torch.nn.functional.grid_sample首先我们看pytorch文档中给出的描述：torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear’, padding_mode=‘zeros’, align_corners=None)Given an input and a flow-field grid, compute
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2023-07-24 07:56:29
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原始图片：import randomimport mathimport torchimport numpy as npimport torch.nn.functional as Fimport cv2import matplotlib.pyplot as pltfrom data_gen import draw_box_pointspath = './test/timg.jp...
原创
2021-09-07 10:22:32
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虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。1.前向传播如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。 举个例子，假设上一层结点i,j,k,…等一些结点与本层的结点w有连接，那么结点w
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2024-08-09 16:07:26
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Sure! F.grid_sample()的用法：F.grid_sample() is a PyTorch function that performs spatial transformations on an input tensor. It takes two required input arguments:input: The input tensor to be transformed
原创
2023-03-30 16:31:40
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文章目录基本例子讲解两种align_corners设置下的函数行为查询矩阵有重复元素 在4D情况下，input (Tensor) – input of shape ，相当于输入的是图片，N为batch_size，C为channel。grid (Tensor) – flow-field of shape ，最后1维一定是长度为2的数组，代表二维平面上的坐标点(x,y)。和相当于查询矩阵
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2024-03-19 13:50:45
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一、函数介绍Pytorch中grid_sample函数的接口声明如下，具体网址可以点这里torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear’, padding_mode=‘zeros’, align_corners=None)为了简单起见，以下讨论都是基于如下参数进行实验及讲解的：torch.nn.functional.grid_
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2024-07-31 12:24:46
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pytorch中的grid_sample是一种特殊的采样算法。 调用接口为：torch.nn.functional.grid_sample(input,grid,mode='bilinear',padding_mode='zeros',align_corners=None)。  
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2023-12-24 16:03:45
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在深度学习算法开发中，尤其是在图片时序对齐部分中，经常会对原始图片进行旋转和平移，然后重新采样，在这个过程中，最常用的函数就是affine和grid_sample。affine函数是先旋转再平移，旋转部分是支持二维线性差值的，但是平移部分平移数值只能是整数，这会造成一定的取整误差，但是其使用方便，只需提供旋转和平移数值即可grid_sample函数只是一个采样函数，支持二维线性差值，为了完成采样，
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2024-03-28 09:49:08
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package sparkcoreimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Demo05Sample { def main(args: Array[String]): ...
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2021-08-31 16:29:00
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sin(2πf) 作为一个低通滤波函数，因为值域(-1,1) f为频率，所以把结果>1的f过滤掉了
我不确定这一点，为什么sin是低通滤波
上面说那个是错的
sinc是理想低通滤波函数
因为 它是rect（f）的傅立叶变换 rect是频域的 低通滤波函数 这个我认识的
转到时域就是sinc了
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2016-09-20 17:10:00
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关键字：Grid,Web Grid
Codejock软件公司的Xtreme属性网格为Windows开发者提供了完善的Visual Studio.NET风格的属性网格。Windows开发者能比较容易的创建可编辑属性的分级列表，并能表述任意数据类型或者子项目。属性网格及其附带的 内建工具栏使其更易于排序和分组，并且帮助面板能显示每一个被选项目的信息。
此产品包含在产品集合 Xtreme
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精选
2012-08-22 10:48:41
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setter注入：<bean id="exampleBean" class="examples.ExampleBean"> <!-- setter injection using the nested <ref/> element --> <property name="beanOne"><ref bean="anotherExampleB
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2007-03-17 17:01:01
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在solrcloud出来之前，如果通过solrj连接solrserver，需要程序自己实现一致性hash.新版本的solr支持cloud的部署方式，可以自动实现lb和sharding的功能（通过CloudSolrServer类连接cloud），可以用下面代码做测试需要的jar包如下：apache-solr-solrj.jar
apache-solr-core.jar
zookeepe
原创
2014-07-02 23:28:28
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using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Net;
using System.Text;
using GearUp.Crawler.Entities;
using HtmlAgilityPack;
using System.Threading.T
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2015-04-11 20:25:00
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spark sample
原创
2022-12-28 15:30:27
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# 如何实现 "RxJava Sample"
## 介绍
在开始之前，让我们来了解一下RxJava。RxJava是一个基于观察者模式的异步编程库，它可以帮助我们更简洁、优雅地处理异步事件。"RxJava Sample"是指从一个Observable中获取一些样本数据的操作。在本文中，我们将使用RxJava来实现这个功能。
## 整体流程
下面是实现 "RxJava Sample" 的整体流程
原创
2023-07-23 08:52:14
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## 实现"Sample java"的流程
为了帮助你实现"Sample java"，我将按照以下步骤进行说明：
1. 创建一个Java项目：首先，你需要在你的开发环境中创建一个新的Java项目。你可以使用任何你熟悉的IDE，如Eclipse或IntelliJ。创建项目时，请确保选择正确的Java版本。
2. 创建一个类：在项目中创建一个新的Java类。你可以命名为"Sample"或者其他你
原创
2023-11-03 05:57:58
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1,adaptiveskindetector web摄像机 2,bgfg_codebook 摄摄像设备的读取图片的各种方式 3,bgfg_segm 高斯处理视频 4,blobtrack 图像块blob视频追踪 5，calibration 摄像校准 6，calibration_artificial 根据角点自动校准摄像 7，camshiftdemo 彩色跟踪 根据鼠标点击一个区域的色度光
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2024-08-16 23:57:46
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https://github.com/kakawait/uaa-behind-zuul-sample/ 1.参考资料 项目:https://github.com/kakawait/uaa-behind-zuul-sample/，按照这个项目实现后，虽然会跳转到认证服务的登录页，但登录成功后无法跳转回
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2017-04-26 11:37:00
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SampleThis sample demonstrates one popular shadowing technique called shadow mapping. A shadow map (in the
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2023-01-05 11:20:45
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