Ytukyg

Der Unicodeblock Kombinierende diakritische Zeichen (Combining Diacritical Marks, U+0300 bis U+036F) umfasst diakritische Zeichen, die als kombinierende Zeichen über, unter oder in ein vorher eingegebenes Zeichen gesetzt werden. Wenn ihnen Tasten auf einer Tastatur zugeordnet werden, sind dies also Tottasten. Der englische Name dieses Blocks, „Combining Diacritical Marks“, wurde in einigen deutschen Versionen der Microsoft-Programme falsch als „Kombinierende diakritische Markierungen“ übersetzt. Inhaltsverzeichnis 1 Liste 2 Grafiktafel 3 Weblinks Liste | Alle Zeichen haben die Kategorie "Markierung ohne Extrabreite" und die bidirektionale Klasse "Markierung ohne Extrabreite". Unicodenummer Zeichen (400 %) Offizielle Bezeichnung Beschreibung U+0300 (768) ◌̀ ̀ COMBINING GRAVE ACCENT Kombinierender Gravis U+0301 (769) ◌́ ́ COMBINING ACUTE ACCENT Kombinierender Akut U+0302 (770) ◌̂ ̂ COMBINING CIRCUMFLEX ACC

0 I'm using MLP ANN provided by OpenCV 3.4 with python. I noticed that when training data is prepared via cv2.ml.TrainData_create the ANN performs well, in case this is not used but same samples and parameters are used, ANN is not correctly trained. Here I don't mean trainings differ even if using the same data (which can be expected due to random starting points), because what I see here is working-training VS not-working-training and this occurs always. The following code uses cv2.ml.TrainData_create import cv2 import numpy as np ann = cv2.ml.ANN_MLP_create() ann.setTrainMethod(cv2.ml.ANN_MLP_BACKPROP) ann.setActivationFunction(cv2.ml.ANN_MLP_SIGMOID_SYM) ann.setLayerSizes(np.array([3, 8, 4])) ann.setTermCriteria(( cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1 )) input_array = np.