添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。...所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。...凸度缺陷，找出轮廓的凸度缺陷 CopyMakeBorder，将源2D数组复制到目标数组的内部，并在复制的区域周围形成指定类型的边框。...cvGetSubRect，返回标题，与输入数组的指定矩形相对应。换句话说，它允许用户将输入阵列的矩形部分视为独立阵列。通过该功能考虑ROI，实际上提取ROI的子阵列。...Dct，执行1D或2D浮点数组的向前或反向变换。 脱色，将彩色图像转换为灰度图像。这是一个基本的数字打印工具，风格化的黑白照片渲染，以及许多单通道图像处理应用。
广播(Boardcasting)是NumPy中用于在不同大小的阵列（包括标量与向量，标量与二维数组，向量与二维数组，二维数组与高维数组等）之间进行逐元素运算（例如，逐元素 加法，减法，乘法，赋值等）的一组规则...NumPy在广播的时候实际上并没有复制较小的数组; 相反，它使存储器和计算上有效地使用存储器中的现有结构，实际上实现了相同的结果。...二、广播(Broadcasting)的机制让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分都通过在前面加1补齐输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为...array): 5 x 4B (1d array): 1Result (2d array): 5 x 4A (2d array): 15 x 3 x 5B...输出数组的维度是每一个维度的最大值，广播将值为1的维度进行“复制”、“拉伸”，如图所示?
ChatGPT已经火了一段时间了，国内也出现了一些平替，其中比较容易使用的是ChatGLM-6B：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ，主要是能够让我们基于单卡自己部署...将文本分为两部分，A部分由原始token和[MASK]组成，B部分由空白token组成，最终将A部分和B部分进行拼接，同时B部分的每一个空白会被打乱，这样在自回归预测每个token的时候可以看到上下文的信息...（具体通过注意力掩码来实现）。...(2)使用单一线性层进行输出token预测。(3)将ReLU激活函数替换为GeLUs。2D位置编码两个位置id通过可学习嵌入表投影到两个向量，这两个向量都被添加到输入标记嵌入中。...I was very depressed. it is [MASK] [S] bad对于文本生成任务，输入的文本视为A部分，在该部分后面添加[MASK]，使用自回归来生成文本。
在创建索引时，MongoDB会将位置数据转换为二进制 geohash值，并使用位置数据和索引的位置范围计算这些值，如 位置范围中所述。...精度较低的索引对插入操作的处理开销较低，并且占用较少的空间; 然而，更高精度的索引意味着查询将需要扫描索引的较小部分以返回结果。实际存储的值始终用于最终查询处理中，并且索引精度不会影响查询的准确性。...球形查询使用Radians作为距离 为了使球形操作员正常工作，您必须将距离转换为弧度，然后将弧度转换为应用程序使用的距离单位。...请参阅 距离乘数部分。 下面的球形2D查询，返回集合中的所有文件的地方内100英里的点[ -74， 40.74 ]。...尽管2d索引不支持文档中的多个坐标集，但您可以使用多键索引来将多个坐标对存储并索引到单个文档中。
AI模型提供两个输出 胎儿腹部分割掩模：uchar类型的 2D numpy 数组，与输入图像的尺寸匹配，像素间距为 0.28 mm。...将使用椭圆拟合工具将椭圆拟合到分割掩模，因此要使用适当的后处理来确保其掩模适合于此（例如，删除不属于预期分割的断开连接的组件）。然后将计算该椭圆的周长并与参考测量值进行比较。...值得注意的是，真实实况掩码（如果可用）对应于胎儿腹部堆栈的指定帧中的注释（即，该度量是在与胎儿帧编号相对应的 2D 真实实况和预测掩码上计算的）。...为了进行比较，将真实掩模转换为二进制格式（1 代表胎儿腹部，0代表背景）。 加权帧选择分数 (WFSS)：WFSS评估算法的帧选择准确性，为准确识别和选择的临床相关帧分配更高的分数。...与DICE系数的计算类似，所选帧中的2D真值掩模被转换为二进制格式，以便针对 2D 预测掩模进行评估。此外，在此过程中仅考虑超声波束视场内的像素。
敌方预制件的其余部分可以在其他层上，但是最好保持一致，将整个预制件放置在enemy层上。如果你要更改根对象的层，则可以选择更改其所有子对象。 ?...如果图层应该被包括在内，这个掩码的工作原理是将整数的个位设置为1。在这种情况下，只需要设置第一个比特，即它的最不重要的比特，它定义了数字2的0次方，即1。...这可以通过使用胶囊来完成，胶囊的第二点在地面上几个单位，比方说三个。 ? 我们不能使用2D物理引擎吗？ 问题在于我们的游戏是在XZ平面中定义的，而2D物理引擎在XY平面中工作。...通过一次分配一个数组并在半径之后调用替代OverlapCapsuleNonAlloc方法（将数组作为额外的参数），可以避免这种情况。提供的数组的长度限制了我们获得多少结果。...超出限制的任何潜在目标都将被忽略。由于我们仍然只使用第一个元素，因此我们可以处理长度为1的数组。
