在Excel中，可以通过功能区“插入”选项卡“插图”组中的“形状”库按钮在工作表中插入形状。可以使用形状来可视化数据、在形状中添加文本、作为执行宏代码的按钮，等等。
能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量，张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。在构建神经网络时为了降低计算速度必须避免使用显式循环，我们可以使用矢量化操作来避免这种循环。在构建神经网络时，足够快地计算矩阵运算的能力至关重要。
快速创建数组 import numpy as np # 返回符合正态分布的数组 np.random.randn(10) array([-0.05382978, 0.57450604, 0.08319436, -1.54601915, 0.6517896 , -1.31985884, -0.68791036, 2.4913952 , 0.31322135, 0.83022095]) # 返回指定范围的一个随机数 np.random.randint(10) 9 # 创建一个随机数组
最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。
我们在使用Numpy进行数据的处理时，经常会用到广播机制来简化操作，例如在所有元素都加上一个数，或者在某些纬度上作相同的操作。广播机制很方便，但是概念却也有些复杂，可能会让一些初学者感到困惑，在使用过程中，产生一些错误。
一般情况下，0 < dim(mask) = K <= dim(张量)，而mask的形状必须与张量形状的第一个K维匹配。然后我们有:boolean_mask(张量，掩码)[i, j1，…,jd] =张量(i1,…,反向,j - 1,…其中(i1，…，iK)是mask (row-major order)的第i个真实条目。轴可以与遮罩一起使用，以指示要遮罩的轴。在这种情况下，轴+ dim(掩模)<= dim(张量)和掩模形状必须匹配张量形状的第一个轴+ dim(掩模)维数。还请参见:tf.ragged.boolean_mask，它可以应用于稠密张量和不规则张量，如果需要保留张量的掩码维(而不是像tf.boolean_mask那样将它们压扁)，可以使用它。
官方文档：https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/overview/language-reference 代码完成后：工具-vbaproject属性-保护-查看时锁定-密码
我们在以前的文章中已经介绍了如何安装python及其python的一些特性，现在将介绍数据分析过程中经常用到的Numpy库。
<<机器学习实战>>一书非常注重实践，对每个算法的实现和使用示例都提供了python实现。在阅读代码的过程中，发现对NumPy有一定的了解有助于理解代码。特别是NumPy中的数组和矩阵，对于初次使用者而言，有点难以理解。下面就总结一下NumPy基础知识。
引言：本文的代码整理自mrexcel.com，一个很好的令人兴奋的示例，有兴趣的朋友可以仔细研究。
该函数返回一个张量，这个张量是将原始input中所有维度为1的那些维都删掉的结果。axis可以用来指定要删掉的为1的维度，此处要注意指定的维度必须确保其是1，否则会报错
引言：本文的代码与昨天发表的《VBA实战技巧34：使用VBA组织图形1》一样，都整理自mrexcel.com，一个很好的令人兴奋的示例，有兴趣的朋友可以仔细研究。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。
本文为详细解读Vision Transformer的第二篇，主要包括三个方向的分类：可变形的Transformer ，用于分类任务的Transformer ，用于底层视觉任务的Transformer，分别对应了三篇相关论文。附有超详细的代码解读。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
最好将图像直接创建到对象变量中，然后可以使用变量来引用图像，而不需要知道图像的名称，如下面的代码所示。
Z-顺序位置不能直接设置。首先，将图片发送到后台，然后通过循环向前移动图片。继续循环，直到图片达到正确的Z顺序位置。
翻译过来意思就是：关于图片的维度顺序有两种类型，分别是“th”和”tf“，它们的差别如下：
最近用到了上采样下采样操作，pytorch中使用interpolate可以很轻松的完成
吐槽一下：矩阵本身不难，但是矩阵的写作太蛋疼了 (⊙﹏⊙)汗 还好有 Numpy，不然真的崩溃了...
GPipe是一个基于 Lingvo （Lingvo 是 Google 基于 TensorFlow 二次开发的重点针对序列模型的框架）开发的，支持超大规模模型的神经网络训练并行库，本文介绍其基本功能和流水线机制。
上篇抗疫作案例作品中，使用了腾讯表单工具，收集用户健康码，今天又接到新任务，要收集用户照片，听说是用来制作一个出入证，可以临时放行一下。
包括3个文件 init.py, rnn.py, clip_grad.py, weight_norm.py 这里面是一些nn的工具，比如rnn中的序列打包成PackedSequence和解包还原成程度不等序列
“”“ watershed.py-分水岭算法 该模块实现了分水岭算法，可将像素分配到标记的盆地中。 该算法使用优先级队列来保存像素，优先级队列的度量标准是像素值，然后输入队列的时间-这将使关系更加紧密，有利于最接近的标记。 一些想法取自Soille，“使用数学形态从数字高程模型自动进行盆地划定”，信号处理20（1990）171-182。 该论文最重要的见解是，进入队列的时间解决了两个问题：应将像素分配给具有最大梯度的邻居，或者，如果没有梯度，则应将高原上的像素分配在相对侧的标记之间。 最初是CellProfiler的一部分，代码已获得GPL和BSD许可。 网址：http：//www.cellprofiler.org 版权所有（c）2003-2009麻省理工学院 版权所有（c）2009-2011 Broad Institute 版权所有。 原作者：Lee Kamentsky
中，我们讨论了不使用筛选器而筛选数据的方法技巧，它可以替代自动筛选方法。这里我们进一步以示例扩展这个技巧。
本文来源于wellsr.com的Q&A栏目，个人觉得很有意思，对于想要在工作表中使用形状来绘制图形的需求比较具有借鉴意义，特辑录于此，代码稍有修改，供大家参考。
图1：在工作表“InputData”列A至列C中存储学生一般信息，列D至列列W存储着学生测试项目信息。测试项目信息分为“测试项目、测试日期、分数、等级”列，共重复5次（即有5个测试项目）。
Splits the tensor into chunks. Each chunk is a view of the original tensor.
