【导读】转置卷积一直不太好理解,今天我们通过详细的推导示例及代码了解简单的两层CNN中转置卷积的反向传播。 编译 | 专知 参与 | Yingying, Xiaowen 今天,我们要训练一个简单的有两
读书笔记(四) 这是第四部分数组与矩阵 将代码复制到m文件即可运行 函数部分需新建m文件保存 %% 向量与矩阵 x = [2; 4] % 向量 A = [4 -3; -2 1] % 矩阵 A*x A'*A % 转置 A*A' %% 随机矩阵 R = 2*rand(2,2)-1 %% 连线画图 X = [ -6 -6 -7 0 7 6 6 -3 -3 0 0 -7 2 1 8
Numpy 是 Python 专门处理高维数组 (high dimensional array) 的计算的包,每次使用它遇到问题都会它的官网 (www.numpy.org). 去找答案。 在使用 numpy 之前,需要引进它,语法如下:
Numpy 是 Python 专门处理高维数组 (high dimensional array) 的计算的包,每次使用它遇到问题都会它的官网 (www.numpy.org). 去找答案。在使用 numpy 之前,需要引进它,语法如下:
在图像处理中,有的时候会有对图片进行角度旋转的处理,尤其是在计算机视觉中对于图像扩充,旋转角度扩充图片是一种常见的处理。这种旋转图片的应用场景也比较多,比如用户上传图片是竖着的时候,不好进行处理,也需要对其进行旋转,以便后续算法处理。常见的旋转处理有两种方式,一种是转化为numpy矩阵后,对numpy矩阵进行处理,另外一种是使用opencv自带的函数进行各种变换处理,以实现旋转角度的结果。
线性代数是用来描述状态和变化的,而矩阵是存储状态和变化的信息的媒介,可以分为状态(静态)和变化(动态)信息来看待。
从机器学习学python(四)——numpy矩阵基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、numpy中matrix 和 array的区别 Numpymatrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。 在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那
计算沿正交方向到主成分分析分布的宽度。主轴是通过旋转点并在Y轴上取max来实现的。
都说python语言简洁、集成高效,一行代码往往能实现很多复杂的操作,比如两变量交换、心形输出、打印乘法口诀等等。但这些总归还是不太实用。那么我们换做在LeetCode中,看看用python一行代码都能解决什么问题。
image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小,3*55*47
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
numpy作为高性能科学计算和数据分析的基础包,它是众多数据分析、机器学习等工具的基础架构,掌握numpy的功能及其用法将有助于后续其他数据分析工具的学习。
介绍几种 numpy 的属性: • ndim:维度 • shape:行数和列数 • size:元素个数 使用numpy首先要导入模块
MATLAB中的许多函数都可以提取现有数组的元素,然后按照不同的形状或顺序放置。这样有助于预处理数据,便于之后进行计算或分析。
本篇介绍下图形学中涉及的线性代数,通过本篇的学习,可以为后续学习图形的各种变换打下坚实的基础。为了避免单纯介绍数学带来的抽象,本篇会以图形的方式来解释数学。那现在就开始吧。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
备注:本文主要是课程总结,不做过多的拓展,如果需要详细了解,可以查看本专栏系列内容,专栏链接直达
如标题所言都是些很基础但是异常重要的数学知识,如果不能彻底掌握它们,在 3D 的世界中你将寸步难行。
NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种例程,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。科学计算离不开numpy,学习数据分析必先学numpy!!! 本文由浅入深,对numpy进行入门介绍。讲解了创建数组、索引数组、运算等使用。
<<机器学习实战>>一书非常注重实践,对每个算法的实现和使用示例都提供了python实现。在阅读代码的过程中,发现对NumPy有一定的了解有助于理解代码。特别是NumPy中的数组和矩阵,对于初次使用者而言,有点难以理解。下面就总结一下NumPy基础知识。
zip()函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成元组,然后返回由这些元组的对象,这样做的好处是节约了不少的内存。
matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
说明:本教程主要是对eigen官网文档做了一个简要的翻译,参考了eigen官网以及一些博主的技术贴,在此表示感谢。
导语:在经过一天之后,我们的活动人数已经达到40人了,感谢大家对小编的支持,同时在本文末附上前一天的众筹榜单。希望能跟小伙伴们度过愉快的6天! 上过 Jeremy Howard 的深度学习课程后,我意
由于NumPy提供了一个简单易用的C API,因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库,外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择,并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。
