最近在看源码的时候，碰到了一些大佬们常用，但自己暂时还没用过的numpy函数，特意来总结下。
NumPy提供了大量的数值编程工具，可以方便地处理向量、矩阵等运算，极大地便利了人们在科学计算方面的工作。另一方面，Python是免费，相比于花费高额的费用使用Matlab，NumPy的出现使Python得到了更多人的青睐
根据输入文章，撰写摘要总结。
对于web网页去重的应用，如抄袭、镜像等，通过将网页表示为字符k-grams（或者k-shingles）的集合，把网页去重的问题转化为找到这些集合的交集。使用传统的方法存储这些巨大的集合以及计算它们之间的相似性显然是不够的，为此，对集合按某种方式进行压缩，利用压缩后的集合推断原来集合的相似性。
相信小伙伴们在matlab编程中肯定最不愿意遇见的就是“Error”了吧，前几天帮忙一位小伙伴写代码，其中需要使用到一个圆形区域去逐行扫描矩阵，以确定每个矩阵元周围元素的分布情况。
因子分析是一种描述原始变量或原始样本之间相关关系的一种手段，所谓因子指的是多个错综复杂的自变量经过有效手段抽取到少数几个综合计算变量的代称，它是一种多变量统计分析方法，通过因子得分确定较高得分的公共因子载荷矩阵进行对原始变量的代替(相当于降维)，出发点是原始变量的相关系数矩阵
绿幕视频合成可以分为两步，首先是把视频读取成视频帧并做好对齐，其次是做两个图像的合成。 首先是从正常视频里面读取一帧图像，如下：
Metal入门教程总结 Metal图像处理——直方图均衡化 本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的视频和一个普通视频进行合并。
纹理是物体表面固有的一种特性，所以图像中的区域常体现出纹理性质。纹理可以认为是灰度（颜色）在空间以一定的形式变化而产生的团（模式）。纹理与尺度有密切的关系，一般仅在一定的尺度上可以观察到，对纹理的分析需要在恰当的尺度上进行。纹理还具有区域性质的特点，通常被看做对局部区域中像素之间关系的一种度量，对于单个像素来说讨论纹理是没有意义的。一把情况下目前常用的纹理分析方法中有以下三种：统计法，结构法，频谱法。下面分别介绍。 1. 纹理描述的统计方法 最简单的统计法借助于灰度直方图的矩来描述纹理，比如直方图的二阶矩是
具有稀疏输入视图的新视角合成方法对于AR/VR和自动驾驶等实际应用非常重要。大量该领域的工作已经将深度信息集成到用于稀疏输入合成的NeRF中，利用深度先验协助几何和空间理解。然而，大多数现有的工作往往忽略了深度图的不准确性，或者只进行了粗糙处理，限制了合成效果。此外，现有的深度感知NeRF很少使用深度信息来创建更快的NeRF，总体时间效率较低。为了应对上述问题，引入了一种针对稀疏输入视图量身定制的深度引导鲁棒快速点云融合NeRF。这是点云融合与NeRF体积渲染的首次集成。具体来说，受TensoRF的启发，将辐射场视为一个的特征体素网格，由一系列向量和矩阵来描述，这些向量和矩阵沿着各自的坐标轴分别表示场景外观和几何结构。特征网格可以自然地被视为4D张量，其中其三个模式对应于网格的XYZ轴，第四个模式表示特征通道维度。利用稀疏输入RGB-D图像和相机参数，我们将每个输入视图的2D像素映射到3D空间，以生成每个视图的点云。随后，将深度值转换为密度，并利用两组不同的矩阵和向量将深度和颜色信息编码到体素网格中。可以从特征中解码体积密度和视图相关颜色，从而促进体积辐射场渲染。聚合来自每个输入视图的点云，以组合整个场景的融合点云。每个体素通过参考这个融合的点云来确定其在场景中的密度和外观。
论文: Stand-Alone Self-Attention in Vision Models
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具，并且会举实例说明如何应用。Numpy是非常有名的python科学计算工具包，其中包含了大量有用的思想，比如数组对象（用来表示向量、矩阵、图像等等）以及线性代数，通过本章节的学习也为之后进行复杂的图像处理打下牢固的基础。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Pytho
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况，大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解，我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节，我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作，希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码，加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中，我们用一个中括号来表示一个矩阵，用分号来分隔每一行，即使在输入的时候不在同一行就像下面这样： >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
LoRA是Low-Rank Adaptation或Low-Rank Adaptors的缩写，它提供了一种用于对预先存在的语言模型进行微调的高效且轻量级的方法。
