NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中atleast_1d方法的使用。原文地址：Python numpy.atleast_1d函数方法的使用...
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2022-06-07 23:08:21
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题意：就是挖地雷，给你一个字符串，‘*’代表地雷，‘1’代表在它的周围有1个地雷，‘2’代表在左右都有个地雷，‘？’代表不确定是不是地雷，可以是1，2，*，问你最后有几种方式确定所有的的地雷。思路：dp[i][0] 代表次位置为0，dp[i][1]代表左边有地雷，dp[i][2]代表右边有地雷，dp...
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2015-02-04 19:12:00
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卷积可能是目前深度学习中最重要的概念。正是卷积和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿。但是是什么让卷积如此强大呢？它是如何工作的？在这篇博文中，我将解释卷积并将其与其他概念联系起来，以帮助您彻底理解卷积。已经有一些关于深度学习卷积的博客文章，但我发现所有这些文章都与不必要的数学细节非常混乱，这些细节不会以任何有意义的方式进一步理解。这篇博文也将有许多数学细节，但我将从概念的角度来处
一、Topic：数据处理这次我们来一段NCNN应用代码中，除了推理外最重要的一部分代码，数据处理：ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, bgr.cols, bgr.rows, 227, 227);
const float mean_vals[3] = {104.f, 117
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2024-10-01 21:39:04
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前言我们知道，R-CNN存在着以下几个问题：分步骤进行，过程繁琐。Selective Search生成候选区域region proposal->fine tune预训练网络->针对每个类别都训练一个SVM分类器->用regressors对bounding-box进行回归。时间和内存消耗比较大。在训练SVM和回归的时候需要用CNN网络训练的特征作为输入，特征保存在磁盘
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2024-09-27 14:33:44
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NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中atleast_3d方法的使用。原文地址：Python numpy.atleast_3d函数方法的使用...
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2022-06-07 23:08:35
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NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中atleast_2d方法的使用。原文地址：Python numpy.atleast_2d函数方法的使用...
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2022-06-07 23:08:29
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题目链接：点击打开链接#include int main() { int n, s, x; while(~scanf("%d%d", &n, &s)) { int l = - 1000, r = 1000; for(int i = 0; i < n; i ++) { scanf("%d", &x); if(x l) l = x; if(x > 0 && x <
原创
2021-08-13 14:11:50
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第七章 DFT离散傅里叶变换离散对周期，连续对非周期。连续频谱计算起来不方便，所以要考虑离散频谱。DFT是分析离散时间信号的。N点DFT中的N指的是在频域中采样个数是N个点。对频域的等间隔采样相当于对时域做周期延拓。这两组是一对DFT。0<=n<=N-1 &nbs
1.卷积神经网络CNN1.1卷积神经网络的概念CNN（Convolutional Neural Networks, ConvNets, 卷积神经网络）是神经网络的一种，是理解图像内容的最佳学习算法之一，并且在图像分割、分类、检测和检索相关任务中表现出色。 卷积是数学分析中的一种积分变换的方法，在图像处理中采用的是卷积的离散形式。对于图像操作来说，使用互相关运算作为卷积的基础计算方式。 具体可以参考
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2024-09-21 11:16:03
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Determine the Photo Position 题目描述 给定一个$n\times n$的01矩阵$A$，再给定一个$1 \times m$的矩阵$B$，把$B$贴到$A$中连续的1上，问有几种贴法。 范围 \(n,m \leq 2000\) 题解 模拟 #include <bits/st ...
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2021-08-12 12:31:00
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文章目录1. t-SNE的基本概念2. t-SNE介绍2.1 SNE（随机邻域嵌入）2.2 t-SNE2.3 t-SNE的优缺点2.3.1 t-SNE优点2.3.2 t-SNE的缺点3. 代码实现3.1 接口参数解释：3.2方法 1. t-SNE的基本概念t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding) 是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据
各种卷积的作用Filter与kernelfilter是多个kernel的串联，每个kernel分配给输入的特定通道。filter总是比kernel大一维。1. 常规卷积运算整个过程可以用下图来概括。 假设输入层为一个大小为64x64x3（Width=Height=64，Channel=3）的彩色图片。经过一个包含4个filter（每个filter有3个kernel，kernel_size=3x3）
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2024-09-04 22:25:35
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【题目链接】:http://codeforces.com/problemset/problem/404/D【题意】 让你玩一个1维的扫雷游戏; 游戏的描述由数字0..2以及符号*表示; 分别表示这个格子的相邻的两个格子里面有几个炸弹;以及炸弹; 然后挖一些空; 问你有多少种填满的方...
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2017-10-04 18:44:00
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2022-11-17 14:06:17 星期四综述：1D卷积神经网络与应用CNN是具有交替卷积（Conv层）和子采样层（池化层）的前馈人工神经网络（ANN）1. 摘要提炼最近提出了1D CNN（本文2020年online），并立即在一些应用中达到了先进的性能水平，如个性化生物医学数据分类和早期诊断、结构健康监测、电力电子和电机故障检测中的异常检测和识别。1D CNN的简单紧凑的配置，且在实时，低成
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2024-03-21 21:57:29
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# 如何实现PyTorch 1D卷积的输入
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据] --> B[定义卷积层];
B --> C[输入数据];
C --> D[进行卷积计算];
D --> E[输出结果];
```
## 整体流程
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2
原创
2024-05-04 05:11:07
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目录1 Conv layers2 Region Proposal Networks(RPN)2.1 多通道图像卷积基础知识介绍2.2 anchors2.3 softmax判定positive与negative2.4 bounding box regression原理2.5 对proposals进行bounding box regression2.6 Proposal Layer3 RoI pool
概况篇作为计算机的输入设备，我们无法避免地要使用键盘来操作系统。但你真的了解键盘吗？博主将以windows10系统104键盘布局为例，介绍键盘使用小技巧。此篇将着重介绍单按键。组合按键将于后续文章中介绍。功能键区部分功能区按键在Windows系统中几乎无功能，在此文中不做介绍。ESC 来源于英文单词escape，在大多数应用中有返回、退出、终止等意。F1 在程序中显示帮助。F2 在资源管理器中选中
题目链接：D. Minesweeper 1D【一维扫雷】题意：一维扫雷，每个位置可能为'0', '1', '2', '*'。‘*’表示雷，0 1 2 都表示其左右的雷的数量，现在给出一个一维扫雷的地图(|s|<=1e6)，其中有一些字符'?'，这些‘?’可以是以上四个值的任意一种，问有多少种合法的地图。输入样例：?01???输出样例：4输入样例：?输出样...
原创
2022-01-09 14:22:17
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# Partial dependence plots 1D Python实现教程
## 简介
在机器学习中，我们经常需要了解特征对模型输出的影响程度。Partial dependence plots（部分依赖图）可以帮助我们可视化单个特征对模型预测的影响。本文将教你如何使用Python实现Partial dependence plots 1D。
## 流程图
```mermaid
flowch
原创
2024-01-05 08:23:31
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