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如何用200行Python代码换张脸

旋转、缩放、平移和第二张图片，以配合第一步。调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。把第二张图像的特性混合在第一张图像中。 1 使用dlib提取面部标记 ?...结果最小，其中R是个2×2正交矩阵，s是标量，T是二维向量，pi和qi是上面标记矩阵的行。...5.利用仿射变换矩阵返回完整的转化。...numpy.max([get_face_mask(im1, landmarks1), warped_mask], axis=0) 我们把上述过程分解： get_face_mask()的定义是为一张图像和一个标记矩阵生成一个遮罩...as our solution requires the matrix to be on the # left (with column vectors).

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用Python 代码实现简单图片人像识别换脸

旋转、缩放、平移和第二张图片，以配合第一步。调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。把第二张图像的特性混合在第一张图像中。...将这个问题数学化，寻找T，s 和 R，使得下面这个表达式：结果最小，其中R是个2×2正交矩阵，s是标量，T是二维向量，pi和qi是上面标记矩阵的行。...5.利用仿射变换矩阵返回完整的转化。...landmarks1), warped_mask], axis=0) 我们把上述过程分解： get_face_mask()的定义是为一张图像和一个标记矩阵生成一个遮罩...) where as our solution requires the matrix to be on the # left (with column vectors).

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小 200 行 Python 代码做了一个换脸程序

旋转、缩放、平移和第二张图片，以配合第一步。调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。把第二张图像的特性混合在第一张图像中。...将这个问题数学化，寻找T，s 和 R，使得下面这个表达式：结果最小，其中R是个2×2正交矩阵，s是标量，T是二维向量，pi和qi是上面标记矩阵的行。...5.利用仿射变换矩阵返回完整的转化。...numpy.max([get_face_mask(im1, landmarks1), warped_mask], axis=0) 我们把上述过程分解： get_face_mask()的定义是为一张图像和一个标记矩阵生成一个遮罩...as our solution requires the matrix to be on the # left (with column vectors).

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如何用小200行Python代码做了一个换脸程序？

旋转、缩放、平移和第二张图片，以配合第一步。调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。把第二张图像的特性混合在第一张图像中。...结果最小，其中R是个2×2正交矩阵，s是标量，T是二维向量，pi和qi是上面标记矩阵的行。...5.利用仿射变换矩阵返回完整的转化。...landmarks1), warped_mask], axis=0) 我们把上述过程分解： get_face_mask()的定义是为一张图像和一个标记矩阵生成一个遮罩...) where as our solution requires the matrix to be on the # left (with column vectors).

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PySpark︱pyspark.ml 相关模型实践

(0.0, Vectors.dense([0.0, 0.0])), ... (1.0, Vectors.dense([0.0, 1.0])), ......(1.0, Vectors.dense([1.0, 0.0])), ......(Vectors.dense([1.0, 0.0]),), ......隐藏结点数分别为9和8；输出层2个结点(即二分类) 其中，节点特征数量限定的时候，自己的训练集是一次性将特征+target一起给入模型，所以在计算特征个数的时候，需要整体-1 blockSize 用于在矩阵中堆叠输入数据的块大小以加速计算...数据在分区内堆叠。如果块大小大于分区中的剩余数据，则将其调整为该数据的大小。本来建议大小介于10到1000之间。

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这8个NumPy函数可以解决90%的常见问题

使用numpy.random:生成随机数组的函数。...numpy.vstack:将多个数组垂直堆叠以创建一个新数组。...the arrays stacked_arr = np.vstack((arr1, arr2)) [[1 2 3] [4 5 6]] numpy.hstack:与vstack类似，但是是水平堆叠数组...numpy.log: 计算数组中每个元素的自然对数（以e为底的对数）。 5、统计函数 numpy.std:计算数组的标准差。...= np.std(arr) 1.4142135623730951 numpy.var:计算数组的方差。

