在 TypeScript 中，如何在不同文件之间进行模块化引用和导出？ 在 TypeScript 中，可以使用 import 和 export 关键字在不同文件之间进行模块化引用和导出。...`); } 然后，在另一个 TypeScript 文件中，使用 import 关键字来引用并使用导出的函数。...例如，在 file2.ts 文件中引用上述导出的函数： import { greet } from '....被导出的成员在导入时需要使用相同的名称，或者可以使用 as 关键字进行重命名。.../file1'; const instance = new CustomClass(); 这样就可以在 TypeScript 中在不同文件之间实现模块化的引用和导出，使代码更可维护和可组织化。
下面是一个例子，演示如何在多线程中使用锁来共享数据。...我们使用 multiprocessing.Manager 来创建共享列表 shared_list，并在多个进程中对该列表进行修改。...总结共享数据的常用方式在 Python 中，使用多线程和多进程进行数据共享时，必须考虑线程安全和进程间通信的问题。...使用 multiprocessing.Manager 来共享复杂的数据结构（如列表和字典）。使用 multiprocessing.Queue 来实现进程间的生产者消费者模型。...在实际开发中，需根据任务的性质和数据共享的复杂度选择合适的方式。希望这些介绍能够帮助你更好地理解 Python 中如何安全地进行多线程和多进程的数据共享。
研究表明，大熊猫成为濒危物种主要是因为繁殖艰难，而繁殖难的问题主要源于「性冷淡」。 熊猫的繁殖季节时间非常短，一年 365 天中，最佳交配时间仅有 1 天。...他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...研究者对学习到的发声特征进行了可视化分析，结果表明新提出的方法是有效的。作者也对预测准确度进行了定量分析，结果表明基于音频自动预测大熊猫的交配成功率是可行的。这项研究有望更加智能地帮助繁殖大熊猫。...给定一段原始音频序列，作者首先对其进行了预处理：裁剪出大熊猫的叫声，然后根据一个预先设定的最大值对其进行了归一化处理，并将每一段序列的长度设定为 2 秒，并且每秒提取出 43 个声学特征。...在计算 MFCC 时，傅立叶变换的窗口大小是 2048。因此，对于音频段的每个声道，都能获得 MFCC 的 43 个声学特征，每个特征的维度是 40。
然而，将员工分为三个年龄阶段30岁，30-45岁和45岁以上，制定三种不同的策略是一种明智的做法。 这种分类技术被称为变量分组(Binning)。 1.3、变量变换的常用方法是什么？...变换变量有许多方法，如平方根，立方根，对数，合并，倒数等等。来看看这些方法的细节和利弊。 对数（log）：变量求对数是用于在分布图上更改变量分布形状的常用变换方法。...分箱（Binning）：用于对变量进行分类。以原始值，百分位数或频率进行分类，分类技术的决策是基于对于业务的理解。例如，可以将收入分为三类：高，中，低，也可以对多个变量执行分箱。...例如，将日期（dd-mm-yy）作为数据集中的输入特征，可以生成新特征，如日，月，年，周，工作日，可能与target有更好的关系。 此步骤用于突出显示变量中的隐藏关系。 ?...将分类变量作为统计模型中的预测因子是有用的，如：性别可以产生两个变量，即为1（Male）和0（No male）的“Var_Male”和值为1（Female）和0（No Female）的“Var_Female
就像这则新闻写的：熊猫饲养员除了需要能干体力活——铲屎、消毒、挖笋、运竹子、独自守夜，还要时刻关注大熊猫进食、喝水、睡觉的情况，这关系到大熊猫的心情、健康和繁育。...在腾讯和中国大熊猫保护研究中心的专家指导下，广东工业大学信息工程学院电子信息工程班的同学们，借助腾讯云TI平台，快速完成2万余张大熊猫图片的行为标注。...大熊猫喜欢藏在犄角旮旯的地方，如何在有遮挡的复杂环境中准确识别大熊猫的行为？...为了更精细化地照料熊猫，学生还在此基础上升级了系统，让AI能识别大熊猫每次进食的时间和食物种类，包括竹子、竹叶和人工辅食等。...未来，结合大熊猫专业饲养知识，它还能辅助饲养员进行疾病预测、疾病捕捉，更好地守护大熊猫的健康和幸福。