OpenGL绘制过程 其实在OpenGL中，所有物体都是在一个3D空间里的，但是屏幕都是2D像素数组，所以OpenGL会把3D坐标转变为适应屏幕的2D像素。...而这个从3D往2D坐标系变化的工作称为OpenGL的图形渲染管道。 图形渲染管道的工作过程如上图所示，主要分成两个部分。...第一部分把你的3D坐标转换为2D坐标，第二部分是把2D坐标转变为实际的有颜色的像素。这个过程可以被划分为几个阶段，每个阶段将会把前一个阶段的输出作为输入。...OpenGL坐标系变换的过程 之前我们已经提到在OpenGL中，所有物体都是在一个3D空间里的，但是屏幕都是2D像素数组，所以OpenGL会把3D坐标转变为适应屏幕的2D像素。...在裁剪坐标系下，x、y、z各个坐标轴上会指定一个可见范围，坐标超过可见范围的顶点(vertex)就会被裁剪掉，这样，3D场景中超出指定范围的部分最终就不会被绘制，我们也就看不到这些部分了。
简介 广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。...本文将会以具体的例子详细讲解NumPy中广播的使用。 基础广播 正常情况下，两个数组需要进行运算，那么每个数组的对象都需要有一个相对应的值进行计算才可以。...但是如果使用Numpy的广播特性，那么就不必须元素的个数准确对应。...下面的例子和上面的例子是等价的，Numpy会自动将b进行扩展。 NumPy足够聪明，可以使用原始标量值而无需实际制作副本，从而使广播操作尽可能地节省内存并提高计算效率。...其中a[:, np.newaxis] 将1维的数组转换成为4维的数组： In [230]: a[:, np.newaxis] Out[230]: array([[ 0.], [10.],
本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。 让我们看看一个例子。CNN的输入数据如下图所示。我们假设我们的数据是图像的集合。 ? 输入的形状 你始终必须将4D数组作为CNN的输入。...拟合数据后，将使用拟合数据时给出的batch大小来代替"None"。 让我们看看另一个代码片段。 ? 在这里，我将input_shape参数替换为batch_input_shape。...因此，我们必须将从卷积层接收的输出的尺寸更改为2D数组。 ? 我们可以通过在卷积层的顶部插入一个Flatten层来做到这一点。Flatten层将3维图像变形成一个维。...现在我们得到一个2D形状的数组(batch_size，squashed_size)，这是Dense层需要的输入形状。...要在CNN层的顶部添加一个Dense层，我们必须使用keras的Flatten层将CNN的4D输出更改为2D。
按照人体姿态维度的差异，可以将人体姿态估计任务分为二维人体姿态估计和三维人体姿态估计。...2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体关键点，将这些关键点按照关节顺序相连形成在图像二维平面的投影，从而得到人体骨架。3D人体姿态估计的主要任务是预测出人体关节点的三维坐标位置和角度等信息。...在实际应用中，由于3D姿态估计在2D姿态估计的基础上加入了深度信息，其对于人体姿态的表述比2D更为精准，因此其应用范围和研究价值都要高于2D人体姿态估计，但是3D姿态估计的难度也更高，存在着遮挡，单视角...其使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有Opencv数组结构都转换为Numpy数组。...它是一个提供多维数组对象的Python库，除此之外，还包含了多种衍生的对象（比如掩码式数组(masked arrays)或矩阵）以及一系列的为快速计算数组而生的例程，包括数学运算，逻辑运算，形状操作，排序
我们可以将 8 元素 1D 数组重塑为 2 行 2D 数组中的 4 个元素，但是我们不能将其重塑为 3 元素 3 行 2D 数组，因为这将需要 3x3 = 9 个元素。...实例 尝试将具有 8 个元素的 1D 数组转换为每个维度中具有 3 个元素的 2D 数组（将产生错误）： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4,...实例 将 8 个元素的 1D 数组转换为 2x2 元素的 3D 数组： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr...展平数组 展平数组（Flattening the arrays）是指将多维数组转换为 1D 数组。 我们可以使用 reshape(-1) 来做到这一点。...这些功能属于 numpy 的中级至高级部分。 NumPy数组迭代 迭代意味着逐一遍历元素。 当我们在 numpy 中处理多维数组时，可以使用 python 的基本 for 循环来完成此操作。
