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1，赛尔号特性在哪儿融合

要钱的。在宇宙购物指南买，然后打开精灵包，用道具。系统会随机帮你生成特性。（祝你生出瞬杀！）

赛尔号特性在哪儿融合

2，急有没有做过多传感器数据融合或者具体说是特征融合的

特征融合是多方面的，对两个传感器不同的特征进行提取是其中之一。
有的

急有没有做过多传感器数据融合或者具体说是特征融合的

3，如何实现HOG和LBP特征的融合

针对禁令交通标志牌提出了一种基于HOG-LBP自适应融合特征的交通标志检测方法,将标志图片等分为多个不重叠的块,每块内将加权后的HOG和LBP特征进行串行融合作为
搜一下：如何实现HOG和LBP特征的融合

如何实现HOG和LBP特征的融合

4，赛尔号特性在哪融合

精灵背包里面的物品里特性药剂，选择精灵并使用
没法,rmb才行
花钱，或融合有特性
超能nono那里
可以通过金豆购买获得特性重组药剂，这种药剂有两种，一个是给融合精灵用的，另一个是给非融合精灵用的 ，超能NONO也可以通过能量兑换特性重组药剂，但是是那种给非融合精灵用的，不过也够了，现在很少有人用融合精灵，融合精灵也就是洗个瞬杀秒BOSS，因为融合精灵的特性重组要便宜点
融合精灵自带特性。其他的要人民币

5，如何将梯度特征和颜色特征进行融合

我家的阳台上，种了几盆绿萝。绿萝的叶子是心形的，翠绿翠绿，或许有几片叶子上有一两块淡黄色的小斑点。它们绿得十分可爱，在藤蔓上交错地长着，每一片都绽放出了自然与生命力之美，亮晶晶的，像打了蜡一样，让人想到了蝴蝶的小屋。绿萝的嫩叶，卷在藤蔓头上，蒙着一层白膜，似乎蟋蟀可以拿它当酒杯。它的藤萝可以长的很长，从高高的花架上一直到地面，一根根藤萝从上面垂下来，从远处看，一盆绿萝就是一条绿色瀑布。以前，我总也找不到绿萝的种子。它怎么繁衍下去呢？突然，我发现了一个像小蛇一样的东西，突兀地长在茎上。旁边还有一粒红豆大小的棕色嫩头。这就是它的气根，一条条地从茎上垂下来，似乎一遇到土，就会发疯似地钻下去。和榕树一样，绿萝也有许多气根落到地上，直垂进泥土里。它的枝条，也可以插活。因为气根会伸入泥土，长成根。你不要小看了那些棕色的根，要是它们全部伸进土中，足够长出一株巨大的绿萝了。
支持一下感觉挺不错的

6，在图像检索中bof特征和gist特征怎么融合在一起

LSH方法本身已经在很多文章中有过介绍,大家可以参考这里和这里.其主要思想就是在特征空间中对所有点进行多次随机投影（相当于对特征空间的随机划分）,越相近的点,随机投影后的值就越有可能相同.通常投影后的值是个binary code（0或者1）,那么点xi经过N次随机投影后就可以得到一个N维的二值向量qi,qi就是xi经过LSH编码后的值.问题是LSH是一种随机投影,上篇博客中也提到这样随机其实没有充分利用到样本的实际分布信息,因此N需要取一个十分大的数才能取得好的效果.因此,[2]中作者理所当然地就想到对LSH的投影函数进行学习（用BoostSSC和RBM来做学习）,效果可以见图3.经过学习的LSH就可以通过更少的投影函数取得更好的区分性.这就和BOW的作用有点像了（都是通过学习对原始的特征空间进行划分）,只不过BOW对特征空间的划分是非线性的,而LSH则是线性的.二、LSH VS BOW：检索的时候对什么特征做编码?（ 以下对LSH的介绍将不区分是否利用BoostSSC和RBM来做学习）.LSH一般是对图像的全局特征做LSH.比如图像的GIST,HOG,HSV等全局的特征.可以说,LSH是将一个特征编码成另外一个特征.这有一点降维的味道.经过N次随机投影后,特征被降维为一个长度为N的二值特征了.BOW一般是对图像的局部特征做编码,比如SIFT,MSER等.BOW是将一组特征（局部特征）编码成一个特征（全局特征）,带有一种aggregation的性质.这是它与LSH最大的不同之处.
我不会~~~但还是要微笑~~~：）

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