研究源码前还是先学会使用吧，下面的是一些使用教程： sympy（符号计算系统）探索（相关资源） sympy（符号计算系统）探索 这个是以往相关的文章 ?...import sympy import numpy as np print(np.double(sympy.log(sympy.E*sympy.pi))) 先感受一下数值计算和符号计算的区别 2.1447298858494...是一个数值型的结果 x=sympy.Symbol('x') # 定义一个符号 fx=2*x+1 # fx是一个表达式 fx.evalf(subs={x:2}) # 这个函数专门用来求解 开始符号计算了...x,y,z=symbols('x y z') y=expand((x+1)**2) print(y) 符号计算 x**2 + 2*x + 1 结果 z=Rational(1,2) # 构造以一个分数...使用Rational生成一个分数 print(z) 打印结果 1/2 结果 str_expr = 'x**2+2*x+1' expr = sympify(str_expr) # 这个函数的意思是符号化
在本文中，我们将为各种图像生成文字描述 图像描述是为图像提供适当文字描述的过程。...作为人类，这似乎是一件容易的任务，即使是五岁的孩子也可以轻松完成，但是我们如何编写一个将输入作为图像并生成标题作为输出的计算机程序呢？...我们之所以选择此数据，是因为它易于访问且具有可以在普通PC上进行训练的完美大小，也足够训练网络生成适当的标题。数据分为三组，主要是包含6k图像的训练集，包含1k图像的开发集和包含1k图像的测试集。...对于图像，我们需要使用Inception V3模型将它们转换为固定大小的矢量，如前所述。...正如人们所看到的那样，这是大量的数据，将其立即加载到内存中是根本不可行的，为此，我们将使用一个数据生成器将其加载到小块中降低是用的内存。
有兴趣的可以先看看视频介绍： 要解决的问题 这篇文章的想法是设计一个应用程序来使用该面部草图来绘制一张真实的面部图像，该应用程序在警察、电影拍摄和面部彩绘中具有各种应用。...过去有解决这个问题的方法，在某些情况下使用了深度学习，但大多数时候他们以固定的绘图作为输入，并试图通过添加细节使其更完整，并生成真实的面孔。...（架构和思想） 数据集： 使用 CelebAMask-HQ 数据集的人脸图像创建了一个新的数据集，并用于训练（Train）和测试模型。...边缘检测过程采用了整体嵌套的边缘检测方法，下一步使用Photoshop中的Photocopy Filter来提高设计的质量，消除图像噪声。...这个模型使用了shadow-guided的思想，这是用来帮助那些不太精通绘画和绘画的人。在背景中就会有一个脸部设计的模糊图像，用户可以使用它来使设计更加完整，画出一个细节更多的更好的设计。
============== 版权声明：由于公众号后台规则问题，本文暂时无法设置原创标记，但仍属原创内容，微信公众号“Python小屋”坚持只发原创技术文章。...============= 问题描述： 传说古埃及人只使用整数和分子为1的真分数，需要表示其他分数时就使用整数和若干分子为1的分数之和。...同一个真分数有多种等价的表示形式，要求得到的分数最少，也就是每个分数的分母尽可能小。 假设分数为a/b，其中a<b且a和b的最大公约数为1，则有 b=a*c+d 其中c=b//a和d=b%a<a。...上式两边同时除以a，得 b/a = c+d/a < c+1 记e=c+1，然后对上式求倒数，得 a/b>1/e 可知1/e是小于a/b的最大分数，a/b - 1/e后的剩余部分为 a/b - 1/e =...函数main()接收两个自然数a和b作为参数，分别表示分数a/b的分子和分母，首先对分数a/b进行约分，然后按照上面描述的算法进行分解，分解过程中进行必要的约分。最终返回分解结果字符串。
今天又发现了一个很棒的数学库：sympy 使用sympy库，我们可以对方程进行求解 假如我们要求解方程(x-7)*(x-5) = 8 那么我们只要这样敲代码就可以了 from sympy import...* x = symbols('x') ans = solve((x-7) * (x-5) - 8, x) print(ans) 那么就会输出方程的解：3,9 如果要输出分数的话，怎么办呢？...只需要在方程里需要除的部分用Frational(a,b)就可以了，这个相当于a/b，只是可以保留分数。
神经网络在计算机视觉和自然语言生成方面的应用已经非常引人注目。 本文将介绍神经网络的一个这样的应用，并让读者了解如何使用CNNs和RNNs (LSTM)的混合网络实际为图像生成标题(描述)。...与此同时，我们还将研究使用Tensorflow、Keras和Python开发混合神经网络的实际实现。 神经网络的总体结构 让我们来看看我们将用于生成字幕的神经网络的总体架构。 ?...图像特征提取器 为了从图像中生成特征，我们将使用卷积神经网络，只需稍加修改。让我们来看看一个用于图像识别的卷积神经网络。 ?...LSTM单元格(LSTM网络的基本构建块)能够根据前一层的输出生成输出，即它保留前一层(内存)的输出，并使用该内存生成(预测)序列中的下一个输出。...对于任何一幅新图像(必须与训练中使用的图像相似)，我们的模型将根据它在训练相似的图像和字幕集时获得的知识生成标题。
1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版，2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度，但是由于其计算量很大而且没有开源，我们普通用户并没有办法使用，但是Stable Diffusion...的出现改变现状，可以让我们普通用户也可以直接使用，并且以前相对于 Disco Diffusion, Stable Diffusion 生成的图片更加实用；相对于 DALLE 2，Stable Diffusion...需要占用的资源更少，这样我们也可以在自己的电脑中使用它生成高质量的图片。...在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明
