解决方案 涉及到数组的重量级运算操作，可以使用NumPy库。NumPy的一个主要特征是它会给Python提供一个数组对象，相比标准的Python列表而已更适合用来做数学运算。...1.41421356, 1.73205081, 2. ]) np.cos(ax) array([ 0.54030231, -0.41614684, -0.9899925 , -0.65364362]) 使用这些通用函数要比循环数组并使用...因此，只要有可能的话尽量选择numpy的数组方案。 底层实现中，NumPy数组使用了C或者Fortran语言的机制分配内存。也就是说，它们是一个非常大的连续的并由同类型数据组成的内存区域。...是Python领域中很多科学与工程库的基础，同时也是被广泛使用的最大最复杂的模块。...通常我们导入NumPy模块的时候会使用语句 import numpy as np 。这样的话你就不用再你的程序里面一遍遍的敲入numpy，只需要输入np就行了，节省了不少时间。
Vite 架构图很多人对 Vite 的双引擎架构仅仅停留在开发阶段使用 Esbuild，生产环境用 Rollup的阶段，殊不知，Vite 真正的架构远没有这么简单。...相信对于 Vite 的双引擎架构，你可以从图中略窥一二。在接下来的内容中，我会围绕这张架构图展开双引擎的介绍，到时候你会对这份架构图理解得更透彻。...这是因为 Esbuild 并没有实现 TS 的类型系统，在编译 TS(或者 TSX) 文件时仅仅抹掉了类型相关的代码，暂时没有能力实现类型检查。...传统的方式都是使用 Terser 这种 JS 开发的压缩器来实现，在 Webpack 或者 Rollup 中作为一个 Plugin 来完成代码打包后的压缩混淆的工作。...因此，你可以看出双引擎对于 Vite 的重要性，如果要深入学习和应用 Vite，那么掌握 Esbuild 和 Rollup 的基础使用和插件开发是非常有必要的。
python3OpenCV3使用矩阵实现RGB转HSI 看到网上有很多博客都是通过循环遍历的方式来进行RGB转HSI操作，但是我们知道在python中使用Numpy数组并行操作可以更加简洁，速度也更快。...代码如下 import cv2 import numpy as np import sys In_path = "BGR.jpg" img = cv2.imread(In_path) img =
使用Numpy实现逻辑回归 sigmoid 函数 g(z)=\frac{1}{(1+e^{−z} )} # sigmoid 函数 def sigmod(z): return 1/(1+np.exp...weights,bias,dw,db,rate): weights=weights-rate*dw bias=bias-rate*db return weights,bias 实现逻辑回归...weights,bias =update(weights,bias,dw,db,rate) return weights, bias 测试模型 import numpy...2') plt.title('Binary Classification with Logistic Regression') plt.legend() plt.show() 完整代码 import numpy...predictions=sigmoid(linear) return [1 if y_hat>0.5 else 0 for y_hat in predictions] 可视化代码 import numpy
使用NumPy可以高效地执行子矩阵运算，从而提高代码的性能。NumPy数组支持切片操作，这使得可以非常高效地提取子矩阵。...传统的方法是使用for循环来遍历矩阵中的每个像素，然后对每个像素及其周围的像素进行运算。这种方法的计算效率很低。2、解决方案为了提高子矩阵运算的效率，可以使用Numpy的各种函数。...这样，我们就可以使用Numpy的各种向量化函数来对子矩阵进行运算，从而大大提高计算效率。...这样，我们就可以使用Numpy的各种向量化函数来对子矩阵进行运算，从而大大提高计算效率。...代码例子以下是一个使用Numpy.lib.stride_tricks.as_strided()函数进行子矩阵运算的代码示例：import numpy as npfrom numpy.lib.stride_tricks
其实很早的图像处理里，使用一个滤波器扫一遍图像就类似现在深度学习里卷积的计算过程，只是AI中核是需要通过学习得到的。...本文就不从理论上详细介绍卷积了，程序员就要有程序员的亚子，所以我直接上代码介绍怎么用numpy实现卷积。...numpy实现卷积 基础定义 以CV中对图像卷积为例，图像卷积一般都是 输入：四维数组[B,H,W,C_in] 卷积核：四维数组[C_in,K,K,C_out] 输出：四维数组[B,H2,W2,C_out...在卷积时还有stride等概念，本文设置stride=1,因为理解了本文代码后，其他情况完全可以方便实现。...上图我们发现输入核输出不一致，是因为它使用VALID模式的padding，如果我们希望输入和输出一致，就需要使用SAME模式，如下图 ?