通过使用reshape()函数，我们可以将一维数组转换为二维数组，满足算法的输入要求。...这个错误可以通过使用numpy库中的reshape()函数来解决，将一维数组转换为二维数组。通过指定目标形状，我们可以确保数据符合算法的输入要求。...我们使用训练好的模型对新数据进行预测，并将结果打印输出。 这个示例代码中的转换过程将一维数组转换为了二维数组，以满足线性回归模型对输入数据的要求。...numpy库中的reshape()函数介绍reshape()函数是NumPy库中用于修改数组形状的函数之一。它用于将一个数组转换为指定形状的新数组。...然后，我们使用reshape()函数将数组a转换为一个二维数组b，形状为(2, 3)。接下来，我们再次使用reshape()函数将数组b转换为一个三维数组c，形状为(2, 1, 3)。
PyTorch 张量的操作与应用2.1 创建 PyTorch 张量PyTorch 提供了多种创建张量的方法，最基础的是使用 torch.tensor() 函数，它可以将 Python 列表或 NumPy...数组转换为 PyTorch 张量。...，通过自动扩展较小的张量来匹配较大张量的形状。...# 创建一个 1D 张量tensor_1d = torch.arange(0, 6)# 重塑为 2x3 的 2D 张量reshaped_tensor = tensor_1d.view(2, 3)# 使用...调试是开发过程中不可或缺的一部分，特别是当自动求导系统涉及到复杂的张量操作时。
教程概述 本教程分为 4 个部分： 从列表到数组 数组索引 数组切片 数组维数调整 1.从列表到数组 一般来说，我建议使用 Pandas 甚至使用 NumPy 的函数从文件加载数据。...我们来看看如何将这些列表中的数据转换为 NumPy 数组。 一维列表转换为数组 你可以通过一个列表来加载或者生成，存储并操作你的数据。...55 11 二维数组的索引 二维数组的索引与一维数组类似，区别在于用逗号分隔各个维度的索引。 data[0,0] 这与基于C语言的编程语言不同，其每个维度使用单独的中括号运算符。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组转换为二维数组 将一维数组调整为多行一列的二维数组是很常见的操作。 NumPy 为 NumPy 数组对象提供 reshape（）函数，可用于调整维数。...具体来说，你了解到： 如何将您的列表数据转换为 NumPy 数组。 如何使用 Pythonic 索引和切片访问数据。 如何调整数组维数大小以满足某些机器学习 API 的输入要求。
根据图像 Transformer 预训练方法 BEiT，BEVT 也使用预训练的 VQ-VAE 将连续图像内容转换为离散视觉 token，作为自监督预训练任务的预测目标。...为了将 Transformer 所提取的特征图转换为和 Groundtruth 视觉 token 数量相匹配的尺寸，研究者还为图像通路和视频通路分别设计了一个轻量化解码器。...将特征图恢复到合适的尺寸；最后使用一个线性分类器输出各个位置离散视觉 token 的预测。...BEVT 所使用的 Video Swin Transformer 本是用于提取视频特征的，研究者设计了以下策略来使其权重能够用于图像通路的计算： 图像通路使用 2D patch 划分方式，而视频通路使用...对于图像通路，将 Video Swin Transformer 自注意力机制中的 3D shifted local window 转变为 2D 版本（即 Swin Transformer 中的方式），此时图像通路使用三维相对位置编码中相对时间距离等于
回答： 在C语言中，有很多方法可以将2d数组作为参数传递。在下面的部分中，我描述了将2d数组作为参数传递给函数的几种方法。...使用指针传递2d数组以在c中运行 多维数组的第一个元素是另一个数组，所以在这里，当我们传递一个2D数组时，它将被分割成一个指向数组的指针。...例如， 如果int aiData [3] [3]是一个整数的二维数组，它将被拆分成一个指向3个整数数组的指针（int（*）[3]）。...数组传递给行和列 函数的原型应该与传递数组相同。...2D数组的指针传递2d数组 如果int aiData [3] [3]是一个整数的二维数组，则＆aiData将指向具有3行和3列的2d数组。
// 数组指针+1将跳过整个数组的大小，指向下一个数组，仍然是指针 大小 -- 4(或8) printf("%-2d -- %d\n", i++, sizeof(&a[0])); //是a[0]的地址...//&arr表示取到了整个数组的地址，+1后将跳过整个数组的大小， //得到的新地址是另一个数组的地址。...//传入strlen后被转换为const char*类型，指向的还是数组首元素大小。...//+1后跳过整个数组的大小，指向了下一个数组。 //传入strlen后被转换为const char*类型，指向的还是下一个数组的首元素。...//传入strlen函数后由数组指针(char(*)[7])转换为字符指针(char*),指向的还是数组首元素。
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