新增本地分支feature_seatlist
时间: 2023-07-08 14:26:37 浏览: 50
要新增本地分支 `feature_seatlist`,可以使用以下命令:
```
git checkout -b feature_seatlist
```
上述命令会创建并切换到名为 `feature_seatlist` 的新分支。现在你可以在该分支上进行修改和提交,而不会影响到主分支。
如果你想基于远程分支创建本地分支,可以使用以下命令:
```
git checkout -b feature_seatlist origin/feature_seatlist
```
上述命令会从名为 `origin` 的远程仓库中拉取 `feature_seatlist` 分支,并创建一个本地分支 `feature_seatlist`。现在你可以在该分支上进行修改和提交。
相关问题
tsfresh.feature_extraction.feature_calculators
tsfresh是一个用于时间序列特征提取的Python库,其中feature_extraction.feature_calculators模块包含了许多常用的时间序列特征提取函数。这些函数可以计算一系列的统计量、峰值、幅度、变化率等等。通过这些函数,可以将原始的时间序列数据转化为一组有意义的特征,用于各种机器学习模型中。
例如,tsfresh.feature_extraction.feature_calculators中包含了mean(), median(), maximum(), minimum()等常见的统计量计算函数,以及abs_energy(), mean_abs_change(), variance_larger_than_standard_deviation()等其他特征计算函数。
如果你想要使用tsfresh进行时间序列特征提取,可以先通过pip install tsfresh安装tsfresh库,然后导入feature_extraction.feature_calculators模块进行使用。
FEATURE_WINDOW_COMPACT
FEATURE_WINDOW_COMPACT是一种用于图像处理和计算机视觉任务的特征提取方法。它主要用于压缩图像中的信息,以便在保持关键特征的同时减少数据量。
FEATURE_WINDOW_COMPACT的核心思想是将图像分割成多个窗口,并对每个窗口进行特征提取。这些特征可以是图像的颜色、纹理、形状等。然后,通过对这些特征进行压缩和编码,可以减少图像数据的大小。
使用FEATURE_WINDOW_COMPACT可以实现以下优势:
1. 数据压缩:通过对图像特征进行压缩和编码,可以减少图像数据的大小,从而节省存储空间和传输带宽。
2. 关键特征保留:在压缩过程中,FEATURE_WINDOW_COMPACT会优先保留图像中的关键特征,以确保压缩后的数据仍然能够表达原始图像的重要信息。
3. 适应性:FEATURE_WINDOW_COMPACT可以根据不同的图像内容和任务需求进行调整和优化,以获得更好的压缩效果和特征表达能力。
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