前言今天老板让我写一篇腾讯云云原生的微服务项目部署实践，还要实现同城双活。...听说ChatGPT已经“出圈”了，无所不能，还可以帮人写文章，刚好最近比较懒，看看他能否帮我写完这篇实践，并教会我实现同城双活部署。...接入层使用腾讯云 CLB，结合 K8S Ingress 和 Service 实现流量接入和转发，采用跨区高可用模式部署。...我们希望只用一套TKE集群实现同城双活，最大程度的节约成本。...podantiaffinity的方案和我们的预期一致，来详细看看这一部分是如何实现的。图片图片看起来可以满足我的需求，决定按照这个方式尝试一下。
参考链接： Python中的numpy.diagflat 全连接神经网络的概念我就不介绍了，对这个不是很了解的朋友，可以移步其他博主的关于神经网络的文章，这里只介绍我使用基本工具实现全连接神经网络的方法...所用工具 numpy == 1.16.4 matplotlib 最新版 基本思路 定义一个layer类，在这个类里边构建传播的前向传播的逻辑，以及反向传播的逻辑，然后在构建一个model类，在model...将Dense层与Activation层叠加，就能实现output = f激活(Xw+b)的效果，如果多次交替叠加，就相当于在计算output = f激活( f激活(f激活(X*w+b)*w+b)*w+b...笔者正是在参考了这两篇文章的前提下实现这个过程的。 ...代码实现 导入工具包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 定义Layers类中的Dense类中类 这里可以把layers类单独拿出来作为一个父类
但仅使用 NumPy 库创建 CNN 也许是理解这种网络的更好方法，本文就使用纯 NumPy 代码构建卷积层、ReLU 层和最大池化层等。...在某些情况下，使用 ML/DL 库中已经存在的模型可能会很便捷。但为了更好地控制和理解模型，你应该自己去实现它们。本文展示了如何仅使用 NumPy 库来实现 CNN。...这种库仅提供一个抽象的 API，因此可以大大降低开发难度，并避免实现的复杂性，不过使用这种库的开发人员无法接触到一些细节，这些细节可能在实践中很重要。...根据以下代码使用 relu 函数使用它： l1_feature_map_relu = relu(l1_feature_map) relu 函数的实现方式如下： 1....l1_feature_map_relu_pool = pooling(l1_feature_map_relu, 2, 2) 最大池化层使用 pooling 函数实现，如下所示： 1.
一般通过数组实现。 还需要定义2个指针，头指针和尾指针。 02 插入和删除 2.1 插入 从队尾tail处插入，再将tail指针后移。...04 双端队列 普通队列只能队首出，队尾进，但有时我们需要队首和队尾都能进出，即双端队列。 4.1 插入 队首插入，则head指针前移；队尾插入，则tail指针后移。...05 代码实现 实现一个模板，以后可重复利用。 先定义必要的方法和变量。..._) { return tail_ - head_; } else { return tail_ + (capacity_ - head_); } } 使用案例...很多的算法都是基于队列来实现，例如搜索中的bfs，图论中的spfa，计算几何中的melkman等。队列结构本身很简单，如何使用才是比较难的，一定要深刻理解，以后才能熟练应用到不同的模型中。
但仅使用 NumPy 库创建 CNN 也许是理解这种网络的更好方法，本文就使用纯 NumPy 代码构建卷积层、ReLU 层和最大池化层等。...在某些情况下，使用 ML/DL 库中已经存在的模型可能会很便捷。但为了更好地控制和理解模型，你应该自己去实现它们。本文展示了如何仅使用 NumPy 库来实现 CNN。...这种库仅提供一个抽象的 API，因此可以大大降低开发难度，并避免实现的复杂性，不过使用这种库的开发人员无法接触到一些细节，这些细节可能在实践中很重要。...根据以下代码使用 relu 函数使用它： l1_feature_map_relu = relu(l1_feature_map) relu 函数的实现方式如下： 1. def relu(feature_map...l1_feature_map_relu_pool = pooling(l1_feature_map_relu, 2, 2) 最大池化层使用 pooling 函数实现，如下所示： 1. def pooling
MySQL双主配置 环境准备： OS： CentOS7 master：192.168.1.10 backup：192.168.1.20 VIP：192.168.1.30 一、安装MySQL数据库... 1 | testid | +--------+------+ --------------------- 可以看到已经成功同步过去，同样在backup插入到user表数据，一样同步过去，双主配置没有问题... weight 3 notify_down /tmp/mysql.sh #当mysql服务down时，执行此脚本，杀死keepalived实现切换...row in set (0.01 sec) --------------------- 可以看到，连接成功，且查询数据没有问题，停止master上mysql服务，是否能正常切换到backup上，可以使用...不过需要注意的是： nopreempt这个参数只能用于state为BACKUP的情况，所以在配置的时候要把master和backup的state都设置成BACKUP，这样才会实现keepalived的非抢占模式
还可以测试下，如果直接down网口的情况下 服务器以及数据库是否能实现自动切换？
MMM使用Perl语言开发，主要用来监控和管理MySQL Master-Master（双主）复制，可以说是mysql主主复制管理器。...虽然叫做双主复制，但是业务上同一时刻只允许对一个主进行写入，另一台备选主上提供部分读服务，以加速在主主切换时刻备选主的预热，可以说MMM这套脚本程序一方面实现了故障切换的功能，另一方面其内部附加的工具脚本也可以实现多个...MySQL本身没有提供replication failover的解决方案，通过MMM方案能实现服务器的故障转移，从而实现MySQL的高可用。...典型用例 （1）双节点设置 双节点架构如图1所示。 ?...图1 在双节点主-主设置中，MMM使用五个IP：每个节点的单个永久IP，两个读取VIP（只读）和1个写入VIP（更新）。最后三个IP在节点之间迁移，具体取决于节点可用性。
一、什么是视觉三维重建？ 我们知道，照相机的原理是将一个三维场景投影到二维平面。所谓视觉三维重建，顾名思义就是从已有的二维图像中复原原始三维场景。...多视图稠密重建（MVS） 目前，有不少开源的三维重建系统，本文简单介绍使用OpenMVG（有CUDA的可以用colmap）+PMVS（OpenMVS安装的坑比较多），实现三维场景的三维重建。...openMVG 实现以下典型应用： 解决多视角立体几何的精准匹配问题； 提供一系列 SfM 需要用到的特征提取和匹配方法； 完整的 SfM 工具链（校正，参估，重建，表面处理等）； openMVG 尽力提供可读性性强的代码...我这里还使用了Meshlab查看模型（点云）生成效果。...OpenMVG提取稀疏点云（参考：openMVG使用示例） 原始数据：11张从不同角度拍摄的城堡照片 ? ? ?
