大数据与知识工程实验室周总结 (西南石油大学)

  • 【目标检测】Fast R-CNN (keras) 构造自己的数据集

    网上一直没有找到Kitti数据集,于是决定使用之前的安全帽数据集。 1.获取安全帽图片并且按顺序标号(之前的博客中已经说明详细步骤) 2.给图片中的安全帽打框,生成xml文件,其中的坐标对应每个安全帽的位置。 使用工具:labelImg 需安装的第三方库: python,PyQt5 , lxml 1
    Honsia   2019-05-10 14:21   1   2094
  • 原型模式(Prototype )

    简单的复制粘贴代码会对以后的程序维护造成巨大的工作量。 为了避免这种灾难的诞生,我们今天来学习原型模式,还是用代码来逐步过渡到原型模式(创建型模式)的讲解吧。 假设今天开学啦,有小明,小红,小猪入学报到! 先来一个学生档案类,有院系,入学时间,毕业时间几个属性,和属性的set/get方法 再来一个学
    964588129   2019-05-08 20:33   0   1490
  • 第三章 基本数据类型

    3.1 数字类型及操作 整数类型 浮点类型:与数学中实数的概念一致 浮点数间运算存在不确定尾数,不是bug round(x,d):对x四舍五入,d是小数截取位数 浮点数间运算及比较用round()函数辅助 复数类型 :与数学中的复数的概念一致 数值运算与操作符:操作符是完成运算的一种符号 二元操作符
    jyqdaisy   2019-05-05 20:06   1   131
  • 简单scrapy爬虫实例

    简单scrapy爬虫实例 流程分析 抓取内容:网站课程 页面:https://edu.hellobi.com 数据:课程名、课程链接及学习人数 观察页面url变化规律以及页面源代码帮助我们获取所有数据 1、scrapy爬虫的创建 在pycharm的Terminal中输入以下命令: 创建scrapy项
    coldpills   2019-05-05 17:03   2   647
  • 数据结构之B树与B+树

    1. B树 1.1 B树的定义 这里的B树,也就是英文中的B-Tree,一个 m 阶的B树满足以下条件: 1.每个结点至多拥有m棵子树; 2.根结点至少拥有两颗子树(存在子树的情况下),根结点至少有一个关键字; 3.除了根结点以外,其余每个分支结点至少拥有 m/2 棵子树; 4.所有的叶结点都在同一
    hahahaer   2019-05-05 11:22   1   183
  • 第二章 Python基本图形绘制

    2.1 深入理解Python语言 Python语言是通用语言 Python语言是脚本语言 Python语言是开源语言 Python语言是跨平台语言 Python语言是多模型语言 Python的特点与优势:(1)强制可读性 (2)较少的底层语法元素 (3)多种编程方式 (4)支持中文字符 (5)快速增
    jyqdaisy   2019-04-28 20:55   0   307
  • 三、鸭子类型

    1、什么是鸭子类型 “当看到一只鸟走起来像鸭子,游泳起来像鸭子,叫起来也像鸭子,那么这只鸟就可以被称为鸭子”。即如果其他类实现了一个类A的所有方法,那么其他类也可以看作是A类,在使用A类的地方同样可以使用实现了A类所有方法的其他类 2、实例 Dog类拥有和Duck类一样的walk和swim方法,那么
    棽棽   2019-04-28 19:46   1   218
  • 蚁群算法及其在图着色上的应用

    一、蚁群算法是什么? 蚁群算法是模拟蚂蚁觅食的原理,设计出的一种群集智能算法。 蚂蚁在觅食过程中能够在其经过的路径上留下一种称为信息素的物质,并在觅食过程中能够感知这种物质的强度,并指导自己行动的方向,它们总是朝着该物质强度高的方向移动,这就形成一种类似正反馈的机制,这样经过一段时间后,整个蚁群就会
    桩子101   2019-04-28 19:34   1   2338
  • socket的原理和实验

    1.socket原理 根据连接启动的方式以及本地套接字要连接的目标,套接字之间的连接过程可以分为三个步骤:服务器监听,客户端请求,连接确认。 (1)服务器监听:是服务器端套接字并不定位具体的客户端套接字,而是处于等待连接的状态,实时监控网络状态。 (2)客户端请求:是指由客户端的套接字提出连接请求,
    shi_amao   2019-04-28 18:59   2   527
  • 基于自编码器的数据集异常检测

    小组成员:贾兆军&胡国梁&罗海峰&袁崇 1.数据集描述 整个数据集是为了通过异常检测技术来区分良性和恶意流量数据,恶意数据可以分为2个僵尸网络携带的10种攻击;数据集也可以用于多类分类,分为10类攻击和1类良性。 数据集中每个属性的含义: 流聚合: H:统计此数据包主机(IP)的最新流量统计信息;
    国梁   2019-04-28 17:15   1   11