17:13:50
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原创 设计一个字符串类MyString，为其设计构造函数，析构函数和复制构造函数。重载运算符“+”，“=”，“+=”
那我就废话少说，直接上代码首先是类的声明，读者可把类名person换成MyString#include<string>#include <iostream>using namespace std;class person{public: char* m_name; void getname() { ...
2020-03-25 10:10:01
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空空如也
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