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Python：Numpy详解

numpy.hstack numpy.hstack 是 numpy.stack 函数的变体，它通过水平堆叠来生成数组。 ...numpy.vstack numpy.vstack 是 numpy.stack 函数的变体，它通过垂直堆叠来生成数组。 ...标准差公式如下： std = sqrt(mean((x - x.mean())**2)) 如果数组是 [1，2，3，4]，则其平均值为 2.5。...函数创建一个以 0 填充的矩阵。 ...numpy.matlib.ones() numpy.matlib.ones()函数创建一个以 1 填充的矩阵。

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Pytorch Debug指南：15条重要建议

nn.Embedding模块的示例用法： import torch import torch.nn as nn # Create 5 embedding vectors each with 32 features...) print("Example features:\n", embed_vectors[:,:,:2]) nn.LSTM 中数据维度默认情况下，PyTorch的nn.LSTM模块假定输入维度为[...维度不匹配如果Pytorch执行矩阵乘法，并两个矩阵出现维度不匹配，PyTorch会报错并抛出错误。但是也存在PyTorch不会抛出错误的情况，此时未对齐的维度具有相同的大小。...最好在单独的类中实现这种动态，以保持主模型类小而清晰。输入相同的维度如果您有多个具有相同输入的线性层或卷积，则可以将它们堆叠在一起以提高效率。...假设我们有：虽然可以通过两个线性层来实现它，但您可以通过将两层堆叠为一层来获得完全相同的神经网络。单层效率更高，因为这代表单个矩阵运算，而不是GPU的两个矩阵运算，因此我们可以并行化计算。

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SparkMLlib的数据类型讲解

Mllib支持以libsvm格式存储的稀疏矩阵。这是一个txt格式文件，其中每一行代表一个打标签的稀疏特征向量，格式如下： label index1:value1 index2:value2 ......Mllib支持密集矩阵，其输入值按照列column-major顺序存储在单个double数组中。稀疏矩阵是其非零值按照column-major顺序以压缩稀疏列（CSC）格式存储。...一个分布式矩阵有一个long型的行，列索引，double类型的值，以一个或者多个RDD的形式分布式存储。...CoordinateMatrix是一个以coordinate list (COO)格式存储的分布式矩阵。...BlockMatrix可以通过IndexedRowMatrix或者CoordinateMatrix通过调用toBlockMatrix轻松生成。

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基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

Xmean，然后令 Xnew=X−Xmean; 求解矩阵 Xnew 的协方差矩阵，并将其记为 Cov; 计算协方差矩阵 COV 的特征值和相应的特征向量; 将特征值按照从大到小的排序，选择其中最大的 k...(X): std_dev = np.sqrt(calculate_variance(X)) return std_dev # 计算相关系数矩阵 def calculate_correlation_matrix...= np.linalg.eig(covariance) # 将特征值从大到小进行排序，注意特征向量是按列排的，即 self.eigen_vectors 第 k 列是 self.eigen_values...它是一种以数据原有的趋势为基础，重建其在低纬度(二维或三维)下数据趋势的无监督机器学习算法。下面的结果展示参考了源代码，同时也可用 tensorflow 实现(无需手动更新参数)。 ?...它的直观思想是希望相互间有关系的点(在图中相连的点)在降维后的空间中尽可能的靠近;以这种方式，可以得到一个能反映流形的几何结构的解。 ?

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Pytorch常用张量操作以及归一化算法实现

y), ) # 维度为(3, 3) z = torch.randn(, ) torch.cat((x, z), ) # 报错 stack 相比于Cat，Stack则会增加新的维度，并且将两个矩阵在新的维度上进行堆叠...，一般要求两个矩阵的维度是相同的！...import torch x = torch.randn(,) y = torch.randn(,) torch.stack((x, y), ) # 在0维度进行堆叠，维度为(2, 1, 2) torch.stack...((x, y), ) # 维度为(1, 2, 2) transpose 其作用为交换两个维度，类似于二维矩阵的转置作用！...= x1.std(dim=, unbiased=False).reshape(, , , ) my_bn = (x - mean)/std print((official_bn-my_bn).sum(

