定义为网格的分辨率。由于占用内存大小固定，该方法不适用于稀疏的数据。 2....在索引函数中，空间哈希产生索引的最高有效位，而剩余的用户可配置的 \log_2_ 最低有效位在辅助索引码本 _\in{0,1,..., _−1}^{_c} 依次由第二个空间散列（使用与第一个空间散列不同的素数...在超参数的选择上，该方法继承了 Instant-NGP 的超参数，并引入了两个新参数：索引码本大小 及其索引范围 。...由于大索引范围的压缩优势不明显，因此在所有实验中作者将 _\leq24 限制为 24，最坏情况下的性能开销为 2.6 倍。...消融实验 图3 在不同多分辨率级别数下Compact-NGP的性能 图4 在不同隐藏神经元下Compact-NGP的性能 除了特征码本大小之外，作者对Instant-NGP的默认超参数进行同类比较。
首先，根据输入的维度情况将t的形状调整为和y相同的形状，以便进行计算。 如果t的大小和y的大小相同，说明t是以one-hot向量形式表示的监督标签，这里将其转换为对应的类别索引。...接下来，根据监督标签的索引，在dx中将正确类别的位置减去1，以计算Softmax with Loss层的梯度。然后，将梯度乘以上游梯度dout，并除以批量大小，以获得平均梯度。...首先，在代码中设定了一些超参数，包括最大迭代次数max_epoch、批大小batch_size、隐藏层大小hidden_size和学习率learning_rate。...在每个迭代中，首先进行数据的打乱操作，使用np.random.permutation对数据索引进行随机排列，然后根据打乱后的索引重新排列输入数据x和目标数据t，实现数据的随机化。...3.使用np.argmax函数找到每个点概率最大的类别索引，得到预测的类别标签predict_cls。然后将predict_cls重新调整为与网格一样的形状，得到二维数组Z，用于绘制决策边界。
本文提出了一种基于超边界到像素方向的图像快速分割方法和自定义分割算法。将每个像素上的BPD定义为一个从其最近边界指向像素的二维单位向量。...我们利用相邻Super-BPD之间的这种方向相似性将RAG分割成不同的簇，从而实现分段。 本文的主要贡献有: 1本文提出了一种新的超边界到像素导向(Super-BPD)，它能够替代经典的超像素导向。...那么，在像素点p, dp处的BPD被定义为一个二维的单位向量，表示为： BPD提供了每个像素点的轮廓位置和相对于其区域边界的位置的线索。距离变换算法可以有效地从地面真值注释生成BPD。...损失函数：L2范数 从已有的BPD中，提取图像P编码的条形段super-BPD及其根像素R类靠近区域对称轴，首先，每个像素p的父元素被设为自身，p (p) = p，根像素R的集合为空。...Super-BPD用于语义分割 根据相似度方向，大小不等的细分(算法2，第13-16行)。根据初始段的大小建立方向相似阈值。 按方向相似度的递减顺序遍历e = (r1, r2)。
建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。...人民邮电出版社出版了一本《NumPy攻略：Python科学计算与数据分析》，推荐去看一下。 更新：关于pentagram[:,0]的意思 在numpy的数组中，用逗号分隔的是轴的索引。...回头看一下，a的shape是(5,1,2)，表明是三个轴的。在numpy的数组中，轴的索引是通过逗号分隔的。同时冒号索引“:”表示的是该轴的所有元素。...因此a[:, 0]表示的是第一个轴的所有元素和第二个轴的第一个元素。在这里既等价于a[0:5, 0]。 再者，若给出的索引数少于数组中总索引数，则将已给出的索引树默认按顺序指派到轴上。...比如a[0:5,0]只给出了两个轴的索引，则第一个索引就是第一个轴的，第二个索引是第二个轴的，而第三个索引没有，则默认为[:]，即该轴的所有内容。
