CONVERT()函数
对于简单类型转换，CONVERT()函数和CAST()函数的功能相同，只是语法不同。CAST()函数一般更容易使用，其功能也更简单。CONVERT()函数的优点是可以格式化日期和数值，它需要两个参数：第1个是目标数据类型，第2个是源数据。以下的两个例子和上一节的例子类似：SELECT CONVERT(int, '123') SELECT&n
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2024-08-02 15:54:11
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1. 行转列collect_set() / collect_list()、concat_ws()1.1 collect_set() collect_list()collect_set() 函数只接受基本数据类型，作用是对参数字段进行去重汇总，返回array类型字段; collect_list() 函数和collect_set()作用一样，只是前者不去重,后者去重。1.2 concat_w
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2023-09-21 09:38:45
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# 在Python中实现卷积（conv）
卷积是一种常用的操作，通常出现在图像处理、深度学习等领域。在本篇文章中，我们将从头开始学习如何在Python中实现卷积，并结合具体的代码示例，帮助你更好地理解这一过程。
## 文章流程
在实现卷积的过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------
强力收藏！一文说全HiveConf类（Hive3.1.2版本）作者：Eeeddieee 工作中大部分时间都用到了Hive，虽然对Hive的架构、运行原理、调优方式有一定了解，但是很多都是在前人总结的基础上进行学习，没有自己的一套思考。比如往上很多资料都有说到Hive谓词下推，Hive引擎可以自动根据SQL语句进行优化，然后把各种谓词下推的SQL语句情况都列举出来，实际应用时只需要按照资料进行开发即
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2023-10-27 12:45:33
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1、用法1. C=conv2(A,B,shape); %卷积滤波复制代码A:输入图像，B:卷积核 假设输入图像A大小为ma x na，卷积核B大小为mb x nb，则 当shape=full时，返回全部二维卷积结果，即返回C的大小为（ma+mb-1）x（na+nb-1）
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2024-03-14 08:39:33
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学习目标理解轮廓是什么学习如何找到并绘制轮廓相关函数：cv.findContours(), cv.drawContours()
什么是轮廓轮廓可以简单地解释为连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同的颜色或灰度。轮廓是形状分析和对象检测和识别的有用工具。为了获得更好的准确性，使用二值图像。所以在找到轮廓之前，应该用阈值或Canny边缘检测算法先进行预处理。自OpenCV 3.2以后，findCon
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2023-12-11 16:51:05
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folly/Conv.h folly/Conv.h is a one-stop-shop for converting values across types. Its main features are simplicity of the API (only the names to and to
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2018-07-24 13:49:00
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mfilter实现的是线性空间滤波； conv2是计算两个矩阵的二维卷积1、MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2，其语法格式为： C = conv2(A,B) C = conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C。若A为ma×na的矩阵，B为mb×nb的矩阵，则C的大小为(ma+mb+1)×(na+nb+1)。&nb
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2024-09-25 22:55:03
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一.基本重要概念一.1局部感受野(local receptive fields)以minst数据集为例，图示为28x28的像素点。 在CNN中我们只用部分像素点与隐藏层进行连接而不是全部像素点（否则就是全连接深度神经网络（DNN）了）像这种局部区域就被称为局部感受野。如上两图所示，局部感受野在不断的移动直至扫描完整个区域，而伴随着每次移动，都有一个隐藏层的节点与之对应，以此类推即可得到第一个隐藏层
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2024-10-11 14:27:17
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import tensorflow as tf
tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)name:指定该操作的nameinput：卷积输入图像，Tensor，[batch,height,width,in_channels],类型要 求：float32或float64filter:卷积核，要求
# 如何在Python中实现Conv2D
## 引言
Conv2D是深度学习中常用的卷积操作，用于处理二维图像数据。本文将向刚入行的小白介绍如何在Python中实现Conv2D。
## 整体流程
以下是实现Conv2D的整体流程：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title Conv2D实现流程
section 数据准备
下
原创
2023-10-13 08:32:24
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目录前言1. 基本知识2. Excel3. Word 前言对于自动化RPA比较火热，相应的库也比较多，此文分析win32com这个库，用于操作office1. 基本知识Win32com 是一个 Python 模块，是 pywin32 扩展的一部分，允许 Python 代码与 Windows COM（Component Object Model）对象进行交互COM 是 Windows 平台上用于组
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2024-05-31 19:40:58
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《SpringCloud Nginx 高并发核心编程》 环境搭建 - 系列组件链接地址【必须】 虚拟机Linux 开发环境准备Linux openresty 安装Linux openresty 安装【必须】Linux Redis 安装（带视频）Linux Redis 安装（带视频）【必须】Linux Zookeeper 安装（带视频）Linux Zookeeper 安装, 带视频Windows R
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2024-04-17 10:19:40
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轮廓查找简述轮廓即是以某种方式表示图像中的曲线的点的列表，可以把轮廓理解为一个有序的点集。OpenCV函数原型cv2.findContours(img, mode, method)参数解释img输入的原图片mode轮廓检索模式RETR_EXTERNAL ：只检索最外面的轮廓；RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中；RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层
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2023-08-26 11:54:10
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随着大数据人工智能的兴起，Python近几年越来越热，也有越来越多的小伙伴开始学习运用python，今天我就把日常总结的python知识分享给大家。 python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外，同
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2024-10-10 07:01:59
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Conv2d和Conv3d完全相同，输入由(N, C , H, W)变为(N, C, D, H, W)。 因此，本文只探讨PyTorch中的torch.nn.Conv2d类。由于该类几乎能够实现当下所有对卷积的特殊操作，所以我们只需要完全弄清楚该类的所有参数就可以搞懂当下比较新的算法。本文的侧重点在于dilation和groups这两参数。 本文主要参考PyTorch的Conv2d官方文档。cla
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2023-10-19 11:38:10
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# 如何实现Python Conv
作为一名经验丰富的开发者，我非常愿意教会新人如何实现“Python Conv”。在本文中，我将详细介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和对其意义的注释。
## 实现步骤
下面是实现“Python Conv”的步骤，我将使用表格形式展示：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-22 06:42:44
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# 如何实现"conv python"
作为一名经验丰富的开发者，我将在以下文章中向你介绍如何使用Python实现卷积（convolution）操作。
## 卷积的流程
首先，让我们来了解一下卷积的基本流程。在使用Python进行卷积操作时，我们通常需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 准备输入数据和卷积核（滤波器） |
原创
2023-07-22 12:14:27
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Pytorch的nn.Conv2d（）详解nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数in_channelsout_channelskernel_sizestride = 1padding = 0dilation = 1groups = 1bias = Truepadding_mode = 'zeros' nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数 二维卷积应该是最常用的
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2024-01-17 19:53:55
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参考链接：http://www.360doc.com/content/17/0321/10/10408243_638692495.shtmlhttp://blog.itpub.net/31555081/viewspace-2221434/循环神经网络——RNN：在普通多层BP神经网络基础上，增加了隐藏层各单元间的横向联系，通过一个权重矩阵，可以将上一个时间序列的神经单元的值传递至当前的神经单元，从
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2024-07-13 15:03:32
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