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图解transformer中的自注意力机制

现在我想读一些Rabindranath写的书：在数据库中，作者名字类似于键，图书类似于值。查询的关键词Rabindranath是这个问题的键。...同样，注意力有三个矩阵，分别是查询矩阵(Q)、键矩阵(K)和值矩阵(V)。它们中的每一个都具有与输入嵌入相同的维数。模型在训练中学习这些度量的值。...对于每个单词，生成一个512维的向量。所有3个矩阵都是512x512(因为单词嵌入的维度是512)。...查询键和矩阵的计算方法如下同样的方法可以计算键向量和值向量。最后计算得分和注意力输出。...Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成和语言模型等。

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基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

Xmean，然后令 Xnew=X−Xmean; 求解矩阵 Xnew 的协方差矩阵，并将其记为 Cov; 计算协方差矩阵 COV 的特征值和相应的特征向量; 将特征值按照从大到小的排序，选择其中最大的 k...: X_std[:, col] = (X_std[:, col] - mean[col]) / std[col] return X_std # 划分数据集为训练集和测试集 def...(X): std_dev = np.sqrt(calculate_variance(X)) return std_dev # 计算相关系数矩阵 def calculate_correlation_matrix...它是一种以数据原有的趋势为基础，重建其在低纬度(二维或三维)下数据趋势的无监督机器学习算法。下面的结果展示参考了源代码，同时也可用 tensorflow 实现(无需手动更新参数)。...它的直观思想是希望相互间有关系的点(在图中相连的点)在降维后的空间中尽可能的靠近;以这种方式，可以得到一个能反映流形的几何结构的解。

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哈工大硕士生用 Python 实现了 11 种经典数据降维算法，源代码库已开放

Xmean，然后令 Xnew=X−Xmean；求解矩阵 Xnew 的协方差矩阵，并将其记为 Cov；计算协方差矩阵 COv 的特征值和相应的特征向量；将特征值按照从大到小的排序，选择其中最大的 k...(X): std_dev = np.sqrt(calculate_variance(X)) return std_dev # 计算相关系数矩阵 def calculate_correlation_matrix...主成份分析算法 PCA，非监督学习算法. """ def __init__(self): self.eigen_values = None self.eigen_vectors...它是一种以数据原有的趋势为基础，重建其在低纬度（二维或三维）下数据趋势的无监督机器学习算法。下面的结果展示参考了源代码，同时也可用 tensorflow 实现（无需手动更新参数）。 ?...它的直观思想是希望相互间有关系的点（在图中相连的点）在降维后的空间中尽可能的靠近；以这种方式，可以得到一个能反映流形的几何结构的解。 ?

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很吓人的技术，200行Python代码做一个换脸程序

旋转、缩放、平移和第二张图片，以配合第一步。调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。把第二张图像的特性混合在第一张图像中。...结果最小，其中R是个2×2正交矩阵，s是标量，T是二维向量，pi和qi是上面标记矩阵的行。...(points1.T * points2) R = (U * Vt).T return numpy.vstack([numpy.hstack(((s2 / s1) * R,...5.利用仿射变换矩阵返回完整的转化。...landmarks1), warped_mask], axis=0) 我们把上述过程分解： get_face_mask()的定义是为一张图像和一个标记矩阵生成一个遮罩

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图解OpenAI的秘密武器GPT-2：可视化Transformer语言模型

在随后的许多研究工作中，这种架构要么去掉了encoder，要么去掉了decoder，只使用其中一种transformer堆栈，并尽可能高地堆叠它们，为它们提供大量的训练文本，并投入大量的计算机设备，以训练其中一部分语言模型...那么我们可以将这些块堆叠多高呢？事实证明，堆叠的高度是不同的GPT2模型之间大小有别的主要影响因素之一。 ? 与BERT的区别 GPT-2是基于 transformer模型的decoder架构构建的。...请注意我们将会以一种试图了解单个单词会发生什么的方式来看待它。这也是我们将会展示很多单个向量的原因。而实际的实现则是通过巨型矩阵的相乘来完成的。...Self attention机制在Q,K,V vectors的不同部分多次进行。“分裂” attention heads只是简单的将长向量重塑成为一个矩阵。...这是我们的第二个大权重矩阵，它将attention heads的结果映射到self-attention子层的输出向量中： ? 有了这个，我们就可以生成可以发送到下一层的向量。 ?

