参考https://blog.csdn.net/qq_42178122/article/details/122787261博主的博文 import os import os.path as osp import time import shutil import torch import torchvision import torch.nn.parallel import torch.backends.cudnn as cudnn import torch.nn.functional a
前言 这个项目真的好烦，我感觉我每次都能学到很多不一样的想法，每一次的学习都告诉我，我之前做错了，想错了。一个人的路真的好难走，就跟踩着牛粪一样，忍着臭往前走，饿了就用牛粪烤些馍吃继续走 LSTM数据准备 将时间序列转化为监督学习问题。将时间序列转换为平稳时序。将观察结果转
import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import (Conv2D,AvgPool2D,Input) def CoordAtt(x, reduction = 32): def coord_act(x): tmpx = tf.nn.relu6(x+3) / 6 x = x * tmpx return x x_shape = x.get_shape().as_list()
NumPy 教程目录 NumPy Ndarray 对象 NumPy 最重要的一个特点是其 $N$ 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 $0$ 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。 ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域
1、降采样 def down_sample(train_x,train_y): train_0 = train_x[np.where(train_y == 0)] train_0_y = train_y[np.where(train_y == 0)] train_1 = train_x[np.where(train_y == 1)] train_1_y = train_y[np.where(train_y == 1)] if train_0.shape[0]>
文章目录 6.1 多态概述6.2 虚函数机器实现原理6.2.1 静态多态（早绑定）6.2.2 动态多态（晚绑定）1.小栗子2.虚函数： 6.3 虚函数代码实践1.项目结构2.3个头文件3.cpp文件程序分析 6.4 虚析构函数6.5 虚函数和虚析构函数实现原理（1）函数指针（2）函数的覆盖与隐藏（3）虚析构函数的实现原理（4）虚
1.什么是开闭原则？ 开闭原则(Open Closed Principle）是编程中最基础、最重要的设计原则。一个软件实体如类，模块和函数应该对扩展开放(对提供方)，对修改关闭(对使用方)。用抽象构建框架，用实现扩展细节。当软件需要变化时，尽量通过扩展软件实体的行为来实现变化，而不是通过修改已有的
看到一句话，其实卷积层就是一种滤波器，放大它感兴趣的，缩小它不感兴趣的，很有道理。 二维卷积层的数学表达： 这里这个W其实就是kernel，是在这里通过这种方式学习出来的参数，表现出来的就是一个矩阵。b是偏差，通过广播机制作用给Y。 二维交叉和二维卷积，就差一个翻转的关系：
图像卷积 互相关运算： def corr2d(X, K): h, w = K.shape Y = torch.zeros(X.shape[0]-h+1, X.shape[1]-w+1) for i in range(Y.shape[0]): for j in range(Y.shape[1]): Y[i,j] = (X[i:i+h, j:j+w] * K).sum() return Y 卷积层： class Conv
使用tf.Variable,tf.constant指定不同类别的占位符 # GRADED FUNCTION: linear_function def linear_function(): """ Implements a linear function: Initializes X to be a random tensor of shape (3,1) Initializes W to be a rando
1 导入numpy包 import numpy as np 2 sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) demox = np.array([1,2,3]) print(sigmoid(demox)) #报错 #demox = [1,2,3] # print(sigmoid(demox)) 结果： [0.73105858 0.88079708 0.95257413] 3 定义逻辑回归模型主体 ##
桥接（Bridge）是用于把抽象化与实现化解耦，使得二者可以独立变化。 感觉听完上面的描述，没有几个人能够描述桥接模式到达怎么实现。 据我个人的理解，桥接模式一般用于适用于以下情况，某个类的子类都多个维度的变化，如果都分别实现，可能会造成子类的爆炸。 可以把这种多角度分类分离出来，让它