来源：DeepHub IMBA本文约1400字，建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。...在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。...，可以让我们直接使用。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明
/result.pdf') 2.测试运行 运行python3 test.py后报错 If this file exists please check that this process can read...Otherwise please install wkhtmltopdf - https://github.com/JazzCore/python-pdfkit/wiki/Installing-wkhtmltopdf...缺少：wkhtmltopdf 进行安装 yum install wkhtmltopdf github地址：https://github.com/JazzCore/python-pdfkit/wiki...OSError: wkhtmltopdf: cannot connect to X server 安装xvfb yum install xorg-x11-server-Xvfb 在 /usr/bin/ 目录下生成脚本
1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓...() 图像直方图反向投影是通过构建指定模板图像的二维直方图空间与目标的二维直方图空间，进行直方图数据归一化之后， 进行比率操作，对所有得到非零数值，生成查找表对原图像进行像素映射之后，再进行图像模糊输出的结果...cv.blur() 均值图像模糊卷积 cv.GaussianBlur() 高斯模糊 均值模糊 是卷积核的系数完全一致，高斯模糊考虑了中心像素距离的影响，对距离中心像素使用高斯分布公式生成不同的权重系数给卷积核...() 图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用 cv.Laplacian() 拉普拉斯算子更容易受到噪声的扰动...，可以使用轮廓逼近，逼近每个轮廓的真实几何形状，从而通过轮廓逼近的输出结果判断一个对象是什么形状 cv.fitEllipse() 轮廓点进行拟合，生成一个拟合的圆形或者椭圆 cv.fitLine()
Python平台的优秀PDF报表类库Reportlab。...它不属于Python的标准类库，所以必须手动下载类库包并安装： yum install python-reportlab -y 这篇文章将介绍reportlab中基本常用的api，...使用canvas画出一份整洁的PDF报表。...示例一、生成一段文字 #!...") c.drawString(100,100,"Hello,World") c.showPage() c.save() hello() 示例二、生成单个文件的pdf #需要安装字体
图像识别是人工智能中的重要分支之一，通过使用机器学习算法来训练模型，使其能够识别图像中的物体、场景或人脸等。...在本文中，我们将介绍使用Python实现图像识别的方法，其中主要使用的是深度学习框架Keras和OpenCV库。...可以通过pip命令安装： pip install keras tensorflow opencv-python 数据准备 图像识别的第一步是准备数据集。...我们将使用一个流行的数据集，称为MNIST，其中包含手写数字的图像。该数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像的大小为28x28像素。 首先，我们需要下载数据集。...', np.argmax(prediction)) 其中，我们使用OpenCV库读取和调整图像大小，并使用模型对图像进行预测。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 Image Captioning with Attention 翻译 | 刘娇 整理 | 余杭 图像描述类任务就是给图像生成一个标题。...本教程中用到了基于注意力的模型，它使我们很直观地看到当文字生成时模型会关注哪些部分。 ?...运行的时候，它会自动下载 MS-COCO （http://cocodataset.org/#home）数据集，使用 Inception V3 模型训练一个编码 - 解码器，然后用模型对新图像进行文字描述...首先，我们需要将图像转换为 inceptionV3 需要的格式： 把图像的大小固定到 （299, 299） 使用 preprocess_input （https://www.tensorflow.org...这个机器翻译模型与本实验使用的结构相似，可以翻译西班牙语和英语句子。
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 本文主要讨论使用生成式对抗网络实现图像去模糊。...GAN训练过程 训练主要分为3个步骤： – – 使用生成器根据噪声创建假输入。 – 根据真的输入和假的输入训练鉴别器 – 训练整个模型：模型被构建成用鉴别器限制生成器。...之所以链接两个网络，是因为对生成器的输出没有合适的反馈。我们唯一的衡量标准是鉴别器是否接受生成的样本。 数据 在本教程中，我们使用GAN进行图像去模糊。因此，生成器的输入不是噪声而是模糊的图像。...使用GOPRO数据集，训练时间约为5小时（50个周期）。 图像去模糊结果 ? 从左到右：原始图像，模糊图像，GAN输出 上图是我们Keras去模糊GAN的结果。...左：GOPRO测试图像，右：GAN输出 我们能看到图像顶部的缺陷（条纹状），这可能是因为使用VGG作为损失引起的。 ? 左：GOPRO测试图像，右：GAN输出 ?
