使用` `std::generate`或` `std:: fill `填充` `arma::mat` - 腾讯云开发者社区

因此，综合考虑灵活性和开发的难易度，我们会以Armadillo类中的arma::mat(矩阵 matrix)类和arma::cube作为数据管理(三维矩阵)类来实现Tensor 我们库中类的主体，一个cube...类名功能 rows() 返回Tensor的行数 cols() 返回Tensor的列数 Fill(float value) 填充Cube中的数据，以value值填充「Padding(std::vector...「Fill(std::vectorvalues)」另外一个Fill方法，我们需要以values中的所有数据去填充Tensor中的数据管理器cube类，注意values中数据的数量要等于...cv::Mat或者python numpy有一些不同。.../docs.html#insert Fill作业提示：请看视频提示

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【手撕算法】Criminisi图像修复算法

先来看一下论文中比较重要的两个图片，图一介绍了填充的基本原理：将图像分为已知区域（source region）和待填充或移除区域（target region），填充从target region的边界开始...，若边缘轮廓.size大于0，表示还未填充完毕，则回到步骤2更新轮廓，开启新一轮迭代，直到填充完毕（没有边缘轮廓点）算法实现 1 首先是读取原图和掩码，在主函数里： int main() { std...参数：NONE 注释：Criminsi算法主程序体测试：NONE **********************************/ cv::Mat Criminisi::generate(void...cv::Vec3b(0, 0, 0), _mask);//得到待修复的原图 generate_priority();//生成优先队列，得到了对应点坐标的优先级 cv::Mat resSSD...cv::Mat dilatedMask; while (_pq.size()) {//遍历_pq set容器 const std::pair& point =

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C++ 中的卷积神经网络 (CNN)

arma::Row getLabels(arma::mat predOut) { arma::Row predLabels(predOut.n_cols); for(...arma::uword i = 0; i < predOut.n_cols; ++i) { predLabels(i) = predOut.col(i).index_mat() + 1;...mat testY = test.row(0) + 1; 我们将使用负对数似然损失，在 mlpack 库中，它的标签从 1 而不是 0 开始，因此我们在标签中添加了 1。..."." << std::endl; return validationLoss; })); 正如你们可以看到在验证准确性上使用 EarlyStopAtMinLoss，这就是将参数...= " << validAccuracy << "%" << std::endl; mat testPredOut; model.Predict(testX,testPredOut); arma::Row

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OpenCV中K-means源码解析

::vector centers; /* generate random sample from multigaussian distribution */...- 用随机数填充数组 void RNG::fill ( InputOutputArray mat, int distType, InputArray a, InputArray...b, bool saturateRange=false ) 参数说明： mat - 2D或N维矩阵，注：当前方法不支持具有4个以上通道的矩阵。...）范围内的均匀分布的随机数，如果saturateRange = false ，该方法将在原始范围[a，b）中生成均匀分布的随机数，然后将其saturate，这意味着，例如，RNG().fill（mat_...rng - 用于混洗的可选随机数生成器；如果为零，则使用theRNG()。

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C++：Armadillo与OpenCV矩阵数据mat、vec、Mat的格式转换

#include #include #include using namespace std; int main...<< cv_mat_1 << "\n" << endl; // 将Armadillo的mat转为OpenCV的Mat arma::mat ar_mat = { {1, 2, 3},...), cv_mat.cols, cv_mat.rows); cout << ar_mat_1_t << "\n" << endl; arma::mat ar_mat_1 = ar_mat..._1_t.t(); cout << ar_mat_1 << "\n" << endl; // 将OpenCV的Mat转为Armadillo的列向量vec或行向量rowvec cv...、将OpenCV的Mat转为Armadillo的mat、将OpenCV的Mat转为Armadillo的列向量vec或行向量rowvec等4个过程的代码。

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盘一盘 Python 系列 - SciPy 进阶

，也可以是外推 (extrapolation)，或称外插。...'linear' bounds_error:布尔值，越界是否报错，除非 fill_value='extrapolate'，否则默认越界时报错 fill_value:指定不在 x 范围内时的填充值或填充方法...首先使用 interp2d() 函数但不设置参数 fill_value，那么默认外插的值取最近值。这个“最近”听起来模棱两可，具体解释下图所示。...g = spi.interp2d( K_mat, T_mat, vol, fill_value=0 ) K_new = np.array([0.5, 1.5, 2, 2.5, 4]) T_new = np.array...最后展示一下当填充值为 20 和 100 的可视图。

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Yuzuki Lizard V851S开发板 –编译 OPENCV 4.5.4

opencv-contrib/modules的路径比如我是：/home/wsx/opencv/opencv/opencv_contrib/modules 完成之后再次点击Configure按钮，稍等片刻，之后在点击Generate...4、如果要修改默认的install文件夹，要在点击Generate之前修改，修改方式如下 vi /root/opencv-4.5.4/build6/CMakeCache.txt 修改CMAKE_INSTALL_PREFIX...::Scalar(255), -1, cv::LINE_8, 0);//绘制填充矩形 cv::rectangle(mat, cv::Rect(180, 180, 85, 21), cv:...:Scalar(255), -1, cv::LINE_8, 0);//绘制填充矩形 std::cout << "mat.rows = " << mat.rows << std::endl...; std::cout << "mat.cols = " << mat.cols << std::endl; } return 0; } 8.编译 opencv example