####面试官: 对于Tersorflow你怎么理解的，有做过人工智能的应用吗 心理分析：了解tersorflow并且应用到项目中的，可谓少之又少。国内几乎没有多少Android开发者对人工智能有过认识。也不明白人工智能对Android带来的风险与机会。如果面试官问到了tersorflow 一定是想深挖你。在
R绘制散点图 基本图形 直接使用R基础包的绘图函数plot()： plot(mtcars$wt, mtcars$mpg) 或使用ggplot2中的qplot()函数： library(ggplot2) qplot(mtcars$wt, mtcars$mpg) 如果绘图所用的两个参数向量包含在同一个数据框内，则可以运行下面的命令： library(ggplot2) qplot(wt,m
broadcasting 它的功能就是能够实现自动维度的扩展，使两个tensor的shape相同， 也就是说节省了 unsqueeze 和 expand 操作，高效并且不需要复制数据，节省内存 关键思想 只有size一致才能进行对应位置元素的相加 如下图，第一行，两个tensor的shape相等，可以直接相加 第
目录 前言 三、卷积神经网络CNN——层层搭建 1.卷积层Convalution：特征提取 2.池化层pooling：减小数学量、降低维度且防止过拟合 3.Flatten层:用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化 4.全连接层Dense:对先前卷积中提取的特征的非线性组合 5.dropout层:防止过拟合 前言
<TextView android:layout_width= “wrap_content” android:layout_height= “wrap_content” android:layout_margin= “50dip” android:text= “@string/hello_world” android:background= “@drawable/shape_radius”/> </RelativeLayout> 显示出来的结果是这样
view 和 reshape 操作 二者的功能和用法是相同的，不过要保证 view 的size整体不变，即numel（）一致 view操作会把维度信息给丢失掉，要记牢数据的存储顺序 a = torch.rand(4,1,28,28) b = a.view(4,28*28) #丢失两个维度 print(b) print(b.shape) c = a.view(4*28,28) #丢失
1.若图形是闭合的，则可以直接用Z-Copy命令绘制，若图形不是闭合的，需要先利用Shape-Compose Shape命令将线段合成为一个完整闭合的Shape. 2.执行Edit–>Z_copy命令，在Options中设置Class为RouteKeepin，Subclass为All，size中勾选contract，Offset中填入0.2，这里的单位和软件设置的单位
import torch a=torch.randn(2,3)#随机生成2行3列的矩阵，默认torch.FloatTensor类型 print(a) print(a.type()) print(a.shape) 输出 tensor([[ 0.8583, 0.0906, -1.2922], [-0.6729, -0.6208, -1.0874]]) torch.FloatTensor torch.Size([2, 3]) import cv2 a=torch.ra
气泡图大家平时比较常见，其实就是将数值大小映射到气泡的大小上，使用R语言做气泡图非常的简单，今天我们教大家来学习一下气泡图的R语言画法。 教程讲解 1.加载需要的R包 library(openxlsx) library(tidyverse) 2.数据介绍，就是一般的GO富集分析结果，每一列代表一种类型的数据 Cat
a = np.arange(120).reshape(2,3,4,5) 得到shape为(2,3,4,5)的高维数组a，输出a为： [[[[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [ 10 11 12 13 14] [ 15 16 17 18 19]] [[ 20 21 22 23 24] [ 25 26 27 28 29] [ 30 31 32 33 34]
【OpenCV 完整例程】83. 频率域低通滤波案例：印刷文本字符修复 欢迎关注 『OpenCV 完整例程 100 篇』 系列，持续更新中 欢迎关注 『Python小白的OpenCV学习课』 系列，持续更新中 3.5 频率域低通滤波：印刷文本字符修复 低通滤波技术主要应用于印刷和出版业。本节给出频率域低通
1.要完全覆盖焊盘 覆铜覆盖焊盘时，要完全覆盖，shape 和焊盘不能形成锐角的夹角。 2.尽量用覆铜替代粗线 当使用粗线时，过孔通常最好为非通常走线过孔，增大过孔的孔径和焊盘。 修改后： 3.尽量用覆铜替换覆铜 走线的模式 尽量用覆铜替换覆铜 走线的模式，后者常常产生一些小尖角和
插入新维度import numpy as np a=np.array([1,2,3,4,5]) print ('a:',a) print('a.shape',a.shape) a1=a[:,np.newaxis] print ('a1:\n',a1) print('a1.shape',a1.shape) a2=a[np.newaxis,:] print ('a2:\n',a1) print('