利用python的reportlab库可以帮我们很快的实现自定义生成PDF报告。...在CentOS 下通过sudo yum install python-reportlab -y 安装reportlab库 #/usr/bin/python from reportlab.pdfgen ... #停止画图 c.save() #创建PDF hello() #/usr/bin/python...reportlab.pdfgen import canvas from reportlab.lib.units import inch def disk_report(): #查看磁盘空间使用量
Visual Python简介 Visual Python是一个Python 代码生成器，只需要鼠标点击就可以实现导入包、读入文件、可视化等常用功能。...#不需要再看着matplotlib文档，写一段画图代码了：） 官网：https://www.visualpython.ai/ （鼠标点击设置参数，生成代码） 安装和使用 visual python...• Machine Learning：主要使用sklearn。包括常用的机器学习方法（分类、回归、聚类） 使用案例 使用Visualization中的wordcloud功能生成词云。...（图片经过加速，实际操作大概30秒） 使用起来非常简单，点击WordCloud，然后选择数据（可选择use file使用文件），设置词数量等信息。设置完成后点击Run就可以生成代码并运行了。...如果有特殊的要求，可在它生成代码的基础上修改。 这个插件目前还在开发中，使用时也发现有些功能还没实现，希望这个插件能不断完善吧。
本人在使用groovy爬取了全国3000+城市的历史天气之后，需要把每个城市的历史天气都绘制一张Time Series表格，用来反映各地的最高温最低温温差的变化曲线。...这里遇到了一个问题，每次plotly绘制完图标总会调起系统浏览器打开呈现，一旦我批量生成N多张表格时，电脑就会卡死了。在使用中文作为文件名的时候遇到了一个错误，这个错误刚好能巧妙解决这个问题。...： 'ascii' codec can't encode characters in position 69-70: ordinal not in range(128) 然后程序停止运行，但是文件已经生成了...关于python2.7的编码问题，并不是很了解为什么出这个错。 python部分的代码如下： #!.../usr/bin/python # coding=utf-8 from first.date import DatePlot import os from second.MysqlFission import
原始地址：https://news.cnblogs.com/n/671205/ 使用包和环境 和latex对应的包为：handcalcs，使用pip下载即可 另外需要一些常用的数学包，首先在python...本地将公式创建出来，如math包，scipy的积分生成包等 环境为jupyter notebook 生成公式和预览 以下代码生成了公式中的的预览图。...只保留公式部分 使用#symbolic表示只生成过程，不计算结果。其中的a-d，已经在之前定义过。...使用%%tex语法，即可生成对应的代码 %%tex #symbolic d=sqrt(a/b)+asin(sin(b/c))+(a/b)**(0.5) ?...函数中使用预览效果 在如下函数中，使用handcalc导入，并使用该注解。函数参数个数和注解中的参数个数保持一致。
======================= 问题描述： 给定一个JPG/PNG/BMP格式的彩色图像文件，使用Python+pillow+numpy将其转换为灰度图像，原始彩色图像每个像素颜色值的平均值作为灰度值...可以进行的扩展： 修改代码，批量处理指定文件夹中所有彩色图像文件。 原始代码中红、绿、蓝三个分量直接计算平均值得到结果图像的灰度，修改代码使得红、绿、蓝三分量的权重分别为0.5、0.3、0.2。
在向 ICLR 2019 提交的论文中，有一篇 GAN 生成图像的论文引起了所有人的注意，很多学者惊呼：不敢相信这样高质量的图像竟是 AI 生成出来的。...id=B1xsqj09Fm 尽管近期由于生成图像建模的研究进展，从复杂数据集例如 ImageNet 中生成高分辨率、多样性的样本仍然是很大的挑战。...图 1：由 BigGAN 生成的类条件样本。 近年来生成图像建模领域进展迅速，GAN 的提出为我们带来了能直接从数据中学习生成高保真度和多样图像的模型。...在这项研究中，作者成功地将 GAN 生成图像和真实图像之间的保真度和多样性 gap 大幅降低。...研究者报告了未使用截断（第 3 列），最佳 FID 分数（第 4 列），验证数据的最佳 IS（第 5 列），以及最高的 IS（第 6 列）。标准差通过至少三次随机初始化计算得到。 ?
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