Defined in tensorflow/python/framework/tensor_shape.py.
2.The introduction starGAN-VC是将一篇语音方向的论文，在上一篇论文中我们介绍了starGAN的网络结构以及工作原理，以及starGAN是如何实现多域的图像风格迁移，但是starGAN-vc则是进行了领域的融合与迁移，vc是（voice conversion），也就是将图像领域的starGAN放入语音领域，进行语音的音色转换，在图像领域我们实现性别的转换，比如将一张male picture转换为female picture，当然指的是风格迁移。starGAN-VC则是将模型放入语音，将male voice转换为female voice。 3.The related work starGAN与StarGAN-vc的网络模型相似，变化不大，但是图像信号与语音信号的差别比较大，语音信号是典型的时序信号，可以理解为一个一维数组的数据，对于神经网络来说处理运算的是矩阵数据，所以需要对语音信号进行预处理，才能实现网络的可以接受的数据格式 （1）对于语音信号需要进行语音信号的特征提取——梅尔频率倒谱系数（MFCC) MFCC中包涵语音信号的特征，同时以矩阵的形式进行的存储， MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。
📷 📷 Sub 画国旗(L, T, W, H) 'Dim s1 As Shape Dim oWK As Worksheet Set oWK = Excel.ActiveSheet '插入一个半径为25Point的圆 s1_L = L + (W / 30) * 5 s1_T = T + (H / 20) * 5 Set s0 = oWK.Shapes.AddShape(msoShapeRectangle, L, T, W, H)
【GiantPandaCV导语】本文是ONNX2Pytorch思路分享以及onnx-simplifier新版简要介绍。ONNX2Pytorch工具已经测试了onnx model zoo中的大量分类模型并转换正确，欢迎使用，github地址：https://github.com/BBuf/onnx2nn。GiantPandaCV几个月前遭受恶意举报，今天终于解除封印了。感谢众多粉丝们的长期等待和支持，我们会在此继续分享学习经验。
本来是作为一部分内容的，但是推送有字数限制。因此拆分为三个部分，每部分都是单独的内容，基本不影响阅读。
做模型的同学基本都会使用tensorflow，不知道大家是否会像我一样对tensorflow的模型存储感到疑惑：各种模型保存的方法、保存出的模型文件名称和结构还不一样、加载模型的时候有的需要重新定义一遍计算图而有的不需要、有的格式tfserving能用有的不能用。这篇文章会带大家了解每个模型文件分别包含什么内容、计算图是以什么样的形式保存在文件中的。
在相关聚类算法的实现过程中，用python语言实现，会经常出现array和matrix的混淆，这里做个总结。
广播(broadcasting)是通用函数另一个非常有用的功能，它能够操纵不同大小和形状的数组，这就是我们所说的广播。
我在用Keras的Embedding层做nlp相关的实现时，发现了一个神奇的问题，先上代码：
矢量化是用 Python/Numpy 编写高效数值计算代码的关键，这意味着在程序中尽量选择使用矩阵或者向量进行运算，比如矩阵乘法等。
图片能够被链接到单元格或者命名区域，这样可以使图片是动态的，当单元格中的内容变化时图片也随之变化。
Excel提供了多种多样的形状类型，如下图1所示。本文主要讲述VBA操作形状的基础操作。
我的答案是，在Conv2D输入通道为1的情况下，二者是没有区别或者说是可以相互转化的。首先，二者调用的最后的代码都是后端代码（以TensorFlow为例，在tensorflow_backend.py里面可以找到）：
数组的计算：广播广播的介绍广播的规则广播的实际应用比较，掩码和布尔逻辑比较操作操作布尔数组将布尔数组作为掩码
GIF验证码 和 普通验证码 的区别是图片上的文字是时隐时现的，如果按帧数查看，每帧都会缺失文字。
下面是在网上找到的一段程序，可以让工作表中指定的矩形动起来。一个动作是转圈，一个动作是走斜线，如下图1所示。
在张量中创建多个张量。参数张量可以是张量的列表或字典。函数返回的值与张量的类型相同。这个函数是使用队列实现的。队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。 如果enqueue_many为False，则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。如果enqueue_many为真，则假定张量表示一批实例，其中第一个维度由实例索引，并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。如果一个输入张量是shape [*， x, y, z]，那么输出就是shape [batch_size, x, y, z]。容量参数控制允许预取多长时间来增长队列。返回的操作是一个dequeue操作，将抛出tf.errors。如果输入队列已耗尽，则OutOfRangeError。如果该操作正在提供另一个输入队列，则其队列运行器将捕获此异常，但是，如果在主线程中使用该操作，则由您自己负责捕获此异常。
keepdims: 布尔值，是否保留原尺寸。 如果 keepdims 为 False，则张量的秩减 1。 如果 keepdims 为 True，缩小的维度保留为长度 1。
其中，Now()引用当前日期和时间，将其存储在变量time中，然后加上30秒，因此将time称为未来时间。
Tensorflow在深度学习模型研究中起到了很大的促进作用，灵活的框架免去了研究人员、开发者大量的自动求导代码工作。本文总结一下常用的模型代码和工程化需要的代码。有需求的同学收藏一下，以便日后查阅。
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