也许他们想放大、平移、掌握这些图像？ 在本教程中，我们将建立一个可缩放、可平移的图像视图来实现这一功能。 计划 他们说，一张图片胜过千言万语--但它不一定要花上一千行代码！...medium.com/media/afad3… 在commonInit()中，我们将图像视图居中，并设置它的高度和宽度，而不是把它固定在父视图上。这样一来，滚动视图就会从图像视图中获得其内容大小。...这包括设置最小和最大的缩放级别，以及指定用户放大时使用的UIView（在我们的例子中，它将是图像视图）。让我们来设置滚动视图（为清晰起见，添加一些注释）。...我们将通过在我们的类中添加imageName字符串，并在字符串改变时更新UIImageView来实现。...让我们给我们的类添加另一个初始化器，这样我们就可以在代码中设置图像名称。 medium.com/media/074d4… 就这样了!现在我们可以像这样通过图片名称以编程方式初始化我们的视图了。
最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，...默认值为1，表示在输入张量的第二个维度（即列）上进行softmax操作。...随机失活方法Dropout 当 FC层过多，容易对其中某条路径产生依赖，从而使得某些参数未能训练起来 为了防止上述问题，在 FC层之间通常还会加入随机失活功能，也就是Dropout层 它通过在训练过程中随机失活一部分神经元...import torch import torch.nn as nn # 创建一个输入张量 input_tensor = torch.randn(2, 3, 4) # 创建Flatten层 flatten_layer...转置卷积通常用于生成器网络中，将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。
反射率是所用波长（通常是在近红外波段）的函数。 强度可用于帮助要素检测和提取以及激光雷达点分类，还可以在无可用航空影像时用于替代航空影像。...如果激光雷达数据中包含强度值，则可使用这些强度值绘制出类似黑白航空照片的图像。 创建 LAS 数据集图层 勾选扩展模块并在ArcCatalog 或“目录”窗口中创建 LAS 数据集 ?...（添加文件夹是递归选项；因此添加某个文件夹可以同时将所选文件夹中多个文件夹的 LAS 文件添加到 LAS 数据集中。） ?...保存后在ArcSence中加载LAS 数据集，可以看出这是一片村庄 ? 下一步是在仅使用首次回波的 LAS 数据集上定义点过滤器。打开图层属性 对话框，单击过滤器选项卡，然后单击第一个回波按钮。 ?...根据 LAS 数据集图层生成强度图像使用转换工具箱中的LAS 数据集转栅格。来将点强度值生成图像 ? 参数设置一般默认即可，采样值应根据数据的点间距进行设置。比较合理的值是平均点间距的两倍到四倍。
并将MNIST数据集中transform改为transforms.ToTensor()： 执行的部分结果： 将transforms组合： 执行的部分结果： 结语 transfroms是一种常用的图像转换方法...，他们可以通过Compose方法组合到一起，这样可以实现许多个transfroms对图像进行处理。...transfroms方法提供图像的精细化处理，例如在分割任务的情况下 ，你必须建立一个更复杂的转换管道，这时transfroms方法是很有用的。
步骤1：建立数据集 需要列出所有希望图像分类器从中输出结果的类别。 由于这是一个手机相册图像分类项目，因此在浏览手机相册时，会选择经常遇到的类。...下载图像后，必须将它们分为不同的类目录。因此有6个目录，其中包含各个类的图像。 使用了上述两种数据收集方法。可以在stackoverflow等网站上轻松找到该脚本。...但是由于无法在互联网上找到截图的精美图像，因此不得不从手机中收集它们。...这些是从Mobile Image Gallery数据集中的训练数据中获取的样本图像中的几个。...请注意，正在处理BGR（彩色）图像，而不是灰度（黑白）图像。 接下来，利用数据路径和要应用于图像数据的变换/预处理来创建数据集对象。 通过定义拆分百分比，将数据集随机分为训练和验证数据集。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈 windows中在 pycharm中安装pytorch 打开pycharm 打开file————settings————Project Interpreter——
