Hay muchas soluciones de edición de documentos en el mercado, pero solo algunas son compatibles con todos los formatos de archivo. Algunas herramientas son, por otro lado, versátiles pero difíciles de usar. DocHub proporciona la solución a estos problemas con su editor basado en la nube. Ofrece funcionalidades robustas que te permiten realizar tus tareas de gestión de documentos de manera eficiente. Si necesitas adaptar rápidamente la textura en Binario, ¡DocHub es la opción perfecta para ti!
Nuestro proceso es extremadamente simple: subes tu archivo Binario a nuestro editor → se transforma automáticamente a un formato editable → realizas todos los ajustes esenciales y lo actualizas profesionalmente. Solo necesitas unos minutos para completar tu trabajo de papeleo.
Tan pronto como se apliquen todos los cambios, puedes transformar tu trabajo de papeleo en una plantilla reutilizable. Solo necesitas ir al Menú del lado izquierdo de nuestro editor y hacer clic en Acciones → Convertir a Plantilla. Encontrarás tu trabajo de papeleo almacenado en una carpeta separada en tu Tablero, ahorrándote tiempo la próxima vez que necesites la misma plantilla. ¡Prueba DocHub hoy!
bienvenido de nuevo a aprendizaje automático para ingenieros este va a ser un estudio de caso sobre clasificación de imágenes con patrones binarios locales así que vamos a crear patrones binarios locales mirando píxeles individuales y luego píxeles alrededor de eso para poder obtener este patrón binario local crear esta característica para luego usarla con un clasificador de máquina de vectores de soporte para clasificar si esto es arena, semilla o piedra como puedes ver todos estos se ven muy similares pero vamos a usar textura para identificar estos así que puedes venir al curso de aprendizaje automático si deseas simplemente ejecutar el código para esto puedes venir a apmonder.com pds y luego desplazarte hacia abajo aquí a la derecha a la clasificación de texturas y aquí verás todo el código fuente y información adicional también puedes ejecutar esto a través de google collab si simplemente lo abres y todo el código fuente estará aquí para ejecutar este ejercicio vamos a entrar en esto en un poco de detalle solo para que puedas entender qué está sucediendo y por qué estamos seleccionando el
