最近在做一个dialogue system的模型，刚好把这一块总结一下。1.问题一般来说，对话系统的输入是不固定长度的句子，所以我们会选择将其进行填充至相同长度，方便以batch的形式进行训练。具体的方法有很多，比如把一个数据集中的句子填充为相同长度，或者把一个batch里面的句子填充为相同长度。如果是多轮对话，我们还需要考虑将轮数填充至相同长度，因为往往不同对话的轮数是不一样的。那么如何对这些句
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2024-09-23 07:29:48
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在Matlab使用高斯滤波器本文首先使用Matlab展示示例，我要做的是在Matlab中演示过滤中的代码和效果。基本上，Matlab构建过滤器和应用过滤器是非常常见，甚至琐碎的。Matlab，我们要做的是定义两件事：第一：我们将定义内核的大小；(请记住，这就是我们之前谈论的内容)>> hsize = 31;在这个例子它将是31乘31。注意是核大小为奇数，注意我才可以把中心像素画下来。第
滤波器的原理就是对一个领域（一块较小的区域），对该邻域包围的图像像素执行预定义操作，滤波产生一个新的像素，且坐标为邻域中心的坐标。滤波器的中心访问图像中每一个像素的位置，就产生了处理过的图像也就是滤波图像。简言之，选定要作用于目标位置的像素点（领域），按照一定的运算操作，把通过这些像素点得到的新的像素值赋给目标位置。 可见滤波器是由两部分组成：领域，和领域下的需要执行的预定义操作。如果这个操作是
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2024-10-08 02:11:40
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# Python解3x3矩阵
在Python中，我们可以使用numpy库来处理矩阵运算。在本文中，我们将介绍如何使用Python来解决一个3x3矩阵的问题，并展示如何使用numpy库进行计算。
## 问题描述
假设我们有一个3x3的矩阵A和一个3x1的向量b，我们希望找到一个3x1的向量x，使得Ax=b。换句话说，我们要找到一个向量x，使得将矩阵A乘以向量x后得到向量b。
## 代码示例
原创
2024-02-24 06:07:58
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Ⅰ图像的增强经图像信息输入系统获取的源图像中通常都含有各种各样的噪声与畸变,会大大影响图像的质量。噪声的本意是对外界干扰的总称,何谓图像的噪声呢?例如,由于电视天线状况不佳导致图像接收不好,可以称为图像劣化。这又可分为两类,其一是收视的图像的本身出现扭曲、歪斜或者模糊不清等劣化情况。其二是在图像上面出现各种形式的干扰斑点、条纹等,后一种干扰称为图像的噪声。因此,在对图像进行分析之前,必须先对图像质
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2024-07-26 14:36:52
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主要用于获得图像绕着 某一点的旋转矩阵 Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale) 参数详解：Point2f center：表示旋转的中心点double angle：表示旋转的角度double scale：图像缩放因子opencv代码： #include "op
图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。学习目标：了解图像滤波的分类和基本概念理解几种图像滤波的原理掌握OpenCV框架下滤波API的使用算法理论介绍滤波器分类线性滤波：对邻域中的像素的计算为线性运算时，如利用窗口函数进行
Network in Network 这篇论文中 提出了 11卷积层，那么问题来了，为什么可以用11卷积层来代替全连接层假设当前输入张量维度为6×6×32，卷积核维度为1×1×32，取输入张量的某一个位置(如图黄色区域)与卷积核进行运算。实际上可以看到，如果把1×1×32卷积核看成是32个权重W，输入张量运算的1×1×32部分为输入x，那么每一个卷积操作相当于一个Wx过程，多个卷积核就是多个神经元
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2024-10-21 13:31:52
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本文主要包括以下内容 中值滤波及其改进算法图像锐化， 包括梯度算子、拉普拉斯算子、高提升滤波和高斯-拉普拉斯变换本章的典型囊例分析 对椒盐噪声的平滑效果比较Laplacian与LoG算子的锐化效果比较中值滤波中值滤波本质上是一种统计排序滤波器． 对于原图像中某点（i,j)， 中值滤波以该点为中
心的邻域内的所有像素的统计排序中值作为（i, j） 点的响应．
中值不同于均值， 是指排序队
在图像生成任务中，C2sp和C4sp都可以提高图像质量并稳定收敛。具有对称填充的偶数大小的卷积核为强调在线和持续学习的CNN体系结构设计提供了更有效的结构单元。
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2021-08-13 14:40:37
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对于一个给定的 3×3 矩阵，请将其顺时针旋转 90 度后输出。#include <stdio.h>int main() { int matrix[3][3]; int i; int