文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ?...张量和PyTorch张量之间的抽象概念的区别在于PyTorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以在代码中使用它。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...为了揭示差异，我们需要在使用ndarray创建张量之后，对numpy.ndarray中的原始输入数据进行更改。...在PyTorch中创建张量的最佳选择 考虑到所有这些细节，这两个是最佳选择： torch.tensor() torch.as_tensor() torch.tensor() 调用是一种 go-to 调用
2 数据扩增方法 本章主要内容为数据扩增方法、OpenCV数据扩增、albumentations数据扩增和Pytorch读取赛题数据四个部分组成。...，在深度学习模型的训练过程中应用广泛。...：数据变换之后图像类别不变； 标签变化的数据扩增方法：数据变换之后图像类别变化； 而对于语义分割而言，常规的数据扩增方法都会改变图像的标签。...2.5 Pytorch数据读取 由于本次赛题我们使用Pytorch框架讲解具体的解决方案，接下来将是解决赛题的第一步使用Pytorch读取赛题数据。...在Pytorch中数据是通过Dataset进行封装，并通过DataLoder进行并行读取。所以我们只需要重载一下数据读取的逻辑就可以完成数据的读取。
选自Medium 作者：Phúc Lê 机器之心编译 参与：李诗萌、王淑婷 深度学习在诸多 2D 图像任务中表现出色，毋庸置疑。但如何将它应用于 3D 图像问题中呢？...文本通过探索，将深度学习扩展到了单个 2D 图像的 3D 重建任务中，并成功实现了这一应用。 近年来，深度学习在解决图像分类、目标识别、语义分割等 2D 图像任务方面的表现都很出色。...不仅如此，深度学习在 3D 图像问题中的应用也取得了很大的进展。本文试着将深度学习扩展到单个 2D 图像的 3D 重建任务中，这是 3D 计算机图形学领域中最重要也是最有意义的挑战之一。 任务 ?...单个图像只是 3D 对象在 2D 平面的投影，所以一些高维空间的数据一定会在低维表征中丢失。因此，单视角 2D 图像中并没有足够的数据来构建其 3D 组件。...要根据单个 2D 图像创建 3D 感知，首先需要关于 3D 形状本身的先验知识。 在 2D 深度学习中，卷积自编码器是一种学习输入图像压缩表征的有效方法。
简介 在前面的文章中，我们讲到了可以通过worker_threads来创建新的线程，可以使用child_process来创建新的子进程。本文将会介绍如何创建nodejs的集群cluster。...// 在本例子中，共享的是 HTTP 服务器。...一个工作进程在创建后会自动连接到它的主进程。当 ‘disconnect’ 事件被触发时才会断开连接。...而本质上，worker.send在主进程中，这会发送消息给特定的工作进程。相当于 ChildProcess.send()。在工作进程中，这会发送消息给主进程。相当于 process.send()。...如果是在主进程中，那么可以使用worker.send来发送消息。
在nodejs中创建cluster 简介 在前面的文章中，我们讲到了可以通过worker_threads来创建新的线程，可以使用child_process来创建新的子进程。...// 在本例子中，共享的是 HTTP 服务器。...一个工作进程在创建后会自动连接到它的主进程。 当 ‘disconnect’ 事件被触发时才会断开连接。...而本质上，worker.send在主进程中，这会发送消息给特定的工作进程。 相当于 ChildProcess.send()。在工作进程中，这会发送消息给主进程。...如果是在主进程中，那么可以使用worker.send来发送消息。
