（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 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
## Python 扩充矩阵
在进行数据处理和科学计算时，我们经常会遇到需要对矩阵进行扩充的情况。Python是一种功能强大的编程语言，提供了许多方便的工具和库来处理矩阵操作。本文将介绍如何使用Python来扩充矩阵，并给出一些代码示例。
### 什么是矩阵扩充？
矩阵扩充是指在原有矩阵的基础上，增加行或列，或者在原有矩阵周围填充新的值，以扩大矩阵的规模。扩充矩阵可以用于数据补全、图像处理等
原创
2024-03-30 05:43:37
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# 如何在Python中扩充Tensor
在深度学习和数据科学领域，Tensor是处理数据的重要结构。Tensor可以被看作是一个多维数组。在Python中，我们常常使用PyTorch或TensorFlow这类库来处理Tensor。在这篇文章中，我将教会你如何扩充Tensor，并将整个过程分解为简单的步骤。
## 流程概述
在我们开始具体的代码实现之前，了解整个流程是非常重要的。下面是扩充T
1.12.给扩展模块提供C API¶很多扩展模块提供了新的函数和类型供Python使用，但有时扩展模块里的代码也可以被其他扩展模块使用。例如，一个扩展模块可以实现一个类型 "collection" 看起来是没有顺序的。就像是Python列表类型，拥有C API允许扩展模块来创建和维护列表，这个新的集合类型可以有一堆C函数用于给其他扩展模块直接使用。开始看起来很简单：只需要编写函数(无需声明为 st
# 数据扩充在Python中的应用
数据扩充（Data Augmentation）是机器学习和深度学习中的一种常用技术，尤其在计算机视觉和自然语言处理领域。它的主要目的是通过对已有数据进行变化，生成新的数据样本，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。本文将介绍数据扩充的概念、常用的方法以及如何在Python中实现它。
## 一、什么是数据扩充？
数据扩充的核心思想是通过对现有数据的变换来增加样本数
# Python 扩充维度
在使用 Python 进行数据处理和分析的过程中，有时候我们需要对数据进行维度的扩充。维度扩充是指在已有的数据集中添加新的维度，以便更好地对数据进行分析和挖掘。Python 提供了多种方法和工具可以实现维度扩充，本文将介绍其中几种常用的方法，并通过代码示例说明其使用方法和效果。
## 什么是维度扩充？
维度扩充是指在已有的数据集中添加新的维度，以便更好地对数据进行
原创
2023-10-14 05:48:45
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