（以下算法出自 算法爱好者 ，由本人精简，拓展学习。版权所有）1、最小栈的实现 实现一个栈，带有出栈（POP），入栈（PUSH），取最小元素（getMin）三个方法，保证方法时间复杂度为O(1) 步骤：①创建2个栈A、B，B用来辅助A ②第一个元素进栈时，元素下标进入栈B，此时这个元素就是最小元素 ③当有新元素入栈时，比较该元素与栈A中的最小值，若比其小，将其下标存入栈B
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2024-08-09 15:55:09
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三、 dict字典 字典特点： 1、查询速度快 &nb
### Python数据样本扩充
在进行机器学习任务时，通常需要大量的数据样本来训练模型。然而，有时候我们可能会面临数据不足的情况，这时就需要使用数据样本扩充的技术来增加训练数据的数量。本文将介绍如何使用Python进行数据样本扩充，并提供代码示例。
#### 数据样本扩充的意义
数据样本扩充是指在已有的有限数据集上生成新的样本，以增加训练数据的数量。数据样本扩充的意义在于：
1. 提高模
原创
2024-02-14 09:41:13
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Python 扩展C
Python 扩展C: 你写的任何代码使用任何编译语言如C，C + +或Java可以集成或导入到另一个Python脚本。此代码被认为是“扩展”.
你写的任何代码使用任何编译语言如C，C + +或Java可以集成或导入到另一个Python脚本。此代码被认为是“扩展”. 一个Python扩展模块是没有什么比一个普通的C库。Unix机器上，通常这些库（共享对象），因此
append()方法使用首先看官方文档中的描述：list.extend(L) Extend the list by appending all the items in the given list; equivalent to a[len(a):] = L. 翻译成汉语就是： &
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2023-11-28 11:05:16
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将F盘的图片读取为灰度图import cv2
img=cv2.imread("F:cat.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)显示读取的图片（这一步非必要，只是为了验证图片是否转换正确）cv2.imshow('cat',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow('cat')设置边缘填充的参数top_size,bottom_size,le
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2023-06-30 15:50:44
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程序1：# -*- coding:utf-8 -*-
"""数据增强
1. 色彩抖动 color jittering
2. 噪声扰动 noise
3. 旋转变换/反射变换 Rotation/reflection
"""
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageOps, ImageFile
import numpy as np
impor
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2023-09-06 20:41:36
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导言一年一度的校园招聘已经开始了，为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试，SIGAI整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题。理解它们，对你通过技术面试非常有帮助，当然，我们不能只限于会做这些题目，最终的目标是真正理解机器学习与深度学习的原理、应用。1比较Boosting和Bagging的异同二者都是集成学习算法，都是将多个弱学习器组合成强学习器的方法。Bagging：从原始数据集中每一
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2024-07-31 11:30:47
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原文中，writeXml(anno_new_dir, new_img_name, W, H, D, gt_new)的代码缩进有问题，无法保存新的xml。针对HBB格式的标注样本进行扩增。HBB格式下目标被标注为xmin，ymin，xmax，ymax。下面脚本中支持两种数据样本扩增方式：1）镜像操作（左右镜像、上下镜像变换）。2）旋转操作，（旋转操作，要注意图像会被裁剪。）脚本使用方法：