同时，提出了一种NMS Free的思想，让模型在推理阶段更方便部署到嵌入式设备中。整体思想较为新颖，期待开源。...例如，每次将新的检测类别添加到检测系统时，都需要选择超参数，例如适当的anchor编号，anchor大小，anchor角度和密度等。...image.png 对于伪图像的2D边界框中覆盖的每个像素（x，y），将其在heatmap中的值设置为 ? 其中，d表示在离散的伪图像坐标中，边界框中心与相应像素之间计算出的欧几里得距离。...预测的M= 1表示目标对象的中心，M= 0表示此柱是背景。 BEV中的代表目标对象中心的pillars 将被视为正样本，而所有其他支柱将被视为负样本。...物体的预测边界框为： ? 3、Backbone and Necks ? backbone部分类似于分类任务中使用的网络，该网络用于提取特征，同时通过不同块对空间大小进行下采样。
问2：Python绘图库大不大？这些库能在哪里找？安装是否麻烦？ 答：以上绘图库安装包大小在100M以内。安装及卸载十分简单。大部分库支持在线安装。...以最常用的matplotlib库为例，Python可以绘制多种形式，包括普通的点线图，柱状图、直方图，饼图，功率谱图，极坐标图以及误差线图等。...答：在保存图片 savefig() 时的参数中添加 bboxinches = 'tight'，就可以去除因为画幅过大导致图片上下左右的白边。...另一个可以自动调整绘图区排列的函数是tight_layout()，主要用于自动调整绘图区的大小及间距，使所有的绘图区及其标题、坐标轴标签等都可以协调、完整地显示在画布上。...其次，多用搜索引擎Google，99.9%的画图问题都可以在里面找到答案。 问16：Python画图的优点？
在二维空间中，这个超平面是将平面分成两部分的线，其中每一级都位于两侧。 混乱？别担心，我们将以外行的方式学习。 假设您在图表上给出了两个标签类的图，如图（A）所示。你能为这些类决定分界线吗？ ?...zy 轴的图。这里可以进行分离 当我们将这条线转换回原始平面时，它会映射到圆形边界，如图 E 所示。这些转换称为 核。 ?...第二个是尝试通过完美分区实现0容差。 但是，还要考虑权衡。在实际应用中，为数百万个训练数据集寻找完美的类需要花费大量时间。正如您将在编码中看到的那样。这称为正则化参数。...间隔是线与最近的类点的分隔。 一个好的间隔是这两个类的分隔更大。下面的图片给出了好的和坏的边缘的视觉示例。良好的间隔允许 点 在各自类中，而不会跨越其他类。 ? 好间隔 ?...坏间隔 4.在本章的下一部分， 在下一部分（这里），我们将调整和播放调整参数，并使用 python 的 sklearn 库为 SVM 分类器（也称为 SVC ）实现一个迷你项目。
▲两个类别的特征平面 假如现在样本点的两个特征量纲不同，并且差别比较大。比如在特征平面中，横轴表示范围为0~1，而纵轴表示的范围为0~1万。...在绘制决策边界的同时将原始的数据点也绘制出来。 ? ? 可以看出当超参数C为1e9设置的特别大的时候容错空间越小，此时的模型越接近Hard Margin SVM，这也符合前面对超参数C的描述。 ?...对比超参数C为1e9和0.01时候的决策边界，会发现当超参数C为0.01时候的决策边界中有一个蓝色类别的样本点被错误分类，这同样符合前面对超参数C的描述，超参数C越小代表模型的容错空间越大，此时的模型越接近...w0 * x0 + w1 * x1 + b = 0，由于： 横坐标轴表示特征x0 纵坐标轴表示特征x1 因此为了方便将决策边界的直线方程改写成x1 = -w0 / w1 * x0 - b / w1的形式...w1 * x0 - b / w1 - 1 / w1； 由于此时在横轴上取的一系列值命名为plot_x，因此如果想要求出up_y（位于决策边界上面的直线方程中x1改名成up_y）和down_y（位于决策边界下面的直线方程中
在Python中，当你尝试访问一个列表、数组或任何序列类型的元素，而该索引超出了序列的范围时，就会抛出IndexError。...IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0 这个错误特别指出问题出现在多维数组或列表的第二轴（axis 1），即列。...当尝试访问第二轴上索引为0的位置，但该轴的大小为0时，就会发生这个错误。这通常意味着你正在尝试访问一个空的列或不存在的列。 二、解决思路 检查数据结构 首先，需要检查引发错误的数据结构。...这可能包括列表、数组或任何其他类型的序列。确认我们正在访问的列或元素确实存在。 确认索引使用 检查代码中索引的使用是否正确。确保访问的索引没有超出数据结构的实际大小。...# 尝试访问第二行第一列的元素 try: element = matrix[1][0] # 这将抛出IndexError，因为索引0超出了axis 1的大小 except IndexError