最近的对图像数据进行处理的时候需要将图像中的某个颜色替换为另一个颜色，但是网络上找到的方法都是通过对图像的遍历进行替换，实在是太费时了！刚开始使用时觉得CPU很快了，一张图片应该用不了多久，但是实际使用中耗时确实难以接受的！于是自己写了一个替换程序加快速度，比遍历快很多，但我觉得不是最快的，应该有通过矩阵索引更快的处理方式，只是我自己暂时并不知道该如何实现，如果以后能够实现会进行更新，暂时先写下自己暂时觉得可用的代码。
难度顺序： 。 5661. 替换隐藏数字得到的最晚时间 给你一个字符串 time ，格式为 hh:mm（小时：分钟），其中某几位数字被隐藏（用 ? 表示）。 有效的时间为 00:00 到 23:59
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 G-Resarch作为ICML 2022的钻石赞助商，其研究人员和工程师参加了今年在美国巴尔的摩举行的会议。研究人员收集了他们最喜欢的2022年ICML论文并推荐给大家。 首先是来自机器学习工程师Casey Haaland
图像增强是图像处理和计算机视觉中的重要研究课题。它主要用作图像预处理或后处理，以使处理后的图像更清晰，以便随后进行图像分析和理解。本期我们主要总结了图像增强中图像去噪的主要方法以及对不同算法的基本理解。
近年来，自动驾驶汽车（AVs）因其提高驾驶舒适性和减少车辆碰撞伤害的潜力而受到极大关注。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的一份报告显示，2021年美国公路上发生了31720多起致命事故。这些事故被发现主要是由司机分心造成的。AVs可以借助其感知系统帮助减轻人为错误并避免此类事故。感知系统通过一系列传感器（包括激光雷达、雷达和摄像头）帮助AVs了解周围环境。目标检测是此类感知系统的重要组成部分。
解题思路： 为了确定start字符串是否可以通过交换相邻字符获得end字符串，我们可以同时遍历两个字符串，当遇到可以确定两者不能通过交换字符而相等的情况时，返回false即可，完全遍历完说明符合条件，返回true；
序列比对（sequence alignment），目前是生物信息学的基本研究方法。
前者是引入numpy包中的所有类，后续代码中可以直接使用类的方法。后者是引入numpy包，如果需要使用同名类的方法，需要加类名。 Eg：
⛳前言：🤔GEO的数据在分析之前要进行标准化处理，这已经是老生常谈的事情了。👉🏻但是如何进行标准化，以及选择那种方法进行标准化，目前依然是很多小白甚至是生物信息学家所迷惑的地方。 💡今天在这里，我对于两种常见的标准化方法进行一个简单的解释 ---- 今天拿GSE97508这个数据为例子来降解。 首先，我们先看一下我们拿到手后没有经过任何处理的原始数据。（这里说的没有经过任何处理并不是说数据真没有经过任何处理，其实在研究人员上传数据时，这些数据就已经经过各种处理，与真正意义上的原始数据差别很大） 先画一个箱
先学了R，最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python，对应写一句R。
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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. Relation Classification via Recurrent Neural Network（Zhang 2015）
引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaimingh
上一篇文章，我们详细介绍了Attention机制和视觉注意力机制在图像分类结构中的应用--SENet。本文我们将来聊一聊基于SENet的改进版--SKNet。
基于DNN的推荐系统通常需要大量参数，而这多多少少会带来一些冗余的神经元和权重，这种现象被称为过度参数化。本文提出一个topN商品推荐框架PCRec方法，利用这种冗余现象来提高 RS 的性能。
参考链接：https://leetcode-cn.com/problems/shun-shi-zhen-da-yin-ju-zhen-lcof/solution/mian-shi-ti-29-shun-shi-zhen-da-yin-ju-zhen-she-di
使用python PIL库读取图像，该方法返回一个 Image 对象，Image对象存储着这个图像的格式(jpeg,jpg,ppm等)，大小和颜色模式(RGB)，它含有一个show()方法用来显示图像：
本文介绍了如何利用mediacodec解码和opengl渲染实现滤镜效果，包括黑白滤镜、颜色滤镜、暖色冷色滤镜以及马赛克滤镜。通过实例代码展示了如何实现这些滤镜效果，为开发者在实现视频滤镜功能时提供了一定的参考。"
2018 IEEE International Conference on Cluster Computing
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制。BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力。不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度，也限制了Transformer在长文本中的应用。