照着这5节课时学习相信初学人工智能的你已经掌握了如何在嵌入式端利用已有的模型去识别物体。 这里将手把手和大家分享第二个主题---如何训练模型。...通过用带标签的数据来进行训练，然后运用训练结果来推导新的样本，如新的患者的病历和体检报告，来判断是否有患癌症的可能，就是典型的监督学习。...回到本课程的问题，训练计算机识别熊猫是监督学习还是非监督学习？ 答案当然是：识别熊猫属于监督学习。因为我们知道熊猫是什么样子、哪些图片是熊猫。所以需要准备一些带标签的熊猫图片来进行训练。...训练集和测试集 准备好带标签的数据以后，我们还需要从这些数据中划分出训练集和测试集。...在本课程中，我们也会使用上一门课中事先训练好的物体识别模型进行转移学习，来训练新的模型。 知识准备的差不多了，接下来撸起袖子开始干活吧！
前言 之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现，用给定的bounding box（标注框）从一张 图片中扣出特定的区域，然后做旋转和缩放等特定操作。...然后在网上搜索了一下与仿射变换相关 的资料，看了仿射变换的思想和一些例子，然后结合手头上的代码，做了一些实验，最后终于搞 懂了如何实现。...实验代码（提供C++、Scala和Python三种语言的实现）： 码云地址 Github地址 正文 根据给定的标注框从原图中裁剪出物体并且对裁剪出的图片做各种随机旋转和缩放变换， 如果这几个步骤能合成一个仿射变换来做...那么把图中的熊猫宝宝裁剪出来的，加上缩放和旋转等的组合变换， 其实可以分解为以下四个变换（这个是我实验的结果，可能还有其他更好的方式）： 第一个变换矩阵(crop_mat) 是根据标注框以及裁剪出的大小生成裁剪与缩放组合矩阵...(rotate_map) 是旋转矩阵，给定旋转的角度 a，变换矩阵定义如下： 需要注意的是，用于计算公式中的cos和sin是弧度，所以要先把角度转为弧度，就是 先除以180再乘以pi。
前言 之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现，用给定的bounding box（标注框）从一张图片 中扣出特定的区域，然后做旋转和缩放等特定操作。...然后在网上搜索了一下与仿射变换相关的资料， 看了仿射变换的思想和一些例子，然后结合手头上的代码，做了一些实验，最后终于搞懂了如何实现。...实验代码（提供C++、Scala和Python三种语言的实现）： 码云地址 Github地址 正文 根据给定的标注框从原图中裁剪出物体并且对裁剪出的图片做各种随机旋转和缩放变换， 如果这几个步骤能合成一个仿射变换来做...那么把图中的熊猫宝宝裁剪出来的，加上缩放和旋转等的组合变换， 其实可以分解为以下四个变换（这个是我实验的结果，可能还有其他更好的方式）： 第一个变换矩阵(crop_mat) 是根据标注框以及裁剪出的大小生成裁剪与缩放组合矩阵...需要注意的是，用于计算公式中的cos和sin是弧度，所以要先把角度转为弧度，就是 先除以180再乘以pi。
一般对图像做 augmentation 都会用仿射变换去实现，如果是用OpenCV来实现就是生成一个放射变换矩阵再调用OpenCV的warpAffine 函数，传入变换矩阵和图片得到变换后的输出，这里的难点在于如何生成这个仿射变换矩阵...实际例子 下面来看下一个实际的例子，比如下图，根据给定的标注框从原图中裁剪出熊猫宝宝，并且对其做旋转、斜切和缩放等操作。...像上面的例子，把图中的熊猫宝宝裁剪出来的，加上缩放、斜切和旋转等的组合变换，其实可以分解为6个变换（这个6个矩阵的顺序是我实验的结果，可能还有其他更好的方式）： 裁剪、缩放、平移、旋转、斜切、平移 1、...，图片中心点变为[outW/2,outH/2]，相当于把该点平移到左上角的原点，则平移矩阵为： 4、旋转矩阵 然后以原点为中心旋转 度，则旋转矩阵如下： 需要注意的是计算公式中的 表示的是弧度...5、斜切矩阵 接着假设斜切变换因子是 ， 和 方向可以单独设置，这里是统一设为一个值了，则斜切矩阵如下： 6、平移矩阵 最后做完变换之后，再把原点平移回原来的中心点，平移矩阵如下：