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8.1 C++ STL 变易拷贝算法

拷贝算法：fill()：用指定值替换容器中的所有元素。fill_n()：用指定值替换容器中从指定位置开始的一定数量的元素。generate()：根据给定的生成函数，替换容器中的所有元素。...例如，replace函数无法用来替换字符串或其他类似C风格字符串或STL字符串的对象。如果需要替换字符串或其他复杂对象，可以考虑使用其他函数，例如字符串的replace成员函数。...调用fill函数后，会将[first, last]区间内的所有元素全部填充为val。需要注意的是，fill函数只能填充对象，不能复制对象。...例如，fill函数无法用来填充字符串或其他类似C风格字符串或STL字符串的对象。如果需要填充字符串或其他复杂对象，可以考虑使用其他函数，例如memset函数对于字符串数组的初始化。...还需要注意的是，fill函数只能等量复制相同的值，无法按照某种规律变化，如果需要按照某种规律填充序列，可以使用generate函数。

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8.1 C++ STL 变易拷贝算法

拷贝算法： fill()：用指定值替换容器中的所有元素。 fill_n()：用指定值替换容器中从指定位置开始的一定数量的元素。 generate()：根据给定的生成函数，替换容器中的所有元素。...例如，replace函数无法用来替换字符串或其他类似C风格字符串或STL字符串的对象。如果需要替换字符串或其他复杂对象，可以考虑使用其他函数，例如字符串的replace成员函数。...调用fill函数后，会将[first, last]区间内的所有元素全部填充为val。需要注意的是，fill函数只能填充对象，不能复制对象。...例如，fill函数无法用来填充字符串或其他类似C风格字符串或STL字符串的对象。如果需要填充字符串或其他复杂对象，可以考虑使用其他函数，例如memset函数对于字符串数组的初始化。...还需要注意的是，fill函数只能等量复制相同的值，无法按照某种规律变化，如果需要按照某种规律填充序列，可以使用generate函数。

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深度 | 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题

我们再次使用按时间索引的序列数据，我首选的例子是股票的价格，在给出了股票的常见时间序列图，人们可以立即将其识别为时间序列，但还有更多的数据集，如州的 GDP 或失业率。...6 100 omega 2.071737e-01 ggplot( param_sim, aes(x = value)) + geom_density( fill...特别是，他强调了 garchFit() 使用了过时的方法（或至少它们的 R 实现）。他主张在社区中提高对优化问题的认识，并提高包的灵活性，而不仅仅是使用 optim() 提供的不同算法。...这是一个我自认知之甚少的主题，如果 R 社区中的某个人已经观察到了这种行为并且知道如何解决它，我希望他们会在评论或电子邮件中告诉我。...我之前从未怀疑或质疑过统计软件的计算结果，甚至没有考虑过这个问题。今后在处理其他统计模型的参数估计问题时，务必首先用模拟数据检验一下相关软件的结果稳健性。

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PyTorch入门笔记-创建张量

创建全 0 或全 1 的张量创建元素值为全 0 或全 1 的张量是非常常见的初始化手段，通过 torch.zeros() 和 torch.ones() 函数即可创建任意形状，且元素值全为 0 或全为...format(vec_one.dim(), vec_one)) 张量的维度:1，张量的值:tensor([1., 1., 1.]) >>> # 创建全为0或1的2D张量(矩阵) >>> mat_zero...) 可以创建全为自定义数值 fill_value 的张量，形状由 size 参数指定。...: 填充到张量中的元素值，必须为标量值； >>> import torch >>> # 创建0D且元素值为5的张量 >>> scalar_a = torch.full([], 5) >>> # 创建1D...「通过 torch.full_like(input,fill_value) 函数来创建全为自定义数值 fill_value 的张量，形状由参数 input 的形状指定，input 必须是张量。」

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万字长文，值得收藏参考的OpenCV C++基础代码

10 图像像素的逻辑操作本节介绍如何对图像的像素进行操作，包括与、或、非、异或，矩形在图像中的绘制。...m2, dst);//位操作或 bitwise_not(image, dst);//取反操作 bitwise_xor(m1, m2, dst);//异或操作 imshow("像素位操作...指针变量minLoc，maxLoc；因为这图片是多通道的，所以使用一个容器装取数值，并且用split分离图片到MV中通过for循环操作，遍历图片信息，并且打印信息到终端。...参数4大于0是线小于0是填充 //参数5表示邻域填充，参数6默认值为0 circle(bg, Point(350, 400), 15, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA...填充多边形调用fillPoly，绘制多边形调用polylines。第二种方式，使用一个API接口绘制。通过一个容器中的存储的点组成的另一个容器。 17 鼠标操作与响应鼠标事件响应与绘制！