矩阵乘法（matmul），是机器学习中非常重要的运算，特别是在神经网络中扮演着关键角色。
之前总结了一下卷积网络在分类方面的一些网络演变，但是自己做的是语义SLAM，所以对于目标检测和语义分割甚至实例分割算法都要有所了解，毕竟以后要拿来用，不了解那根本没法用。这个也是结合深度学习大讲坛的课程和我自己的总结，个人觉得这个课程还是比较不错的，把整个算法脉络给我们讲清楚了，只要自己去梳理，也就能够比较快速的了解。自从2012年深度学习在ImageNet上面大放异彩之后，大家关注到了深度学习在计算机视觉领域的巨大潜力。首先来对比一下传统的目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法之间的不同点：
基于Transformer 的大型语言模型 (LLM) 已成为现代机器学习的主流。为进一步推动大模型技术的发展，大量资源被投入其中，根据越来越多的数据进行训练这通常会导致模型规模不断增大。「面对算力的限制，能否做到无需额外训练，还能缩小模型规模，并且能够提升模型性能呢」？
Vision Transformers(ViTs)和MLPs标志着在用通用神经架构替换手动特征或归纳偏置方面的进一步努力。现有工作通过大量数据为模型赋能，例如大规模预训练和/或重复的强数据增广，并且还报告了与优化相关的问题（例如，对初始化和学习率的敏感性）。
前言 前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈，早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务，其实换脸是计算机视觉常见的领域，比如Cycle GAN ，3dmm，以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情)，而不需要使用PS等软件手工换脸（表情僵硬，不符合视频上下文），只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法，所以一开始我并没有太过关注这方面，以为是Cycle GAN干的，后来隐约觉得不对劲，因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成
尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言，但字符串同样极为重要。从医疗研究数据里的出生日期到文本挖掘的应用，字符串数据在R程序中使用的频率非常高。R语言提供了很多字符串操作函数，本文仅简要以下几种常用的字符串函数。
1 自然语言处理简介 我们从讨论“什么是NLP”开始本章的内容 1.1 NLP有什么特别之处 自然（人工）语言为什么如此特别？自然语言是一个专门用来表达语义的系统，并且它不是由任何形式的物质表现产生。正因为如此，人工语言与视觉或者其他任何机器学习任务非常不同。 大多数单词只是一个超语言实体的符号：单词是映射到一个表征（想法或事物）的记号。例如，“火箭”一词是指火箭的概念，并且进一步可以指定火箭的实例。有一些单词例外，当我们使用单词和字母代表信号时，想“Whooompaa”一样。除此之外，语言符号可以用多种方
上一篇【论文】Awesome Relation Extraction Paper（关系抽取）（PART I）介绍了一些关系抽取和关系分类方面的经典论文，主要是以CNN模型为主，今天我们来看看其他模型的表现吧~
Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。
对话系统中，DST（对话状态跟踪）可以说是直接决定多轮对话效果的一大模块，其主要作用就根据对话历史信息推断当前对话状态和各类属性值，多轮对话中一些不完整表述则可能对 DST 中的意图、槽位等产生影响，而对话改写就是解决方案之一，如关键词补全、指代消解、实体消歧等；如下面的对话：
randn X = randn 随机从正态分布中选一个数作为结果 X = randn(n) 随机从正态分布中选n*n个数组成一个(n,n)的正方形矩阵 r = randn(5) r = 0.5377 -1.3077 -1.3499 -0.2050 0.6715 1.8339 -0.4336 3.0349 -0.1241 -1.2075 -2.2588 0.3426 0.7254 1.4897 0.7172 0.86
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
尽管通过扩展导致具有数千亿参数的大型网络在统治和效率方面表现突出，但训练过参数化模型的必要性仍然难以理解，且替代方法不一定能使训练高性能模型的成本降低。在本文中，我们探索了低秩训练技术作为训练大型神经网络的替代方法。我们引入了一种名为 ReLoRA 的新方法，该方法利用低秩更新来训练高秩网络。我们将 ReLoRA 应用于预训练最多达 350M 参数的变换器语言模型，并展示了与常规神经网络训练相当的性能。此外，我们观察到 ReLoRA 的效率随着模型大小的增加而提高，使其成为训练多十亿参数网络的有效方法。我们的研究发现揭示了低秩训练技术的潜力及其对扩展规律的影响。代码已在 GitHub 上提供。
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