剧透一下本文后面的结果：这是两张图片，文章会展示神经网络是如何对其进行分类的。我们可以让它相信，下面黑色的图像是一张纸巾，而熊猫则会被识别为一只秃鹫！...在这里，我会贴一些美观的图片和少量的代码片段，但完整的代码和详细细节可以在这里查看。 我们将使用一个名叫GoogLeNet的神经网络，它在LSVRC 2014 多个竞赛中胜出。...在这个模型中——我们先使用线性函数变换数据，然后应用逻辑函数得到一个概率值，这就是逻辑回归，而且这是一种非常简单流行的机器学习技术。...在这里，重点是要理解神经网络给你的是一个函数，当你输入一张图像（熊猫），你会得到损失函数的最终值（一个数，如2）。因为它是一个单值函数，所以我们将该函数的导数（或梯度）赋值给另一张图像。...当我问Jeff Dean关于熊猫和狗这个问题时，他随口提到了“熊猫鸵鸟空间”，而我并没有提到让网络认为熊猫是秃鹫时曾思考过它是否是鸵鸟。
前言 上一篇推文介绍了卷积神经网络的组成层以及卷积层是如何在图像中起作用的，推文地址为：https://mp.weixin.qq.com/s/MxYjW02rWfRKPMwez02wFA 。...如果卷积核的长和宽不等，需要用kernel_h和kernel_w分别设定其它参数。 stride：卷积核的步长，默认为1。当然也可以用stride_h和stride_w来设置。...group：分组，默认为1组。如果大于1，我们限制卷积的连接操作在一个子集内。如果我们根据图像的通道来分组，那么第i个输出分组只能与第i个输入分组进行连接。...转置卷积 转置卷积是先对原始特征矩阵进行填充使其维度扩大到目标输出维度，然后进行普通的卷积操作的过程，其输入到输出的维度变换关系恰好和普通的卷积变换关系相反，但这个变换并不是卷积真正的逆变换操作，我们通常将其称为转置卷积...转置卷积常见于目标检测领域中对小目标的检测以及图像分割领域还原输入图像尺度如FCN中。如下图所示，其中下图数输入，上图是输出： ?
在使用自动化数据增强方面，最大的难题也许是如何在变换空间上执行搜索。由于这个搜索空间中变换函数及相关参数的数量非常庞大，因此根本无法实现完全搜索。...不仅如此，由于现代机器学习流程中执行数据增强的方式多种多样，而且还涉及不同的任务和领域，因此理解这一过程的问题的实际难度还要更上一层楼，也就更难获得普适的变换模型了。...为了从理论上描述和理解实践中使用的各种数据增强技术，我们应该怎么做？为了解决这一难题，斯坦福大学的 SAIL 实验室从核（kernel）角度并在简化的线性设置下对数据增强进行了理论研究。...每个变换函数都是从一个预先指定的操作集合中随机采样得到的。这里选取变换后损失最高的数据点来进行最终的模型训练。 新方向：用于模型修补的数据增强 当前大多数机器学习研究都仍然是为了解决固定的任务。...突出标示的框包含的样本中某个类别的子分组 A 和子分组 B 的表现不一样。条件生成模型在经过训练之后可将一个子分组的数据转换到另一个子分组（A→B 或 B→A）。
模型输入（可以是文本、图像等）和目标都要首先进行向量化，即转换成原始输入向量空间和目标向量空间。深度学习模型的每一层对其中的数据进行简单的几何变换。...多个层就形成一个非常复杂的几何变换，可以被拆解成多个简单的几何变换。这一复杂的几何变换尝试在输入空间和目标空间之间建立映射关系，一次对应一个点。...将该几何变换应用到输入数据中的整个过程可以通过想象人抚平纸球实现 3D 可视化：弄皱的纸球代表模型开始时的大量输入数据，人在纸球上的每一个动作相当于每一层做出的简单的几何变换。...这只是无数例子中的一个。一般来说，要求推理的所有事物，如编程、应用科学方法进行长期规划，以及与算法类似的数据操作，都不适合使用深度学习模型，不管你有多少数据。...给熊猫拍一张照片，并添加梯度「长臂猿」，然后我们就可以得到一个把这只熊猫当作长臂猿的神经网络。这说明了模型的脆弱性，以及模型运行的输入-输出映射和人类的认知存在巨大不同。 ?