Pandas 就像一把万能瑞士军刀，下面仅列出了它的部分优势 ： 处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为 NaN； 大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列； 自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐...、透视（pivot）数据集； 轴支持结构化标签：即一个刻度支持多个标签； 成熟的 IO 工具：用于读取文本文件（CSV 等支持分隔符的文件）、Excel 文件、数据库等来源的数据，利用超快的 HDF5...比如，DataFrame 是 Series 的容器，而 Series 则是标量的容器。使用这种方式，可以在容器中以字典的形式插入或删除对象。...多维数组存储二维或三维数据时，编写函数要注意数据集的方向，这对用户来说是一种负担；如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能的影响，一般情况下，不同的轴在程序里其实没有什么区别。...处理 DataFrame 等表格数据时，index（行）或 columns（列）比 axis 0 和 axis 1 更直观。
Pandas 就像一把万能瑞士军刀，下面仅列出了它的部分优势 ： 处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为 NaN； 大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列； 自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐...，也可以忽略标签，在Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐； 强大、灵活的分组（group by）功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据； 把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则...）、**透视（pivot）**数据集； 轴支持结构化标签：一个刻度支持多个标签； 成熟的 IO 工具：读取文本文件（CSV 等支持分隔符的文件）、Excel 文件、数据库等来源的数据，利用超快的 HDF5...:\n",s1.values) #s1内容: #0 1 #1 2 #2 3 #3 4 #4 5 #dtype: int64 #s1索引: #RangeIndex(...by:指定列名(axis=0或’index’)或索引值(axis=1或’columns’) axis:若axis=0或’index’，则按照指定列中数据大小排序；若axis=1或’columns’，则按照指定索引中数据大小排序
0号， 其次开始从左到右依次的放置 NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。...在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。...为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中，表示数组的“行数”和“列数”。ndarray.shape返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即ndim属性。...另外也可使用前一篇文章中介绍的NumPy提供的数据类型。 5.ndarray.itemsize：数组中每个元素的字节大小。...其实进一步的，是阐述了一种方向的问题：在二维数组中axis=0是按列的，axis=1意味着按行。 这个图太漂亮了 事实上，到这里的时候还是没有说明白主要的轴到底是怎么出来的，那继续。
