torch.Tensor有两个实例方法可以用来扩展某维的数据的尺寸，分别是 repeat()和 expand()。expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数，但其工作机制差别很大，本文对这两个函数进行对比。1. expand tensor.expand(*sizes)expand函数用于将张量中单数维的数据扩展到指定的size。首先解释下什么叫单数维（s
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2023-11-09 14:33:07
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改变图像大小意味着改变尺寸，无论是单独的高或宽，还是两者。也可以按比例调整图像大小。 这里将介绍resize()函数的语法及实例。 语法 函数原型 参数： 【可选】插值方式 其中插值方式有很多种： 通常的，缩小使用cv.INTER_AREA，放缩使用cv.INTER_CUBIC(较慢)和cv.INT
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2019-03-25 20:45:00
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eshape重构数组全页折叠语法B = reshape(A,sz)B = reshape(A,sz1,...,szN) 说明示例B = reshape(A,sz) 使用大小向量 sz 重构 A 以定义 size(B)。例如，reshape(A,[2,3]) 将 A 重构为一个 2×3 矩阵。sz 必须至少包含 2 个元素，prod(sz) 必须与 numel(A) 相同。示例B = re
lambda表达式是一种匿名函数，对应python中的自定义函数def，是定义某个函数时比较高级的一种写法。作为python初学者，本文整理了lambda的一些基本用法和特点。lambda和def的对应关系定义func函数，计算给定数x的平方def func(x):return x*x等价于func = lambda x: x*x其中func是函数名，x是输入参数，x*x是输出结果输入参数可以有多
一、Opencv官方文档中resize的描述：resize Resizes an image.C++: void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )Python: cv2.resize(src, dsize[, d
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2024-04-22 15:11:18
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以下的reserve和resize区别不限于vector，也适用于string等。 reserve是容器预留空间，但并不真正创建元素对象，在创建对象之前，不能引用容器内的元素，因此当加入新的元素时，需要用push_back()/insert()函数。 resize是改变容器的大小，并且创建对象，因此，调用这个函数之后，就可以引用容器内的对象了，因此当加入新的元素时，用operato
一、基本概念 reverse()和resize()是用来给容器vector、list和string预留空间或调整他们的大小：reserve()用来保留（扩充）容量，他并不改变容器的有限元素个数；resize()则调整容器大小（size,有效元素的个数），而且有时候会增大容器的容量。 首先我们
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2024-04-14 13:30:38
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UI (User Interface) 事件，当用户与页面上的元素交互时触发Load事件：当页面完全加载后，就会触发window上的load事件。Unload事件：在文档被完全卸载后触发。只要用户从一个页面切换到另一个页面，就会触发。Resize事件：当浏览器调整到一个新的高度或宽度时，就会触发resize事件。注意不要在这个事件中加入计算逻辑，避免性能问题。EventUtil.addHandle
vector:vector的底层实现是一个可2倍扩容的数组，刚开始时候是没有空间的，随着元素的增加而进行二倍的扩容，扩容的方式为0-1-2-4-8-16…所以vector的内存使用的效率比较低，一般使用reserve来进行优化。 现在就来讲讲reserve和resize函数的区别：reserve这个函数的功能为给容器预留空间而不会增加元素的个数，而resize这个函数不仅会给vector开辟空间还
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2024-04-09 10:57:30
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图像的几何运算，主要用 skimage 的 transform 模块，函数比较多，功能齐全。一、改变图像尺寸resize 函数可以用来改变图像的尺寸。 函数格式为：skimage.transform.resize(image,output_shape)image: 需要改变尺寸的图像 output_shape: 新的图像尺寸例 1：读入一幅数字图像，改变图像的尺寸，显示原图像及处理后的图像，代码:
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2023-08-06 08:38:13
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本博客记录本人在使用Libtorch（C++版本的Pytorch）实现语义分割的训练以及推理时碰到的坑点。一、语义分割标签图resize问题1.背景一般对较大尺寸的图像时，会指定大小对原图进行resize，与之对应的标签图也要resize，比如将大小为（1024，1280）的原图指定到（512，640）。2.问题点描述但是要注意如果使用OpenCV自带的resize函数时对标签图会带来个问题： 每
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2024-02-28 11:14:04
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int main(){ Mat src = imread("test.jpg");//载入
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2022-08-16 16:57:28
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27.[B1].resizede(d.count,1)=application.transpose(k)是什么意思？答：resize是range对象的一个属性，用于调整指定区域的大小，它有参数，第一个是行数，d.count指字典中关键字key的数量，整个字典中有多少个关键字，就显示多少。第二个数字1指的是列数.“=”左边的意思是：把一个单元格B1调整为以B1开始的一列单元格区域，行数等于
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2024-10-19 18:30:45
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Tensor的基本使用1.基本概念标量：就是一个数，是0维的，只有大小，没有方向向量：是1*n的一列数，是1维的，有大小，也有方向张量：是n*n的一堆数，是2维的，n个向量合并而成2.a.size(),a.shape(),a.numel(),a.dim()的区别a.size()：输出a的某一维度中元素的个数，若未指定维度，则计算所有元素的个数a.shape()：输出a数组各维度的长度信息,返回是元
Java 序列化和反序列化（一）Serializable 使用场景
Java 序列化和反序列化（一）Serializable 使用场景目录Java 序列化和反序列化（一）Serializable 使用场景1. 最简单的使用：Serializable 接口2. 序列化 ID 的问题3. 静态字段不会序列化4. 屏蔽字段：transient5. 父类的序列化6. 自定义序列化：read
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2023-07-01 19:37:57
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本文目录前馈计算反向传播过程Tensor in PyTorch课堂练习：线性模型 Linear Model实现代码结果课后练习学习资料系列文章索引
前馈计算权重维度增加，层数增加，模型变得复杂但是化简后仍是线性，因此增加层数意义不大引入激活函数，从而增加非线性反向传播计算梯度，使用链式法则反向传播过程Tensor in PyTorchTenso(张量)：PyTorch中存储数据的基本元素
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2023-12-13 22:03:45
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功能：改变图像的大小函数原型：void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR );src：
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2024-02-13 23:19:36
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平时网络部分的东西碰的多些，这块一开始还真不知道怎么写，因为肯定和在用户空间下是不同的。google过后，得到以下答案。一般可以用两种方法：第一种是用系统调用。第二种方法是filp->open()等函数。下面分别来说下这两种方法。
1 利用系统调用：
sys_open,sys_write,sys_read等。
其实分析过sys_open可以知道，最后调用的也是filp->op
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2024-05-08 08:30:02
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Python-OpenCV中的resize()函数改变图像大小意味着改变尺寸，无论是单独的高或宽，还是两者。也可以按比例调整图像大小。这里将介绍resize()函数的语法及实例。语法函数原型cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])参数：参数 描述 src 【必需】原图像 dsize 【必需】输出图像所
原创
2022-11-10 10:34:40
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如何做到当我们单击窗口的最小化按钮时，窗口先最小化到任务栏成为按钮，然后消失，图标显示到通知栏呢？大家熟悉的FoxMail能做到，我们也可以做到。 只要我们能截获最小化这个事件发送给窗口的消息，然后换成我们自定义的过程，问题就解决了。大家仔细想一想，当按下最小化按纽时会引发什么事件？最小化时窗口大小会发生变化会引发Form1.Resize事件，我们只要在Form1.Resize事件里用Form1