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2022-12-27 12:37:46
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单级CIC滤波器理论与设计项目简述多速率信号处理抽取内插分数倍抽取与内插CIC滤波器CIC滤波器理论推导单级CICI滤波器多级CICI滤波器CIC滤波器的FPGA实现CIC抽取滤波器代码CIC抽取滤波器测试代码CIC抽取滤波器仿真结果CIC内插滤波器代码CIC内插滤波器测试代码CIC内插滤波器仿真结果参考文献总结 项目简述工欲善其事必先利其器，信号处理有强大的理论支撑。若是没有掌握这些理论，只是
1 - 引言空间滤波是图像处理领域应用广泛的主要工具之一。这里我们主要讨论怎样使用空间滤波来增强图像。2 - 平滑空间滤波器平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声。模糊处理经常用于预处理任务中，例如在目标提取之前去除图像中的一些琐碎细节。2.1 - 平滑线性滤波器平滑线性空间滤波器的输出（响应）是包含在滤波器过滤核中像素的简单平均值，也成为均值滤波。这种处理的结果降低了图像灰度的“尖锐”变化。这种滤波器
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2024-05-29 11:33:37
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中新社香港11月22日电 (记者 魏华都)“FIBA3x3香港年终赛2024”于22日在香港维多利亚公园揭幕。在当晚进行的三场资格赛中，来自美国的普林斯顿队先后击败中国香港队和拉脱维亚的坎达瓦队，晋级正赛。
这是中国香港首次获国际篮联(FIBA)邀请主办“FIBA 3x3”年终赛事。
11月22日晚，“FIBA 3x3香港年终赛2024”在香港维多利亚公园揭幕。图为中国香港队
第三章 空域滤波3.1 线性滤波器3.1.1 线性空域滤波器的计算流程3.1.2 滤波核3.1.3 相关运算与卷积运算3.1.4 图像边界的处理3.1.5 线性空域滤波器Matlab编程实现 ——imfilter( )、fspecia( )3.2 统计排序滤波器3.2.1 最大值滤波器、最小值滤波器3.2.2 中值滤波器3.2.3 自适应中值滤波器3.2.4 中点滤波器3.3 图像平滑3.3.1
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2024-09-06 07:24:59
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图像处理之空间滤波二: 平滑滤波器
平滑滤波器 平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声. 常应用于预处理任务中, 例如在大目标提取之前去除图像中的一些琐碎细节, 以及桥接直线或曲线的缝隙, 通过线性滤波和非线性滤波模糊处理, 可以降低噪声.平滑线性滤波器 平滑线性滤波器的输出是包含滤波器模板邻域内的像素的简单平均值, 这些滤波器也被成为均值滤波器. 平滑滤波器的基本概念非常直观, 它使用滤波
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2024-09-24 14:16:58
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# PyTorch 构建高斯核
## 引言
在深度学习中，卷积操作是一种经常被使用的操作，而卷积核是卷积操作的核心组件。在很多应用中，我们会使用高斯核作为卷积核来进行平滑操作或者特征提取。本文将介绍如何使用 PyTorch 构建高斯核，并提供相应的代码示例。
## 高斯核简介
高斯核是一种常用的卷积核，其形状呈现出钟形曲线，用于对图像进行平滑处理。高斯核的形状由两个参数决定：标准差（sig
原创
2024-02-04 05:32:23
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# PyTorch生成高斯核的科普探讨
高斯核在机器学习，特别是支持向量机（SVM）和核方法中起着至关重要的作用。它能够将数据映射到高维特征空间，使得线性不可分的数据集变得线性可分。本文将通过详细的代码示例来说明如何使用PyTorch生成高斯核，并讨论它的应用与优势。
## 什么是高斯核？
高斯核（Gaussian kernel）是一种常用的核函数，其数学表达式为：
$$
K(x, y)
在本篇博文中，我将详细探讨如何在 PyTorch 中实现高斯核卷积。高斯核卷积是一种常见于图像处理的技术，广泛用于模糊、边缘检测等任务。本文将包含背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘及扩展应用等内容，帮助读者全面理解该主题。
### 背景定位
在图像处理领域，进行卷积运算是不可或缺的一步，但采用简单的均值卷积核常常导致图像质量下降，不能有效保留细节。因此，高斯核卷积成为了一种比较理
高斯核函数是一种在机器学习和统计学中广泛使用的函数，尤其是在支持向量机（SVM）、Gaussian过程回归（GPR）等算法中。其主要作用是通过将输入数据映射到更高维空间来处理非线性问题，提高分类和回归模型的性能。本文将深入探讨“高斯核函数”在 PyTorch 中的实现与应用。
### 背景定位
在机器学习中，核方法使我们能够在高维特征空间中进行操作，从而使数据变得线性可分。高斯核函数的形式为：