转置卷积又叫反卷积、逆卷积。不过转置卷积是目前最为正规和主流的名称,因为这个名称更加贴切的描述了卷积的计算过程,而其他的名字容易造成误导。在主流的深度学习框架中,如TensorFlow,Pytorch,Keras中的函数名都是conv_transpose。所以学习转置卷积之前,我们一定要弄清楚标准名称,遇到他人说反卷积、逆卷积也要帮其纠正,让不正确的命名尽早的淹没在历史的长河中。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。AbsDiff,计算两个数组之间的绝对差。 dst(I)c = abs(src1(I)c-src2(I)c)。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小(或ROI大小)。 累加,将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品,将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare,将输入src或其选定的区域,增加到功率2,添加到累加器sqsum。 累积权重,计算输入src和累加器的加权和,以使acc成为帧序列的运行平均值:acc(x,y)=(1-alpha)* acc(x,y)+ alpha * image(x,y )如果mask(x,y)!= 0,其中alpha调节更新速度(累加器对于先前帧的多少速度).. 自适应阈值,将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值,由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和(高斯),由param1减去。 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)。 AddWeighted,计算的两个数组的加权和如下:dst(I)= src1(I)* alpha + src2(I)* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小(或ROI大小)。 ApplyColorMap,将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP,近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength,计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine,绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter,将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd,并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)&src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseNot,反转每个数组元素的每一位:。 BitwiseOr,计算两个数组的每元素逐位分离:dst(I)= src1(I)| src2(I)在浮点数组的情况下,它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseXor,计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)^ src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。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。 BoxFilter,使用框过滤器模糊图像 BoxPoints(RotatedRect),计算输入2d框的顶点。 BoxPoints(RotatedRect,IOutputArray),计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject,计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵,计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation,计算所选区域中的一般运动方向,并返回0到360之间的角度。首先,函数构建方向直方图,并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后,该函数计算相对于基本方向的移位,作为所有方向向量的加权和:运动越近,权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist,计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient,计算mhi的导数Dx和Dy,然后计算梯度取向为:方向(x,y)= arctan(Dy(x,y)/ Dx(x,y)),其中Dx(x,y)考虑Dy(x,y)“符号(如cvCartToPolar函数)。填写面罩后,指出方向有效(见delta1和delta2说明).. CalcOpticalFlowFarneback(IInputArray,IInputArray,IInputOutputArray,Double,Int32,Int32,Int32,Int32,Double,OpticalflowFarnebackFlag),使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback(Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Single>,Image <Gray,Single>,Double
1. 内容介绍 开一篇文章记录在leetcode中array主题下面的题目和自己的思考以及优化过程,具体内容层次按照{题目,分析,初解,初解结果,优化解,优化解结果,反思}的格式来记录,供日后复习和反思[注:有些题目的解法比较单一,就没有优化过程]。题目的顺序按照leetcode给出的题目顺序,有些题目在并不是按照题目本身序号顺序排列的,也不是严格按照难易程度来排列的。 因此,这篇文章并不具有很强的归类总结性,归类总结性知识将会在其他文章记录,本篇重点在记录解题过程中的思路,希望能对自己有所启发。 2. 题