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NumPy 笔记（超级全！收藏√）

numpy.hstack numpy.hstack 是 numpy.stack 函数的变体，它通过水平堆叠来生成数组。 ...numpy.vstack numpy.vstack 是 numpy.stack 函数的变体，它通过垂直堆叠来生成数组。 ...标准差公式如下： std = sqrt(mean((x - x.mean())**2)) 如果数组是 [1，2，3，4]，则其平均值为 2.5。...函数创建一个以 0 填充的矩阵。 ...numpy.matlib.ones() numpy.matlib.ones()函数创建一个以 1 填充的矩阵。

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图解OpenAI的秘密武器GPT-2：可视化Transformer语言模型

在随后的许多研究工作中，这种架构要么去掉了encoder，要么去掉了decoder，只使用其中一种transformer堆栈，并尽可能高地堆叠它们，为它们提供大量的训练文本，并投入大量的计算机设备，以训练其中一部分语言模型...那么我们可以将这些块堆叠多高呢？事实证明，堆叠的高度是不同的GPT2模型之间大小有别的主要影响因素之一。 ? 与BERT的区别 GPT-2是基于 transformer模型的decoder架构构建的。...请注意我们将会以一种试图了解单个单词会发生什么的方式来看待它。这也是我们将会展示很多单个向量的原因。而实际的实现则是通过巨型矩阵的相乘来完成的。...Self attention机制在Q,K,V vectors的不同部分多次进行。“分裂” attention heads只是简单的将长向量重塑成为一个矩阵。...这是我们的第二个大权重矩阵，它将attention heads的结果映射到self-attention子层的输出向量中： ? 有了这个，我们就可以生成可以发送到下一层的向量。 ?

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基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

SPARK-14657：修复了RFormula在没有截距的情况下生成的特征与R中的输出不一致的问题。这可能会改变此场景中模型训练的结果。...其有两个子集，分别是密集的与稀疏的密集向量由表示其条目值的双数组支持而稀疏向量由两个并行数组支持：索引和值我们一般使用Vectors工厂类来生成例如: ◆ Vectors.dense(1.0,2.0,3.0...MLlib支持密集矩阵，其入口值以列主序列存储在单个双阵列中，稀疏矩阵的非零入口值以列主要顺序存储在压缩稀疏列（CSC）格式中与向量相似,本地矩阵类型为Matrix , 分为稠密与稀疏两种类型。...同样使用工厂方法Matrices来生成。但是要注意，MLlib的矩阵是按列存储的。...2.5.2 Dataset ◆ 与RDD分行存储,没有列的概念不同，Dataset 引入了列的概念,这一点类似于一个CSV文件结构。

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基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

Xmean，然后令 Xnew=X−Xmean; 求解矩阵 Xnew 的协方差矩阵，并将其记为 Cov; 计算协方差矩阵 COV 的特征值和相应的特征向量; 将特征值按照从大到小的排序，选择其中最大的 k...(X): std_dev = np.sqrt(calculate_variance(X)) return std_dev # 计算相关系数矩阵 def calculate_correlation_matrix...X, Y 的标准差 std_dev_X = np.expand_dims(calculate_std_dev(X), 1) std_dev_y = np.expand_dims(calculate_std_dev...它是一种以数据原有的趋势为基础，重建其在低纬度(二维或三维)下数据趋势的无监督机器学习算法。下面的结果展示参考了源代码，同时也可用 tensorflow 实现(无需手动更新参数)。 ?...它的直观思想是希望相互间有关系的点(在图中相连的点)在降维后的空间中尽可能的靠近;以这种方式，可以得到一个能反映流形的几何结构的解。 ?

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