翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子：
原文链接：https://towardsdatascience.com/5-smart-python-numpy-functions-dfd1072d2cb4
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
本文转自『机器之心编译』（almosthuman2014） 在 reshape 函数中使用参数-1
对抗生成网络（GAN）是一种在给定一组旧的「真实」样本的情况下，生成新的「人造」样本的工具。这些样本几乎可以是任何的东西：手写数字、人脸图片、表现主义绘画作品，等等所有你能想出的物体。
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
编译 | 莓酊 编辑 | 青暮生成辐射场的发展推动了3D感知图像合成的发展。由于观察到3D对象从多个视点看起来十分逼真，这些方法引入了多视图约束作为正则化，以从2D图像学习有效的3D辐射场。尽管取得了进展，但由于形状-颜色的模糊性，它们往往无法捕获准确的3D形状，从而限制了在下游任务中的适用性。在这项研究工作中，来自马普所和港中文大学的学者通过提出一种新的着色引导生成隐式模型ShadeGAN来解决这种模糊性，它学习了一种改进的形状表示。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.15
Hello，大家好啊，我们又见面了，如果你还在为C语言的数组而苦恼，如果你还在不知道怎么学习
背包问题是在给定的一组物品中选择物品放入背包，使得物品的总价值最大化，同时限制背包的容量。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
本章适用于希望使用 NumPy 和 Pygame 快速轻松创建游戏的开发人员。 基本的游戏开发经验会有所帮助，但这不是必需的。
本论文提出一种检测和估计全身三维人体姿态的方法（身体，手，人脸），该方法的挑战主要在于带标签的3D全身姿态。大多数之前的工作将标注好的数据单独应用于身体，人手，或者人脸当中。在这项工作中，本文提出利用这些数据集来训练各个部分的独立专家模型，即身体、手和脸的模型，并将他们的知识提取到一个单一的深度网络中，用于全身的2D-3D位姿检测。在实际应用中，针对一幅有部分标注或没有标注的训练图像，各部分专家模型分别对其二维和三维关键点子集进行检测，并将估计结果结合起来得到全身伪真实标注姿态。蒸馏损失引导整个身体的预测结果尽量模仿专家模型的输出。
一、二维数组的介绍 当数组元素具有两个下标时, 该数组称为二维数组。 二维谁可以看做具有行和列的平面数据结构。 二、二维数组的定义 定义二维数组的形式:
虽然工作中很少用到，在某些场合还是有用，比如说Eclipse，IDEA 就是用java写的GUI，现在这个IDE不是还是很红么？也许到了2050年，还是用这些软件，或者还会出很多java写的GUI软件，也并不是国内人写得少，就是没用的。
选自arXiv.org 机器之心编译 参与：蒋思源、吴攀 深度学习是一种高效的非线性高维数据处理方法，它可以更自然地解释为一种工程或算法，而本论文希望从贝叶斯的角度将深度学习看作是一种广义线性模型的
前天玩了一把乘法口诀表啊，感觉还蛮有意思的。那for可谓是上得了刀山，下得了火海。
在上面的例子中，数组 a 中有 5 个元素。 也就是说 ，a 的长度是 6 。我们可以使用 a [0] 来表示数组中的第一个元素。因此，a [0] = A 。类似地，a [1] = B，a [2] = C，依此类推。
本文是一个关于Python numpy的基础学习教程，其中，Python版本为Python 3.x
在Java语言中，主要是利用final关键字来定义常量。当常量被设定后，一般情况下就不允许再进行更改。如可以利用如下的形式来定义一个常量：final double PI=3.1315。在定义这个常量时，需要注意如下内容：
%Library.File类提供了几个可用于处理文件名和目录名的类方法。在大多数情况下，文件和目录不需要存在即可使用这些方法。
PS：Amusi前几天在忙其它事，论文速递耽搁了近一个星期，还请大家见谅。因为时间因素，和往常一样，每篇paper不附带相应的图示。如果本文中出现明显重大的翻译问题，还请大家指出，谢谢
执行对象是SQL的执行者，SQL是“安排好的任务”，执行对象就是“实际工作的人”。
在数据科学和机器学习领域，理解数据的维度是至关重要的。Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理各种维度的数据。本文将介绍Python中数据维数的概念，以及如何使用Python库来处理不同维度的数据。
项目链接：http://cvlab.cse.msu.edu/project-nonlinear-3dmm.html
Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。 机器学习中大多数操作都是数学操作，而 Numpy 使这些操作变得简单！所以专门学习记录一下numpy是十分有必要的！
给你一个大小为 m x n 的网格和一个球。球的起始坐标为 [startRow, startColumn] 。你可以将球移到在四个方向上相邻的单元格内（可以穿过网格边界到达网格之外）。你 最多 可以移动 maxMove 次球。
FileWriter 类从 OutputStreamWriter 类继承而来。该类按字符向流中写入数据。可以通过以下几种构造方法创建需要的对象。
对二元函数数据进行插值，得到指定自变量值对应插值函数值。其中样本点数据为 meshgrid 格式。 【注】meshgrid 格式为一种完整网格格式（可使用 meshgrid 函数创建），即元素表示矩阵区域内的网格点。一个矩阵包含 x 坐标，另一个矩阵包含 y 坐标。x 矩阵中的值沿行方向严格单调递增，沿列方向为常量；y 矩阵则相反。
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义：即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例，使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组，以及拆分，重塑和连接数组。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时，无需修改或仅需少量修改代码。
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三维实例分割是计算机视觉任务，涉及预测三维点云场景中单个目标的 Mask 。它在机器人学和增强现实等领域具有重要意义。由于其在多样化应用中的重要性，近年来这一任务受到了越来越多的关注。研究行人长期以来一直专注于通常在封闭集合框架内操作的方法，这限制了它们识别训练数据中不存在目标的能力。
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 一种模型统一多种模态实现了。 给定一句话，然后让你想象这句话在现实场景中的样子，对于人类来说这项任务过于简单，比如「一辆进站的火车」，人类可以进行天马行空的想象火车进站时的样子，但对模型来说，这可不是一件容易的事，涉及模态的转换，模型需要理解这句话的含义，然后根据这句话生成应景的视频、音频，难度还是相当大的。 现在，来自北卡罗来纳大学教堂山分校、微软的研究者提出的可组合扩散（Composable Diffusion，简称 CoDi）模型很好的解决了这个问题。比如，前面提到的
最近读取了一些针对Corresponding-based方法的6D姿态识别paper，在这里分享下思路。
先来了解一下24点游戏，其实24 点游戏就是在给定四个数字，通过加、减、乘、除的运算，将这四个数字组合成结果为 24 的表达式。玩家需要运用自己的数学知识和逻辑思维，灵活运用运算符和数字的组合，找到正确的解法。
Module 类是 torch.nn 模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。
3D场景理解是计算机视觉和机器人应用中的重要任务。然而，大多数现有方法主要集中在3D几何和外观估计或基于封闭类别数据集的3D对象检测和场景分割上。然而，为了使智能代理能够与物理世界平稳互动，仅仅理解由预先识别的标签特征化的空间子集是不足够的。受最新的基础模型在语言和视觉语义方面取得的进展所启发，本方法旨在开发更自然的3D场景表示。它整合了几何和开放词汇语义信息，便于后续任务中用语言查询。
最近看了 22 年几篇顶会的序列建模的文章，模型无不复杂高深，但细细看后，发现这些文章本质上均是输入的变化，模型只为了配合输入。看看最近的顶会是怎么玩的吧。
在上一篇文章中我们初步了解了 GLSL ES 的基本语法，那么本篇文章就和大家一起学习 GLSL ES 的数据类型。
首先，从字面意思来看，数组好像是一堆数字组成的集合。其实数组是一种数据结构，用于存储一系列具有相同数据类型的值。它可以在单个变量名下存储多个值，每个值可以通过数组中的索引（位置）来访问。 数组可以是一维的，也可以是多维的，其中一维数组是线性的，而二维及更高维的数组则是多维的。 数组在计算机编程中是非常常见的数据类型，因为它们可以方便地存储和访问大量数据。
【导读】这里是numpy教程的基础部分，涵盖了使用numpy的ndarrays执行数据操作和分析的一些操作。众所周知，Numpy是Python中最基本和最强大的科学计算和数据处理软件包，下面是关于专知
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