我从10个类中提取图像特征,每个类有1000个图像.由于我可以提取50个功能,我想在这里找到最好的功能组合.培训,验证和测试集分为以下几种:
Training set = 70%
Validation set = 15%
Test set = 15%
我在验证集上使用前向特征选择来找到最佳特征组合,最后使用测试集来检查整体精度.有人可以告诉我,我做得对吗？
有谁知道为什么在当今的大多数处理器中都有多层缓存。像 L1 L2 和 L3。为什么处理器不能使用一个大的 L1 缓存？
多层缓存不是增加了缓存协议的复杂性吗？
我有一个8位的位图彩色图像。当我做一个
Color pixelcolor = b.GetPixel(j,i);
Console.Write(pixelcolor.ToString() + " " );
我懂了
Color [A=255, R=255, G=255, B=255]
我只需要获取8位值。不是R，G，B和A的24位单独值。
GPGPU编程是否只允许执行SIMD指令？如果是这样,重新编写一个设计为在通用CPU上运行以在GPU上运行的算法必定是一项繁琐的工作？算法中是否还有一种模式可以转换为SIMD架构？
有人可以解释一下,图像代表的主要特征向量是什么？我们如何从GIST特征提取中获得图像的特征？
当我做的时候
b.Save(outputFilename, ImageFormat.Bmp);
其中b是16位位图,它使用位域压缩保存.如何在不使用任何压缩的情况下进行C#保存？
这就是我对@Ben Voigt发布的链接所做的事情:
ImageCodecInfo myImageCodecInfo;
Encoder myEncoder ;
EncoderParameter myEncoderParameter;
EncoderParameters myEncoderParameters;
myEncoder = Encoder.Compression;
myImageCodecInfo = GetEncoderInfo("image/bmp");
myEncoderParameters = new EncoderParameters(1);
myEncoderParameter = new EncoderParameter(myEncoder,
(long)EncoderValue.CompressionNone);
myEncoderParameters.Param[0] = myEncoderParameter;
b.Save(outputFilename, myImageCodecInfo, myEncoderParameters );
当我传递8位位图时,不使用压缩.但是当我传递一个16位RGB位图时,它仍然使用位域压缩.
有人可以解释为什么加法运算比乘法运算更快？
例如,如果我们需要将25乘以50
编译器会将其转换为for循环的添加吗？
我想将文件夹中所有文件的文件类型写入文件.
所以这就是我所做的
for xfile in *.*
do
file "x$file" > values
done
但是,由于运气不好,它没有运行.并且错误消息是
: command not found
'/check.sh: line 3: syntax error near unexpected token `do
'/check.sh: line 3: `do
有人可以帮我解决这个问题吗？
有人可以告诉我每个班级的培训样本量是否需要相等？
我可以采取这种情况吗？
class1 class2 class3
samples 400 500 300
或者所有类别的样本量是否相等？
这就是我做的:
CTime startTime = CTime::GetCurrentTime();
// ... perform time-consuming task ...
CTime endTime = CTime::GetCurrentTime();
CTimeSpan elapsedTime = endTime - startTime;
这是msdn上给出的示例.但它不起作用.VS IDE以红色突出显示CTime.说标识符CTime未定义.
有人可以帮帮我吗？