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》,这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版,而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的上半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 沈爱群,徐凌霄,Aileen 在学习深度学习的课程时,数学知识十分重要,而如果要挑选其中最相关的部分,“线性代数”首当其冲。 如果你也跟本文作者一样,正在探索深度学习又困于相关数学概念,那么一定要读下去,这是一篇介绍深度学习中最常用线性代数操作的新手指南。 什么是线性代数在深度学习中,线性代数是一个非常有用的数学工具,提供同时操作多组数值的方法。它提供多种可以放置数据的结构,如向量(vectors)和矩阵(matrices, 即spreadsheets)两种结构,并
培训系列AmberXie 求二维数组行列之和把二维数组 a 各行之和分别放入 b…
身为一个合格切图仔,CSS3 的 transfrom 那是熟的不能再熟,什么平移、缩放、旋转更是信手捏来,完全没有难度。不过碰到 transform: matrix() 这个样式,立刻脑袋一片空白,这个 matrix() CSS 函数接收高达 6 个参数!完全不知道它是用来干啥的,去看官方文档也完全没说,一条下面这个简单的样式。
NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA 用其处理一些本来使用 C++,Fortran 或 Matlab 等所做的任务。
【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
考虑空间中的所有向量,都需要做线性变换,我们不可能对向量一个一个进行变换,然后得到变换后的空间。 此时就可以利用空间的基,我们对空间的一组基都得到它们变换后的结果,那么对于空间中的任意向量,因为我们都可以用基向量来将其表示出来,那么对任意向量的线性变换,都可以用基向量的线性变换的线性组合来表示,即对于空间的一组基
首先我们来看数组重塑,所谓的重塑本质上就是改变数组的shape。在保证数组当中所有元素不变的前提下,变更数组形状的操作。比如常用的操作主要有两个,一个是转置,另外一个是reshape。
,而在数学上如果一个矩阵的逆等于它的转置,那么就称这个矩阵为正交矩阵(Orthogonal Matrix),即旋转矩阵是正交矩阵。
0.导语1.Numpy基本操作1.1 列表转为矩阵1.2 维度1.3 行数和列数()1.4 元素个数2.Numpy创建array2.1 一维array创建2.1 多维array创建2.2 创建全零数组2.3 创建全一数据2.4 创建全空数组2.5 创建连续数组2.6 reshape操作2.7 创建连续型数据2.8 linspace的reshape操作3.Numpy基本运算3.1 一维矩阵运算3.2 多维矩阵运算3.3 基本计算4.Numpy索引与切片5.Numpy array合并5.1 数组合并5.2 数组转置为矩阵5.3 多个矩阵合并5.4 合并例子26.Numpy array分割6.1 构造3行4列矩阵6.2 等量分割6.3 不等量分割6.4 其他的分割方式7.Numpy copy与 =7.1 =赋值方式会带有关联性7.2 copy()赋值方式没有关联性8.广播机制9.常用函数
在上一个教程中,我们从模型空间到屏幕渲染了一个立方体。 在本教程中,我们将扩展转换的概念并演示可以通过这些转换实现的简单动画。
Pytorch凭借动态图机制,获得了广泛的使用,大有超越tensorflow的趋势,不过在工程应用上,TF仍然占据优势。有的时候我们会遇到这种情况,需要把模型应用到工业中,运用到实际项目上,TF支持的PB文件和TF的C++接口就成为了有效的工具。今天就给大家讲解一下Pytorch转成Keras的方法,进而我们也可以获得Pb文件,因为Keras是支持tensorflow的,我将会在下一篇博客讲解获得Pb文件,并使用Pb文件的方法。
今天郭先生来说一说three.js的三维矩阵,这块知识需要结合线性代数的一些知识,毕业时间有点长,线性代数的知识大部分都还给了老师。于是一起简单的复习了一下。
我们在以前的文章中已经介绍了如何安装python及其python的一些特性,现在将介绍数据分析过程中经常用到的Numpy库。
文章目录 4. 串与数组 4.1 串概述 4.2 串的存储 4.3 顺序串 4.3.1 算法:基本功能 4.3.2 算法:扩容 4.3.3 算法:求子串 4.3.4 算法:插入 4.3.5 算法:删除 4.3.6 算法:比较 4.4 模式匹配【难点】 4.4.1 概述 4.4.2 Brute-Force算法:分析 4.4.3 Brute-Force算法:算法实现 4.4.4 KMP算法:动态演示 4.4.5 KMP算法:求公共前后缀 next数组 -- 推导 4.4.6 KMP算法:求公共前后缀 next数
前言 摘要:2D 的俄罗斯方块已经被人玩烂了,突发奇想就做了个 3D 的游戏机,用来玩俄罗斯方块。。。实现的基本想法是先在 2D 上实现俄罗斯方块小游戏,然后使用 3D 建模功能创建一个 3D 街机模
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39496831
语义分割是一种学习如何识别图像中对象范围的机器学习技术。语义分割赋予机器学习系统与人类相似的理解图像内容的能力。它促使机器学习算法定位对象的精准边界,无论是街景图像中的汽车和行人,还是医疗图像中的心脏、肝脏和肾脏。
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