numpy中的常用索引方式总结numpy中的基本索引方式有三种: 1.切片索引 2.布尔索引 3.列表索引,也叫花式索引(fancy indexing) 这三种索引方式又可以混合使用,从而造就了numpy中丰富而又灵活的索引方式import numpy as np切片索引切片索引和原生python中的列表切片基本上没有区别(并且也是左闭右开的),只是要注意一点:python中的切片得到的是独立于原            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            下面我们来学习一下如何使用NPOI插件进行导入。 之前一起学习过导入的Js代码,这里学习一下NPOI导入以及导入的步骤。 1、 下载并安装NPOI插件。 2、 使用Excel表格或者Word文档设置一个导入数据的固定的模板(我这里使用的是Excel表格),数据要按照固定的模板排列。在导入数据之前,要下载模板,把要导入的数据按照模板来制作。 (Server为服务器,MapPath为当前项目的位置)p            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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               Reface.NPI 方法名称解析规则详解
    
        在上次的文章中简单介绍了 Reface.NPI 中的功能。本期,将对这方法名称解析规则进行详细的解释和说明,以便开发者可以完整的使用 Reface.NPI 中的各种功能。基本规则方法名称以 Insert , Delete , Select , Update 开头方法名以数个单词构成,关键字、字段、操作符、参数名都是一个单            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            npi-config 是我们这个 NanoPi-NEO 系统下的一个命令行的系统配置工具,利用它可以对配置工具npi-config的显示界面  npi-con            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            加法减法操作import cv2 as cvimport numpy as npx = np.uint8([250])y = nppy as npi.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            代码笔记~自己实验的时候用的# -*- coding: utf-8 -*-"""Spyder EditorThis is a temporary script file."""import torchimport numpy as npI=np.eye(4,dty            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            01原理图检视目的•产品功能的正确实现•保证原理图设计的正确性•产品的低成本设计•避免已知错误的重复发生•与软件、layout工程师、结构、热、EMC、安规、NPI等领域的确认  02原理图检视的方法•检视参与人:SE、硬件工程师、软件工程师、器件工程师、工艺工程师、layout工程师、热工程师、EMC工程师、安规工程师、NPI工程师、采购工程师、FAE(可选)准备工作•最新器件手册(datash            
                
         
            
            
            
            from:https://www.ibm.com/docs/en/npi/1.1.0?topic=formats-v9-field-type-definitionsIBM的格式定义:V9 field type definitionsWhen extensibility is required, the new field types can be added to the list. The ne            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            NanoPi NEO Air使用一:介绍NanoPi NEO Air使用二:固件烧录NanoPi NEO Air使用三:OverlayFS、CPU温度和频率、wifi、蓝牙、npi-configNanoPi NEO Air使用四:操作GPIONanoPi NEO Air使用五:安装Xfce和xrdp,实现远程访问NanoPi NEO Air使用六:使用摄像头NanoPi NEO Air使用七:获取            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            一、问题建模与算法设计 1.1 多目标优化模型 目标函数: 经济目标:最小化总发电成本(含阀点效应) 环境目标:最小化污染物排放与爬坡惩罚 约束条件: 功率平衡:\(∑i=1NPi,t=Pload,t+Ploss,t\) 机组出力限制:\(Pi,min≤Pi,t≤Pi,max\) 爬坡率约束:\(∣ ...            
                
         
            
            
            
            RL之Q Learning:利用强化学习之Q Learning实现走迷宫—训练智能体走到迷宫(复杂迷宫)的宝藏位置目录输出结果设计思路实现代码测试记录全过程输出结果设计思路实现代码from __future__ import print_functionimport numpy as npi...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            [/caption] 一般短信(短于140字节的 报文内容不是05 06的) 0891683108806105F0040D91683177081166F10008802150015114230C54CEFF0C53C865E0804A4E86 ⑴08—短信息中心地址长度。指91 68 31 08 80 61 05 F0的长度。 ⑵91—短信息中心号码类型。91是TON/NPI遵守Internati            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            NanoPi NEO Air使用一:介绍NanoPi NEO Air使用二:固件烧录NanoPi NEO Air使用三:OverlayFS、CPU温度和频率、wifi、蓝牙、npi-configNanoPi NEO Air使用四:操作GPIONanoPi NEO Air使用五:安装Xfce和xrdp,实现远程访问NanoPi NEO Air使用六:使用摄像头NanoPi NEO Air使用七:获取            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python中读取jpg文件的方法方法一:利用PIL中的Image函数,这个函数读取出来不是array格式这时候需要用 np.asarray(im) 或者np.array()函数区别是 np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝from PIL import Imageimport numpy as npI = Image.open('./cc_1.png')I.show(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            【点评】易知该函数为偶函数,图线关于y轴对称;因为y=sinx的零点是nPI,x^2要达到诸零点是越来越快,故图线越来越密集;【图像】【代码】<!DOCTYPE html>
<html lang="utf-8">
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"/>
<he            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            声音的本质是震动,震动的本质是位移关于时间的函数,波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移。通过傅里叶变换,可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加,通过频率谱线的特殊分布,建立音频内容和文本的对应关系,以此作为模型训练的基础。案例:画出语音信号的波形和频率分布,(freq.wav数据地址)#-*- encoding:utf-8 -*-
importnumpy as npi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            JIRA项目创建 1.通过 项目-创建项目 进入创建项目页面 Jira地址:https://jira.tclking.com2.在创建项目页面 通过【创建与共享配置】 进行创建项目 这样新的项目就可共享 所选项目的后台配置 3.选择试行项目作为模板 目前试行OK的项目共以下4种,大家可自行选择,此处我选择整机NPI项目模板 4.填写项目名、关键字、项目负责人等 规则见 配置管理-JIRA+Conf            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Python3NumPy的常用函数1. txt文件(1) 单位矩阵,即主对角线上的元素均为1,其余元素均为0的正方形矩阵。在NumPy中可以用eye函数创建一个这样的二维数组,我们只需要给定一个参数,用于指定矩阵中1的元素个数。例如,创建3×3的数组:import numpy as npI2 = np.eye(3)print(I2)[[1. 0. 0.][0. 1. 0.][0. 0. 1.]](            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            基于python及图像识别的围棋棋盘棋子识别1——定位棋盘位置效果图原图中间处理效果最终结果思路分析源码:定位棋盘位置效果图最近需要做一个围棋识别的项目,首先要将棋盘位置定位出来,效果图如下:效果图原图中间处理效果最终结果思路分析我们利用python opencv的相关函数进行操作实现,根据棋盘颜色的特征,寻找到相关特征,将棋盘区域抠出来。最好从原始图像中将棋盘位置截取出来。源码:定位棋盘位置from PIL import ImageGrabimport numpy as npi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            查找的性能分析:对于查找算法而言,常用“其关键字和给定值进行过比较的记录个数的平均值”作为衡量查找算法的依据。定义:为了确定记录在查找表中的位置,需要和给定的值进行比较的关键字个数的期望值称为查找算法在查找成功时的平均查找长度。  对于含有n个记录的表。查找成功时的平均查找长度为 ASL=∑i=1nPiCi其中 
 
Pi为查找表中第 
 
i个记录的概率,且∑i=1nPi=1 
Ci为找到表中关