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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在数据处理过程中，经常会遇到多个表进行拼接合并的需求，在 Pandas 中有多个拼接合并的方法，每种方法都有自己擅长的拼接方式，本文对pd.concat()进行详细讲解，希望对你有帮助。一、基本语法pd.concat(
objs,
axis=0,
join='outer',
ignore_index=False,
keys=N
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2024-05-23 23:47:10
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根据帮助
C = conv2(A,B) computes the two-dimensional convolution of matrices A and B. If one of these matrices describes a two-dimensional finite impulse response (FIR) filter, the other matrix is filtere
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2011-01-31 15:44:00
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1.conv（向量卷积运算）所谓两个向量卷积，说白了就是多项式乘法。比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量，p和q的卷积如下：把p的元素作为一个多项式的系数，多项式按升幂（或降幂）排列，比如就按升幂吧，写出对应的多项式：1+2x+3x^2;同样的，把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列，写出对应的多项式：1+x。卷积就是“两个多项式相乘取系数”。（1+2x+3x^2）×（1+x）=1+
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2019-05-17 09:17:00
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python matlab Now that we have a rough idea of why we are embarking on this quest to tame the mighty Python, it’s finally time to start. 现在，我们对为什么要着手驯服强大的Python有了一个大概的了解，现在是时候开始了。 (Step 1: Installing
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2024-07-11 17:33:03
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当我们安装好pytorch的依赖环境以后，我们就可以学习pytorch了，我们首先引入依赖包如下：import torch
import torchvision as tv
import torch.nn as nn 接下来我们主要讲述nn.Conv2d 的卷积运算函数，nn.Conv2d的功能是：对由多个输入平面组成的输入信号进行二维卷积，以最简单的例子进行说明：layer = nn.
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2023-07-10 16:15:57
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1. 通道数问题 ：描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。最初输入的图片样本的 channels ，取决于图片类型；卷积操作完成后输出的 out_channels ，取决于卷积核的数量。此时的 out_channels 也会作为下一次卷积时的卷积核的 in_channels；卷积核中的 in_channels ，上面已经说了，
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2024-04-15 14:43:54
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# 使用 PyTorch 实现 MATLAB 的 conv2 函数
## 引言
在科学计算和信号处理领域，卷积操作是一个非常重要的运算，尤其是在图像处理和深度学习中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用。MATLAB 的 `conv2` 函数是一个用于处理二维卷积的函数。但在 Python 的深度学习框架中，PyTorch 提供了相应的功能，更加高效且灵活。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现
# 用PyTorch实现Matlab中的conv2函数
## 概述
在本文中，我将教你如何使用PyTorch实现Matlab中的conv2函数。conv2是一个用于二维卷积操作的函数，通常用于图像处理和信号处理中。PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以帮助我们实现各种复杂的神经网络模型。
## 整体流程
我们将分为以下几个步骤来实现Matlab中的conv2函数：
| 步骤 | 操作
原创
2024-03-09 03:46:46
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使用mmlab实现花朵的102分类准备mmcls项目基本参数及配置解读生成完整的配置文件调整数据读取的方式1.文件夹名对应花朵分类2.文本记录图片名称和对应分类方法训练任务 在开始今天的讲述之前，我们还是先装一个mmcv的包，大家记得匹配自己的python版本~ 准备mmcls项目首先我们要下载mmclassification-master项目，然后在python中打开： 一定要以刚下载好的这
用于 Python 的 MATLAB 引擎 API 快速入门安装用于 Python 的 MATLAB 引擎 APIMatlab的官方文档中介绍了 Matlab 与其余编程语言之间的引擎接口，其中包括对于 Python 开放的引擎 API，可参考官方教程，其中包括引擎安装，基本使用，以及Python与Matlab之间的数据类型转换及交互。在 Windows 系统中：(可能需要管理员权限运行)cd "
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2023-08-28 13:24:52
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卷积其实是图像处理中最基本的操作，我们常见的一些算法比如：均值模糊、高斯模糊、锐化、Sobel、拉普拉斯、prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法，都可以通过卷积算法实现,本文则重点描述了任意卷积核的快速实现。
原创
2021-08-23 16:11:35
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二维卷积的算法原理比較简单，參考随意一本数字信号处理的书籍，而matlab的conv2函数的滤波有个形状參数，用以下的一张图非常能说明问题： 这里给出一种最原始的实现方案。这样的实现对于数据矩阵大小为1000x1000，卷积核矩阵大小为20x20，在我的机器上须要大约1秒钟的时间。而matlab採用
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2017-08-10 08:20:00
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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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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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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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# 用Python实现函数conv2d教程
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中实现函数conv2d。这个任务对于刚入行的小白可能会有些困难，但我将尽力用简单的语言和清晰的步骤帮助你理解。
## 整体流程
让我们先整体了解一下实现“python 函数conv2d”的流程，我们可以用表格展示这个步骤：
```mermaid
journey
title
原创
2024-04-21 05:36:49
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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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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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# 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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