Python - OpenCV Hit The Ball - Top sektirmece :)
A mini "hit the ball" game was implemented by using OpenCV and numpy libraries of Python. If you want to move your head and do a few tricks with the ball :) while sitting at your home or office, you can download the .py files (codes) at the end of this page and run it.
Gönderen İbrahim Delibaşoğlu zaman: 05:31 Hiç yorum yok:
Etiketler: Görüntü işleme, opencv, python
Keras, Theano ya da Tensorflow üzerine kurulabilen bir derin öğrenme kütüphanesidir. Keras 'ın daha düşük seviye olan ve kullanımı biraz daha karmaşık olan bu kütüphaneler ile modeller tanımlama ve eğitme işlemlerini daha kullanıcı dostu hale getirdiğini söyleyebiliriz.
Gönderen İbrahim Delibaşoğlu zaman: 03:01 Hiç yorum yok:
Etiketler: deep learning, python
Bu yazı kapsamında zaman serisi analizine giriş ve ARIMA modeli ile zamana bağımlı bir değişkenin değerinin nasıl tahmin edilebileceğine dair bir örnek paylaşacağım. Kullanacağımız örnek veri setini indirmek için tıklayınız.
Gönderen İbrahim Delibaşoğlu zaman: 05:55 Hiç yorum yok:
Bu yazı kapsamında bir dizi değişken ve bu değişkenlere bağlı bir hedef "y" değişkeninden oluşan örnek bir veri seti üzerinde analiz çalışması yapılmış; ekstrem değer (outlier) , sabit değer içeren değişkenler ve seçilen herhangi bir değişkenin (sütunun) hedef y değişkeni ile ilişkisine dair çıkarımlar ve grafik üzerinde görselleştirilmeler gerçekleştirilmiştir.
Gönderen İbrahim Delibaşoğlu zaman: 06:18 Hiç yorum yok:
Python - Pandas groupby/aggregate - LabelEncoder - LabelBinarizer
Daha önceki yazımızda Pandas kütüphanesine bir giriş yapmıştık. Bu yazı kapsamında ise Pandas ile alakalı bir kaç bilgi daha verdikten sonra kategorik verileri dönüştürmek için scikit-learn kütüphanesinin LabelEncoder ve LabelBinarizer metotlarını inceleyeceğiz.
Gönderen İbrahim Delibaşoğlu zaman: 07:40 Hiç yorum yok:
Gönderen İbrahim Delibaşoğlu zaman: 03:13 Hiç yorum yok:
C++ Akıllı İşaretçiler (Smart Pointers)
Smart pointer C++ standart kütüphanesinde #include <memory> header dosyasında tanımlıdır ve amacı kaynak yönetiminin otomatik gerçekleştirilmesini sağlamaktır. Pointer 'lar hafızada belirli bir alanın adresini gösterir ve bu alanda verinin tutulması için hafızada yer açma ve ilgili veri ile işlem bittiğinde bu verinin silinmesi sorumluluğu programcıya aittir. Smart pointer larda ise hafızanın boşaltılması işlemi otomatik olarak uygun bir zamanda gerçekleştirilir.Uygun zaman biraz ucu açık bir kavram tabi ki, isterseniz şimdi bir örnek üzerinden normal (raw) pointer ile smart pointer farkını, hafızanın nasıl otomatik silindiğine dair bir örnek üzerinden görelim;
Gönderen İbrahim Delibaşoğlu zaman: 06:15 Hiç yorum yok:
Etiketler: cpp, smart pointer
python cpp Görüntü işleme opencv pandas libpcap vtk winpcap Arduino HSV SignalR boost deep learning dicom kişi sayma kümeleme network capture simpleitk smart pointer xml
Python Tensorflow ile Keras (derin öğrenme kütüpha...