可能你不知道，整个展示过程其实是由人工智能和人类演员共同完成。...大画面进行中，通透冰屏上也不断变换着内容。...2只熊猫特使穿入球心，穿过名为“互联网隧道”的时空轴，北京的一景一物便展现眼前。熊猫特使飞驰而过，高铁、共享单车、移动支付、网购物流机器人等“新四大发明”一一出现在画面中。...同时，“新时代的中国故事，新四大发明……人工智能也在蓬勃发展”从解说声道中传扬而出。...最后，熊猫特使带着邀约全球的“大信封”，穿过韩国平昌和中国北京之间的“互联网隧道”，回到2018冬奥会闭幕式现场。 全球各种文字的“2022，相约北京”绕着“地球”流动不息。
阅读本文需要一定的深度学习基础知识，如了解卷积神经网络、长短期记忆模型和生成对抗网络的基本原理等。 你也可以通过Deep Learning with Python的前八章，来学习一定的先验知识。...在深度学习中，我们可以在输入空间进行梯度上升，以生成能最大化某些卷积过滤器激活值的相应输入，这是在第5章中卷积核可视化技巧和第8章中Deep Dream算法的共同基础。...如果我们给定一只熊猫的图片，并设置相应的“长臂猿”梯度值，则得到的神经网络将这个熊猫图片分类到长臂猿类。 这证明了模型的不稳定性，以及网络中输入到输出的映射关系与人类感知之间的巨大差异。 ?...局部泛化与极端泛化 深度学习模型中从输入到输出的简单几何变换，与人类思考和学习的方式似乎有着根本性的不同。 人类不是通过大量明确的训练样本来学习，而是通过具体的亲身体验。...这种处理假想、将心理模型空间扩展到直接体验之外的能力，或者说进行抽象和推理的能力，大概就是人类认知行为中的关键特征。
，思路： 1、查找到需要匹配的字符串 2、对匹配的字符串进行一些替换操作 问题： 如何编写查找此类字符串的正则表达式？...xx>这个好理解 ---注：中间没有空格 b、中间内容[^进行一些变换...在替换处可以使用你需要替换的规则，其中$0表示参与匹配正则表达式的字符串，$1…为最近使用()捕获的分组字符串 而在Editplus中，它对使用正则表达式进行查找和替换仅支持有限的正则量词(详细可自行搜索...)， 所以Editplus中的正则表达式需要进行一些变换了，但很遗憾，没有找到如何在Editplus中使用正则表达式的反向引用，需要准确来讲，此时Editplus不能满足需求。...而我这里想说的是， Editplus获取捕获分组内容使用的是\0--参与匹配的字符串，\1… ?
但他们不是直接优化RGB空间中的输出图像，而是在傅立叶空间中对其进行优化，并在将图像传递到神经网络之前通过一系列变换（例如抖动、旋转、缩放）来操作图像。 ?...△通过去相关参数化和变换鲁棒性，在非VGG架构上实现风格迁移 为何给图像做一个简单的旋转、抖动处理，就能实现非VGG架构的风格迁移？...作者认为，可以通过用另一个类的非鲁棒特征替换图像中的非鲁棒特征来产生对抗样本。 有些图像分类模型的抵抗性较差，给熊猫照片加上一点噪声（非鲁棒特征），它就会把熊猫当成长臂猿： ?...于是有人推测，由于VGG无法像ResNet那样捕获图像的非鲁棒特征，因此在图像分类准确率上吃亏，却能使VGG更好地进行风格迁移。 之前我们的问题得到了解释： 图像变换会削弱甚至破坏非鲁棒特征。...一种理论是它们是由不可分的核尺寸和卷积层中的步长引起的“棋盘伪影”（checkerboard artifacts），也有可能是由最大池化层的存在造成的。
结果表明，CompConv可以大幅节省计算负载，但几乎不牺牲模型在分类和检测任务上的性能的情况下，CompConv方法优于现有的方法。 2本文方法 2.1 动机何在？...在时域对 个信号序列 进行DFT时，FFT提出将其分割成2个 个子序列，分别记为 和 ，并对每个子序列进行DFT。这里 和 分别代表“偶”和“奇”。...据此，由中间变换结果 和 得到频域的最终结果 : 其中 是一个乘数。在此基础上，可将分解后的结果 和 进一步划分为更小的分组，形成递归计算的方式。...这里分别用 和 表示输入通道数和输出通道数。 为图2中d=3时最小计算单元的通道数，如 。...推荐配置 对于最受欢迎的CNN网络，如VGG和ResNet，建议设置 =128。作者将此配置表示为CompConv128。
人口金字塔是一个强大的可视化工具，可以帮助我们了解人口的人口构成并识别趋势和模式。 在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。...我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。...输出 结论 在本文中，我们学习了如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。我们探索了两种不同的方法来实现这一目标，一种使用熊猫数据透视表，另一种使用 Plotly 图形对象。...按照本文中提供的步骤和示例，您可以使用 Python 中的 Plotly 创建自己的人口金字塔，并探索自定义和分析其数据的各种方法。
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