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万字长文，值得收藏参考的OpenCV C++基础代码

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C++实现神经网络之一 | Net类的设计和神经网络的初始化

::vector layer_neuron_num; std::vector layer; std::vector weights...Mat activationFunction(cv::Mat &x, std::string func_type); //Compute delta error void deltaError...::cout << "Generate layers, successfully!"...<< std::endl; //Generate every weights matrix and bias weights.resize(layer.size() - 1)...::zeros(layer[i + 1].rows, 1, CV_32FC1); } std::cout << "Generate weights matrices and

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旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)

onnx.checker.check_model(model_onnx) onnx.save(model_onnx,args.onnx_filename) logger.info("generate...model = onnx.load("GGHL.onnx") model_sim,chenck = onnxsim.simplify(model) logger.info("generate...NetworkDefinition接口用来定义模型，最通用的方式转化一个模型至TensorRT是用onnx中间格式输出网络，TensorRT onnx解释器填充网络的定义。必须定义网络的输入和输出。...void GGHLONNX::doInference(const cv::Mat &img) { cv::Mat copy_img = img.clone(); nvinfer1::IExecutionContext...8点的nms参考了DOTA Devkit的实现方式，同理也可以使用Opencv的旋转框nms实现，OBBDet.h为后处理主要的头文件，传入参数和传出参数，使用了引用和指针两种分配方式。

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R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例

这个想法是在这里使用一些多变量ARMA-GARCH过程。这里的启发式是第一部分用于模拟时间序列平均值的动态，第二部分用于模拟时间序列方差的动态。...本文考虑了两种模型关于ARMA模型残差的多变量GARCH过程（或方差矩阵动力学模型）关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型（基于copula）因此，这里将考虑不同的序列，作为不同模型的残差获得...var） > dat_arma_std < - t（（t（dat_arma）-m）/ sqrt（v）） ARMA-GARCH模型 > fit1 = garchFit（formula = ~arma...多变量GARCH，即BEKK（1,1）模型，例如使用： > bekk = BEKK11（dat_arma） > bekk_series_vol function（i = 1）{ + plot（Time...或肯德尔相关系数 ?

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ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例|附代码数据

本文考虑了两种模型关于ARMA模型残差的多变量GARCH过程（或方差矩阵动力学模型）关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型（基于copula）因此，这里将考虑不同的序列，作为不同模型的残差获得...） > dat_arma_std < - t（（t（dat_arma）-m）/ sqrt（v）） ARMA-GARCH模型 > fit1 = garchFit（formula = ~arma（2,1）+... garch（1,1），data = dat [，1]，cond.dist =“std”） > fit2 = garchFit（formula = ~arma（1,1）+ garch（1,1），data... = dat [，2]，cond.dist =“std”） > fit3 = garchFit（formula = ~arma（1,1）+ garch（1,1），data = dat [，3]，cond.dist...1,2） > time_varying_correl_2（1,2，“spearman”） > time_varying_correl_2（1,2，“kendall”）斯皮尔曼与时变排名相关系数或肯德尔

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ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例|附代码数据

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C++之IO格式控制

C语言中，我们可以通过函数printf和scanf进行格式化控制，而在C++中仍然包含了前者，但还提供了以下两种格式控制的方法：（1）使用流成员函数进行格式控制；（2）使用预定义操作符进行格式控制...在以fixed形式和scientific形式输出时代表小数位数 (5)填充字符流成员函数fill。...一般格式：char ios::fill(char ch) 调用格式：流对象.fill(ch); //注：当输出值不满宽域时用填充符来填充，默认填充符为空格，它与width函数搭配。...(std::ios::right)<<std::flush;//std::flush刷新一个输出流 std::cout<<std::dec//或std::setbase(10或0) <<std...::setbase(8)//或std::oct <<std::setiosflags(std::ios::showbase)<<128<<std::endl; std::cout<<std

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ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例

本文考虑了两种模型关于ARMA模型残差的多变量GARCH过程（或方差矩阵动力学模型）关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型（基于copula）因此，这里将考虑不同的序列，作为不同模型的残差获得...，2，var） > dat\_arma\_std < - t（（t（dat_arma）-m）/ sqrt（v）） ARMA-GARCH模型 > fit1 = garchFit（formula = ~arma...（2,1）+ garch（1,1），data = dat \[，1\]，cond.dist =“std”） > fit2 = garchFit（formula = ~arma（1,1）+ garch（1,1...），data = dat \[，2\]，cond.dist =“std”） > fit3 = garchFit（formula = ~arma（1,1）+ garch（1,1），data = dat \...> time\_varying\_correl_2（1,2，“spearman”） > time\_varying\_correl_2（1,2，“kendall”）斯皮尔曼与时变排名相关系数或肯德尔

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自制深度学习推理框架-张量类Tensor的实现-第二课

【手撕算法】Criminisi图像修复算法

C++ 中的卷积神经网络 (CNN)

OpenCV中K-means源码解析

C++：Armadillo与OpenCV矩阵数据mat、vec、Mat的格式转换

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