如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据，从而在不花费数百美元在昂贵的云GPU单元上的情况下进行深度神经网络的训练? 这是我们在MAFAT雷达分类竞赛中遇到的一些问题。...上面的图像来自hezi hershkovitz 的文章，并显示了一个完整的跟踪训练数据集时，结合所有的片段。红色的矩形是包含在这条轨迹中的单独的部分。白点是“多普勒脉冲”，代表被跟踪物体的质心。...片段相邻的情况下允许我们使用移位来创建“新的”样本。 但是，由于每个音轨由不同数量的片段组成，因此从任何给定音轨生成的增补数目都会不同，这使我们无法使用常规的Pytorch Dataset 类。...这里就需要依靠Pytorch中的IterableDataset 类从每个音轨生成数据流。...结论 在Pytorch中学习使用流数据是一次很好的学习经历，也是一次很好的编程挑战。这里通过改变我们对pytorch传统的dataset的组织的概念的理解，开启一种更有效地处理数据的方式。
Hugging Face 在开放 LLM 堆栈中的定位是什么？ 翻译自 How Hugging Face Positions Itself in the Open LLM Stack 。...Hugging Face 在生成式人工智能开发者生态系统中扮演着什么角色？我们来看一下该公司精明的开源品牌定位。 忘记 LAMP 堆栈，现在一切都是关于 LLM 堆栈。...“所以，如果你想从神经网络和深度学习模型中获得你所期望的准确性，你需要深入研究 PyTorch 代码、 TensorFlow 代码[...]...他将这一努力比作敏捷方法在软件工程项目管理中取代瀑布模型的过程。...开放和闭源的混合 在本文的开头，我有点轻率。新的 LLM 堆栈与上世纪 90 年代末和本世纪初的 LAMP 堆栈并不直接可比——首先，在 LLM 堆栈中没有操作系统组件。
在IDEA中创建maven项目 现在的JavaWeb项目中，绝大多数都是采用的maven结构的项目，而对于maven支持的最好的IDE开发工具为IDEA,所以说我就以在IDEA上为例来进行maven...和往常一样，为了避免由于开发工具版本的不同所造成的困扰，我先讲我的开发工具版本号公布一下，我的开发工具版本号为IDEA-2017.2.16，如下图所示： 用IDEA创建maven项目的方法如下，...双击IDEA图标，进入的界面如下，在该页面中，点击箭头所示的“Create New Project”选项 在接下来的页面中会直接显示maven选项，由于我们索要创建的是一个最简单的maven...项目，所以说我们需要做的是勾选图示所示的“Create From Archetype”复选框，在下面的下拉选项中我们选择“quickstart”，之后点击【Next】 在接下来的面板中，我们填写...填写完之后，点击【Next】 在接下来的面板中选择本地的maven，选择完成后点击【Next】 比如说我的maven选择如下所示： 在接下来的慢板中填写项目名，比如说我的填写如下
在 React 中，可以通过以下几种方式来创建 ref： 1：使用 React.createRef() 方法： 在类组件中，可以使用 React.createRef() 方法来创建 ref 对象。...元素 } render() { return ; } } 2：使用回调函数方式： 另一种方式是使用回调函数形式的 ref，通过在组件中定义一个函数...3：使用 React.useRef() Hook： 在函数组件中，可以使用 React.useRef() Hook 来创建一个 ref 对象，并将其赋值给一个变量。...useEffect(() => { console.log(myRef.current); // 访问 DOM 元素 }, []); return ; } 在函数组件中...无论使用哪种方式，创建的 ref 对象都可以通过 .current 属性来访问引用的组件或 DOM 元素。
注意，worker_threads创建的是子线程，而child_process创建的是子进程。 在child_process模块中，可以同步创建进程也可以异步创建进程。...同步创建方式只是在异步创建的方法后面加上Sync。 创建出来的进程用ChildProcess类来表示。...子进程将会在message事件中，将该handle传递给Callback函数，从而可以在子进程中进行处理。...'connection', (socket) => { socket.end('由子进程处理'); }); } }); 可以看到子进程接收到了server handle，并且在子进程中监听...他们的区别就在于在windows的环境中，如果要执行.bat或者.cmd文件，没有shell终端是执行不了的。这个时候就只能以exec来启动。execFile是无法执行的。
