Image模块中的函数1.open2.new3.blend4.composite5.eval6.merge Image模块中函数的返回值皆是一个Image对象，因而可以通过该模块中的函数来创建Image类的实例。1.openImage.open(file, mode)file 图像文件的全路径mode 打开文件的方式，默认值为r
returns 一个I
转载
2024-03-16 22:48:25
133阅读
之前看GAN相关资料时， 对于"不同的光照，表情，姿态......等数据会导致图像的分布不同" / “图像像素的不确定性服从正太分布” 这样的语句有点难理解。 图像的概率分布? 图像像素怎么会有概率分布? 当然现在 能接受了。比如，如果是人类面部图像，则长椭圆 上1/3部位左右两边 出现狭长黑点(眉毛)的概率会比较大；又比如笑着的表情，下1/3部位中间出现白点(牙齿)概率会比较大。在看
转载
2024-04-26 09:56:26
382阅读
1、创建一个新的图片Image.new(mode,size)
Image.new(mode,size,color)2、层叠图片层叠两个图片，img1和img2,alpha是一个介于[0,1]的浮点数，如果为0，效果为img1，如果为1.0，效果为img2.当然img1和img2的尺寸和模式必须相同。Image.blend(img1,img2,alpha)composite可以使用另外一个图片作为蒙
转载
2024-04-25 15:44:36
41阅读
Abstract 对由此产生的压缩表示执行图像理解任务，如分类和分割。这绕过了将压缩表示解码成RGB空间并降低了计算成本。我们的研究表明，可以实现与压缩RGB图像上运行的网络相当的精度，同时将计算复杂度降低到2倍。此外，我们表明，通过在压缩表示上联合训练压缩网络和分类网络，提高图像质量，分类准确度和分割性能，可以获得协同效应。我们发现，与压缩RGB图像的推断相比，压缩表示的推断能达到更大
Image Matting: 图像抠图技术是指从静态图像或者视频序列中抽取感兴趣目标的过程，在ps和视频编辑中有重要的应用。1.Image MattingMatting 技术可以表示为下面的图，与语义分割不同，它可以针对感兴趣前景物体进行细节处理、包括细微的毛发和透明的物体等。 其公式可以表示为前景、掩膜与背景三者间的关系(如果在0~1范围内，公式表示matting/composition问题，需
转载
2024-05-24 15:57:14
133阅读
Image 模块提供了一个同名类（Image），也提供了一些工厂函数，包括从文件中载入图片和创建新图片。例如，以下的脚本先载入一幅图片，将它旋转 45 度角，并显示出来：
1 >>>from PIL import Image
2 >>>im = Image.open("j.jpg")
3 >&
作者：Rutger Ruizendaal编辑整理：萝卜兔 在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码的向量
IO编程IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留，由CPU这个超快的计算核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要IO接口。比如你打开浏览器，访问新浪首页，浏览器这个程序就需要通过网络IO获取新浪的网页。浏览器首先会发送数据给新浪服务器，告诉它我想要首页的HTML，这个动作是往外发数据，叫Output，随后新浪服务器把网页发过
1，SAM文件格式介绍SAM（The Sequence Alignment / Map format）格式，即序列比对文件的格式，详细介绍文档：http://samtools.github.io/hts-specs/SAMv1.pdfSAM文件由两部分组成，头部区和主体区，都以tab分列。头部区：以’@'开始，体现了比对的一些总体信息。比如比对的SAM格式版本，比对的参考序列，比对使用的软件等。主
转载
2024-02-15 15:10:55
72阅读
1.什么是embedding？简单来说，embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，或是一个商品，或是一个电影等等。性质：1.embedding向量能使距离相近的向量对应的物体有相近的含义。比如 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(钢铁侠)之间的距离就会很接近，但 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(乱世佳人)的距离就会远一些。2.Embe