但是在一个10000维单位超立方体（1×1×1立方体，有1万个1）中，这个概率大于99.999999％。 高维超立方体中的大部分点都非常靠近边界。...这更难区分：如果你在一个单位平方中随机抽取两个点，这两个点之间的距离平均约为0.52。如果在单位三维立方体中选取两个随机点，则平均距离将大致为0.66。但是在一个100万维的超立方体中随机抽取两点呢？...例如，在下图的第一行中，瑞士卷被分成两类：在三维空间（在左边），决策边界相当复杂，但是在2D展开的流形空间（在右边 ），决策边界是一条简单的直线。 ? 但是，这个假设并不总是成立。...例如，在上图右侧，判定边界位于x1 = 5。这个判定边界在原始三维空间（一个垂直平面）看起来非常简单，但是在展开的流形中它看起来更复杂 四个独立的线段的集合）。...3.1 保持差异 在将训练集投影到较低维超平面之前，您首先需要选择正确的超平面。 例如，简单的2D数据集连同三个不同的轴（即一维超平面）一起在下图的左侧表示。 右边是将数据集投影到这些轴上的结果。
这里官方给出了一个简单的教学方案： https://youtu.be/-qo8L5GmKO0 数组维度、形状和大小 数组的维数是指底层数据沿其变化的轴数。...例如，0-D 数组是标量数，1-D 数组是向量，2-D 数组是矩阵，3-D 数组是立方体，>3-D 数组是超立方体。对于一个 N 维数组，从 0 到 N-1 有 N 个轴。阵列的形状由轴的长度决定。...轴的长度是沿它的位置数。数组大小或数组中的总元素数等于轴长度的乘积。每个轴上每个位置的每个值都必须有一个有效数字，因为当前不支持稀疏或参差不齐的数组。...轴的排列：0为竖轴，1为横轴。...0 轴上每个列表中的第 n 个元素位于 1 轴上的第 n 个位置。例如，数组坐标 [3,1] 处的条目是 0.0849。假设“绿色度”是感兴趣的 TC 分量。
在包含两类事项的比较研究中，按两个标志所作的分类。 如在研究学生的智力与性别的关系时，按智力与性别两个标志分类，即为二元分类。...支持向量机： 支持向量机其决策边界是对学习样本求解的 最大边距超平面 （maximum-margin hyperplane）。...支持向量： H为分类线，H1,H2分别为过各类中分类线最近的样本且平行于分类线的直线，H1，H2上的点为支持向量。 支持向量 机 的机指的是算法。...(一个超平面，在二维空间的例子就是一个直线)但是它的公式没变，依然是： 不同之处在于： 我们已经顺利推导出了"决策面"方程，它就是我们的超平面方程，之后，我们统称其为超平面方程。...我们高中都学过，点到直线的距离距离公式如下： 公式中的直线方程为Ax0+By0+C=0，点P的坐标为(x0,y0)。
( ) 7、在零件尺寸链中应选最重要的尺寸作封闭环。 ( ) 8．当包容要求用于单一要素时，被测要素必须遵守最大实体实效边界。...( ) 8、在尺寸链计算中，封闭环的上偏差等于所有增环的上偏差之和减去所有减的 下偏差之和。 ...五、综合题 1．计算出表1中空格中的数值，并按规定填写在表1中(5分) 表1 (单位：mm) 基本 尺寸孔轴Xmax 或YminXmin或YmaxTfESEITDeseiTdφ25 0...的基本偏差可直接查表求得： EI＝0 ES＝＋IT8＝＋46 ei＝＋11 es＝ei＋IT7＝＋11＋30＝＋41 4．改正图1中各项形位公差标注上的错误（不得改变形位公差项目）(10分) 5．试将下列技术要求标注在图...6．图1和图2分别给出了孔的两种图样标注方法，试根据标注的含义填写下表(10分)。
( ) 7、在零件尺寸链中应选最重要的尺寸作封闭环。 ( ) 8．当包容要求用于单一要素时，被测要素必须遵守最大实体实效边界。...( ) 8、在尺寸链计算中，封闭环的上偏差等于所有增环的上偏差之和减去所有减的 下偏差之和。 ...五、综合题 1．计算出表1中空格中的数值，并按规定填写在表1中(5分) 表1 (单位：mm) 基本 尺寸孔轴Xmax 或YminXmin或YmaxTfESEITDeseiTdφ25 0...5．试将下列技术要求标注在图2上(14分) （1）φd圆柱面的尺寸为φ30 0 -0.025 mm，采用包容要求，φD圆柱面的尺寸为φ50 0 -0.039 mm，采用独立原则。...6．图1和图2分别给出了孔的两种图样标注方法，试根据标注的含义填写下表(10分)。
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