仓库简介 随着创建的镜像日益增多，就需要有一个保存镜像的地方，这就是仓库。目前有两种仓库：公共仓库和私有仓库。...最方便的就是使用公共仓库上传和下载镜像，下载公共仓库中的镜像不需要注册，但上传镜像到公共仓库是需要注册的。...公共仓库中填写完成仓库的ID号、邮箱以及登录仓库的密码并在邮件中进行激活就可以上传自己的镜像。 那么怎么构建属于自己的私有仓库呢？可以使用registry来搭建本地私有仓库。...json文件后，一定要重启服务，不然后面可能会出错 创建容器并挂载 # docker create -it registry /bin/bash //创建容器 # docker ps -a //...67b98e15c857 # docker run -d -p 5000:5000 -v /data/registry:/tmp/registry registry //宿主机的/data/registry自动创建挂载容器中的
标签：Excel图表技巧，瀑布图 在Excel中很容易创建瀑布图，因为自Excel 2016就推出了瀑布图。然而，改变瀑布颜色稍微有点困难。...在刚开始选择数据并插入瀑布图时，没有被标记为“汇总”列，这意味着所有列都将是浮动的。我们可以两次单击应该为总计的列，这将选择该列。然后，在该列上单击鼠标右键，选择“设置为汇总”，如下图1所示。...图1 从图1中可以观察到，可以更改每个点的填充和轮廓。如果希望瀑布以橙色表示正，灰色表示负，可能会右键单击每一列并手动更改颜色。这是一种“笨”办法！并且，如果数据从正变为负，则颜色不会改变。...此时，可以单击功能区“页面布局”选项卡，再单击“主题”组中“颜色”下拉列表，选取其底部的“自定义颜色”。其中，着色1用于增加，着色2用于减少，着色3用于汇总。改变这三种颜色，瀑布图中的颜色就会改变。
tke集群中服务包含service和ingress 本篇着重介绍service [upd0lgjzkp.png] 在k8s中 service是搭配着pod使用，service定义了一个服务的入口地址，通过访问...更具体的介绍请看文档：Service 接下来为大家展现创建一个nginx（deployment+service） 1.创建index.html文件 在集群节点中创建一个/app目录并且创建一个index.html...创建deployment + service 填写工作负载名，配置数据卷 [3mul3cqnwi.png] 选择对应的nginx镜像 选择对应的镜像版本，这里选择latest [2drl2ir3op.png...4层的公网CLB（负载均衡）映射80:80端口 [6g5k2w49z6.png] 创建完成后查看workload deployment界面 [查看nginx deployment ] 查看service...可以看到对应的service也创建了出来并且分配了ip 这里的ip分别对应的是 $ kubectl get service NAME TYPE CLUSTER-IP
标签：Excel图表技巧 有时候，我们想将图表中的数据列悬浮呈现。本文介绍如何实现这样效果的技巧。 原始数据及想要创建的图表如下图1所示。...图1 步骤1：根据原始数据，整理用于创建图表的数据，如下图2所示。一个名为“隐藏”的列，计算出悬浮的高度，也就是前面显示的柱状的高度之后；一个名为“显示”的列，即绘制的可见柱状的高度。...图2 步骤2：选择新数据区域，单击功能区“插入”选项卡“图表”组中的“插入柱形图或条形图——堆积柱形图”，得到的图表如下图3所示。...步骤4：单击功能区“插入”选项卡中的“插图——形状——箭头符号”，在图表附近绘制一个向上的箭头形状。 步骤5：单击选取箭头形状，按Ctrl+C复制箭头。...步骤6：单击图表中可见的柱形，这将选择所有柱形。按Ctrl+V进行粘贴，箭头将替换柱形。结果如下图5所示。 图5
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