testdb，然后关闭slave并重置 （在两台mysql上都要执行） drop database testdb stop slave reset master 接下来我们开始新的章节，在这一章节里我们会实现...mysql的双主双从的读写分离（高可用）。...（2）balance="1"，全部的 readHost 与 stand by writeHost 参与 select 语句的负载均衡，简单的说，当双主双从 模式(M1->S1，M2->S2，并且 M1...（4）balance="3"，所有读请求随机的分发到 readhost 执行，writerHost 不负担读压力 ##双主双从模式选择：balance="1" 一主一从选择：balance="3"...为了双主双从读写分离balance设置为1 [qn3dro5yj3.png?
EasyGBS国标视频云服务能通过GB28181协议接入前端摄像头等设备，实现视频监控直播、转码分发、云端录像、存储、检索与回看、云台控制、语音对讲、告警上报、平台级联等功能。...今天和大家分享一个技术干货：如何将EasyGBS部署在双网段服务器。 有现场用户将EasyGBS部署在双网卡的服务器，前端设备也是双网段的设备。...由于网络环境逐渐复杂化，EasyGBS平台也根据市场不断变化的需求进行了功能升级，现在EasyGBS平台不仅能实现公网部署与内网部署，同时也能支持双网卡服务器部署。
为了在openCV中使用这种类型的插值来调整图像的大小，我们在cv2中使用了cv2.INTER_NEAREST插值标志 import numpy as np import cv2 from matplotlib...双线性插值 在双线性插值中，我们取未知像素的4个最近的已知邻域(2x2邻域)的值，然后取这些值的平均值来分配未知像素。 让我们首先了解如何在一个简单的示例中工作。假设我们随机取一个点(0。75,0。...然后我们在点A和点B上使用线性插值得到所需的像素值(0.75,0.25)。 既然我们已经理解了这些值是如何得到的，那么让我们把它放到一个2x2图像的环境中，这个图像已经进行了最近的近邻插值。...双立方插值 在双立方插值中，我们将待插值的像素周围的16个像素(4x4邻域)与双线性插值中考虑的4个像素(2x2邻域)相比。 考虑4x4曲面，我们可以用这个公式找到插值像素的值: ?...让我们使用和上面两个例子一样的输入2x2图像。通过双立方插值，得到如下结果: ? 现在，为了用cv2执行这个插值，我们将再次调用resize函数，但这次是用cv2.INTER_CUBIC。
实现案例。...应用线性插值公式：根据插值系数 α，可以使用公式 $y = (1 - α)y_0 + αy_1$ 来计算 y 的值。...扩展到多维空间：线性插值可以扩展到二维或三维空间，分别称为双线性插值和三线性插值。在二维空间中，首先沿着一个轴进行两次线性插值，然后再沿着另一个轴进行一次线性插值，从而得到最终的插值结果。...在实际应用中，线性插值常用于图像大小调整中的像素值估算，数据缺失时的合理补偿，以及数据放缩等情况。由于其简单性，线性插值计算效率高，易于实现。...([0, 0.8, 0.9, 0.1]) # 使用numpy的polyfit函数进行二次拟合（即抛物插值），返回的是拟合多项式的系数 # 从最高次到最低次，例如对于ax^2 + bx + c，返回的是
现在我想要使用这些知识做一个多层（或者说多通道）的卷积神经网络。...L2范数的代价函数 前馈操作的实现 ?...每个层使用激活函数是不同的。 对W5、W4和W3的实施反向传播 ? 标准的反向传播对每个激活函数都有适当的导数。对于标准的全连接层来说，这没什么特别之处。...注意：在线编译器没有“从sklearn中导入数据集”，所以我无法复制和粘贴笔记本电脑上使用的代码。所以我复制了四个训练示例，它们分别代表0,1,1,0的手写数字，并调整了超参数。...注意：在线编译器没有“从sklearn中导入数据集”，所以我无法复制和粘贴笔记本电脑上使用的代码。所以我复制了四个训练示例，它们分别代表0,1,1,0的手写数字，并调整了超参数。
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