Batch Augmentation(BA)：提出使用不同的数据增强在同一批次中复制样本实例，通过批次内的增强在达到相同准确性的前提下减少了SGD 更新次数，还可以提高泛化能力。Batch Augmentation (BA)没有 BA 的普通SGD：一个具有损失函数 ℓ (w, xn, yn) 的模型， {xn, yn} 表示目标对的数据集 ，n 从 1 到 N（是 N 个数据样本），其中 xn
目录参考资料第1章 CycleGAN的作用第2章 CycleGAN的优势第3章 CycleGAN的网络结构3.1 单向GAN3.2 CycleGAN3.3 改进Loss3.4 Instance Normalization3.5 PatchGAN3.6 训练细节第4章 Pytorch实现CycleGAN4.1 Models.py4.2 Datasets.py4.3 Utils.py4.4 Cycl
数据扩增基于图像处理的数据扩增几何变换灰度与彩色空间变换添加噪声和滤波图像混合随机擦除基于深度学习的数据扩增基于GAN的数据增强神经风格转换(Neural Style Transfer)使用pytorch(torchvision)进行数据增强总结 基于图像处理的数据扩增几何变换旋转缩放反转裁剪平移作用：几何变换可以有效地对抗数据中存在的位置偏差、视角偏差、尺寸偏差，而且易于实现，非常常用灰度与彩
当数据集中的样本量较少时，直接将其输入网络进行训练可能会导致过拟合，所以需要对已有样本通过使用数据增强技术进行扩充。扩充时主要有翻转和旋转两种操作，其中翻转包含水平翻转、上下翻转两种，旋转包含逆时针旋转90∘90^{\circ}90∘、180∘180^{\circ}180∘、270∘270^{\circ}270∘三种。 具体
原创
2022-05-19 10:20:51
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# Python 张量扩充的科普介绍
在深度学习和科学计算的领域中，张量（tensor）是一个基础且重要的数据结构。张量的扩充（或称为“维度扩展”）使得我们能够在计算过程中对数据进行更灵活的处理。本文将介绍张量扩充的基本概念及其在 Python 中的实现，并通过代码示例直观展示如何进行张量扩充。
## 什么是张量？
张量可以被视为多维数组。对于一维数组，我们称之为“向量”；对于二维数组，我们
原创
2024-09-07 03:52:35
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# 如何实现Python图像扩充
## 1. 事情的流程
首先，让我们来看一下整个图像扩充的流程。我们可以通过以下步骤完成：
```mermaid
gantt
title 图像扩充流程
section 数据准备
获取数据集 :done, 2021-12-01, 1d
数据集预处理 :done, 2021-12-02, 1d
sect
原创
2024-06-12 06:34:25
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# Python 张量扩充的科普
在现代深度学习框架中，张量（Tensor）是数据表示的核心形式。张量扩充是处理数据，尤其是在计算机视觉等领域时用于增强数据集的方法之一。本文将探讨张量扩充的概念、常用的扩充 technique 以及如何在 Python 中实现这些扩充。
## 什么是张量扩充
张量扩充是指通过对原始数据进行变换以增加数据集的多样性，从而提高模型的泛化能力。扩充技术通常应用于图
# Python图片扩充教程
## 简介
在计算机视觉和深度学习领域中，对数据进行图片扩充是非常重要的一步。通过扩充图片，可以增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。本教程将教会你如何使用Python实现图片扩充。
### 角色
你是一名经验丰富的开发者。
### 任务
现在有一位刚入行的小白不知道怎么实现“python 图片扩充”，你需要教会他。
### 要求
形成一篇1000字左右的文
原创
2024-07-04 04:17:23
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1、python语言的特点1）高级 至少比c和c++都高级，呵呵 2）面向对象 Python 绝不想Java 或Ruby 仅仅是一门面向对象语言，事实上它融汇了多种编程风格 3）可升级 Python 提供了基本的开发模块，你可以
## Python 维度扩充教程
### 一、整体流程
首先，让我们从整体的流程开始，下面是实现 Python 维度扩充的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取原始数据 |
| 3 | 执行维度扩充操作 |
| 4 | 保存扩充后的数据 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤需要做什么，以及对应的代码。
### 二、
原创
2024-04-19 04:40:00
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# Python矩阵扩充：基础与应用
在科学计算、数据科学以及机器学习领域，矩阵是一个非常重要的数据结构。Python提供了强大的库来处理矩阵运算，这些库例如NumPy，使得矩阵扩充变得异常简单。
## 什么是矩阵扩充？
矩阵扩充（Matrix Augmentation）通常意味着在现有的矩阵中增加行或列，以便进行某种计算或算法。最常见的示例是，当我们进行线性方程求解时，常常需要将系数矩阵和