转载
2024-05-06 11:03:44
219阅读
一、介绍今天和大家一起学习下使用LangChain＋LLM 来构建本地知识库。我们先来了解几个名词。二、什么是LLM？LLM指的是大语言模型（Large Language Models），大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。所以，LLM就是A
概述Angular中的输入输出是通过注解@Input和@Output来标识，它位于组件控制器的属性上方。 输入输出针对的对象是父子组件。演示Input新建项目connInComponents:ng new connInComponents.新增组件stock:ng g component stock.在stock.component.ts中新增属性stockName并将其标记为输入@Input(
转载
2024-09-17 10:32:14
95阅读
1.基本概念 Lora，英文全称“Low-Rank Adaptation of Large Langurage Models”，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术2.作用只要是图片上的特征都可以提取并训练 （1）对人物/物品的脸部特征进行复刻 （2）生成某一特定风格的图像 （3）固定动作特征3.embedding和Lora的区别 embedding
转载
2024-08-01 16:43:44
232阅读
问题分析，由于上一次java随机数带概率版时需要算出其总概率为100%，所以很不方便。我就想着能不能弄一个不带比例，带权重的随机数，这样的优点就是不需要满足概率总和为100%，反正你权重越大，出现比例约高就Ok了。做了如下优化：1.完全靠输入数据，包括权重2.不仅可以实现与数字的随机生成，还可以随机生成字符串。输入情况：第一行输入出现的随机数总个数N（有哪些数据会生成，比如随机生成1-100的整数
转载
2023-06-19 23:27:23
224阅读
首先我们需要搞清楚几个概念：概率函数、概率分布、概率密度我这里只做简单阐述，意在理解概念，可能不严谨。我们知道变量可分为离散随机变量和连续随机变量；概率函数：随机变量取某个值的概率pi=P(X=ai)(i=1,2,3,4,5,6)；以骰子为例，每次摇骰子取值为 1-6，取每个数字的概率为 1/6，这就是离散概率函数；pi=P(X<170)；以身高为例，小于 170 的概率，这就是连续概率函数
转载
2023-10-23 23:06:24
132阅读
前言关于LightGBM，网上已经介绍的很多了，笔者也零零散散的看了一些，有些写的真的很好，但是最终总觉的还是不够清晰，一些细节还是懵懵懂懂，大多数只是将原论文翻译了一下，可是某些技术具体是怎么做的呢？即落实到代码是怎么做的呢？网上资料基本没有，所以总有一种似懂非懂的感觉，貌似懂了LightGBM，但是又很陌生，很不踏实，所以本篇的最大区别或者优势是：源码分析，看看其到底怎么实现的，同时会将源码中
CSS 相关属性单位deg 度。一个完整的圆是 360deg。例：0deg，90deg，``14.23deg。grad 百分度。一个完整的圆是 400grad。例：0grad，100grad，38.8grad。rad 弧度。一个完整的圆是 2π 弧度，约等于 6.2832rad。1rad 是 180/π 度。例：0rad，1.0708rad，6.2832rad。turn 圈数。一个完整的圆是 1t
多线程什么是线程操作系统中的多任务(multitasking):在同一时刻运行多个程序的能力.例如,在编辑或下载邮件的同时可以打印文件.今天,人们很可能有单态拥有多个CPU的计算机,但是,并发执行的进程数目并不是由CPU数目制约的.操作系统将CPU的时间片分配给每一个进程,给人并行处理的感觉.多线程程序在较低的层次上扩展了多任务的概念:一个程序同时执行多个任务.通常,每一个任务称为一个线程(thr
本文约2300字，建议阅读9分钟本文为你解释联合概率和条件概率之间区别和联系。联合概率P(A∩B)两个事件一起（或依次）发生的概率。例如：掷硬币的概率是 ¹⁄₂ = 50%，翻转 2 个公平硬币的概率是 ¹⁄₂ × ¹⁄₂ = ¹⁄₄ = 25%（这也可以理解为 50% 的 50%） P(A ∩ B) = P(A) ⋅ P(B)对于 2 个硬币，样本空间将是 4 {HH,HT,TH,TT}，如果第
转载
2022-09-12 09:47:02
1272阅读
频率和概率 一、总结 一句话总结： 1) 频率：在n次重复试验中，事bai件A发生du了m(A)次，则称：m(A)/n 为事件A
转载
2020-10-29 21:29:00
1729阅读
2评论
