La generación y aprobación de documentos son una prioridad central de cada organización. Ya sea trabajando con grandes volúmenes de archivos o un acuerdo particular, debes mantenerte en la cima de tu productividad. Conseguir una plataforma en línea ideal que aborde tus desafíos más comunes de creación y aprobación de documentos puede resultar en bastante trabajo. Muchas aplicaciones en línea ofrecen solo una lista limitada de capacidades de modificación y firma electrónica, algunas de las cuales podrían ser útiles para manejar el formato csv. Una solución que maneje cualquier formato y tarea podría ser una excelente opción al elegir un programa.
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hola a todos, bienvenidos al canal de educación basada en resultados. Hoy vamos a ver el proceso paso a paso de cómo extraer las características. En los videos anteriores ya hemos visto cómo aplicar el modelo de perceptrón en diferentes bases de datos de imágenes y extraer las características. He mostrado todas estas características de wavelet y cómo aplicar este modelo de perceptrón, así que dividiendo el entrenamiento y la prueba. Este es un gran ejemplo, en el que muchas personas pueden confundirse al aplicar cómo aplicar esta configuración de características. Así que en este video voy a explicar un proceso paso a paso de cómo extraer estas características. Primero que nada, estamos usando esta función, voice.dot.path.expanduser. Esta función se utilizará para extraer las características de la base de datos de imágenes. Esta base de datos de imágenes está disponible en esta carpeta bajo las imágenes. Así que esta es la base de datos. Este enlace del conjunto de datos también se proporciona en la descripción del video anterior, puedes encontrarlo allí. Y después de cargar este directorio de datos importando el os mo
