缘起，如题，为TT扩展件打造一个“干净的”Arduino开发环境。至于哪里干净，看下面。就是一个RMTT~ 首先我建议你去Dji得官网下载一下它已经打包好的安装文件。...然后去解压的文件夹里面 把RMTT_Libs的文件： C:\Users\yunswj\Documents\Arduino\libraries 复制到这里 把下载里面的hardware文件夹里面的ESP32...就是AVR的芯片还有好多。先说怎么做。...会读取显示，现在把配置文件去掉了 我其实一开始是把avr的文件夹全提取了，结果发现缺少头文件什么的。...我们从RMTT的里面也可以验证一下 一模一样的~ https://github.com/RoboMaster/RMTT_Libs RMTT的Github的位置。
""; private Object customObj = null; private int fontSize = 18; /** * 设置radioButton的值...public void setValue(String _value){ this.value = _value; } /** * 取radioButton的值...(_value); publicSetting(); } /** * 构造方法,支持初始化时设定选中状态 * @param _text 字符串,显示的文本...* @param _value 字符串,单选框的值 * @param _selected 布尔型,是否选中 */ public CustomRadioButton...value); this.setSelected(_selected); publicSetting(); } /** * 支持初始化时同时绑定一个自定义对象到
数据结构与算法面试题：实现一个函数 fill(int[] a, int n, int v)，使其将大小为 n 的数组 a 填满为 v。...简介：实现一个函数 fill(int[] a, int n, int v)，使其将大小为 n 的数组 a 填满为 v。...a[i] = v; // 将当前元素赋值为v } } int main() { int a[5] = {0}; // 声明和初始化包含5个元素的int类型数组...a[i] = v; // 将当前元素赋值为v } } public static void main(String[] args) {...int[] a = new int[5]; // 声明和初始化包含5个元素的int类型数组 Arrays.fill(a, 0); // 先用Arrays.fill方法将数组每个元素填充为
文字生成图片 最有代表的一张图怕是这个了，牛人，大佬 RNN可用来对文字进行判别和表示，GAN可以做图片生成，那么如何将字符翻译到图像像素呢？这篇论文给出了一个网络。...基于文本的DCGAN结构 文本描述向量——上图中深蓝色的条条，在生成网络和判别网络中都有输入。 看这个网络结构就可以知道，他大概是有一个噪声+向量（表达文字的）作为生成网络的输入。...当feature map的大小变为2x2时，则又一次对文本编码结果通过一个全连接层，将全连接层的结果拼接到这个大小为2x2的feature map上。然后对拼接结果做一个1x1的卷积和2x2的卷积。...训练过程 数据集中每张图片对应了五个描述 一次选batch个图片进行训练，对每个图片进行以下操作 1.对于图片给出的描述编码 2.任意一个不正确的描述也编码 3.随机选择噪声向量 4.将噪声连接描述升入到生成器中...因为在一些高维中的数据会产生维度上的冗余，实际上只需要比较低的维度就能唯一地表示。首先流形能够刻画数据的本质。
卷积操作 · 图中第二行就是卷积与反卷积的示意图，下面通过一个简单的例子来解释上图的内容。假设有4x4大小的二维矩阵D，有3x3大小的卷积核C，图示如下： ?...其中2x2卷积的输出结果来自D中第二行第二列像素位置对应输出，相关的卷积核与数据点乘的计算为： 0x3+1x3+2x2+2x0+2x0+0x1+0x3+1x1+2x2=12，可以看出卷积操作是卷积核在矩阵上对应位置点乘线性组合得到的输出...，对D=4x4大小的矩阵从左到右，从上到下，展开得到16个维度的向量表示如下： ?...转置卷积： 现在我们有2x2的数据块，需要通过卷积操作完成上采样得到4x4的数据矩阵，怎么完成这样的操作，很容易，我们把2x2转换为1x4的向量E，然后对卷积核C转置，再相乘，表示为 ?...就得到16维度向量，重排以后就得到了4x4的数据块。这个就是深度学习中的卷积与反卷积最通俗易懂的解释。 终极解释-一维转置卷积 · 什么！还不明白，那我最后只能放一个大招了！
CNN提取有用的特征并输出一个特征向量。 我们使用Flatten layer将所有4个特征向量连接成一个。 然后我们通过前馈网络来传递这个组合向量。这个网络的最后一层给出了一个16单位长的向量。...我们将这个16单位向量重塑成4x4的矩阵。 为什么要做维度重塑? 在一个正常的分类任务中，神经网络会为每个类输出一个分数。我们通过应用softmax层将该分数转换为概率。...在这里，TD层将对4个输入图像应用相同的卷积层(行:5,9,13,17)。 为了使用TD层，我们必须在输入中增加一个维度，TD层在该维度上多次应用给定的层。这里我们增加了一个维度，即图像的数量。...我开始时的学习率是0.001批次大小是64。在每一个轮次之后，我都在降低学习速度，增加批处理规模。 结果 在预测时，我们的网络输出一个4x4的向量，然后我们选择每行中有最大值的索引，也就是预测的位置。...因此我们得到一个长度为4的向量。使用这个向量，我们还可以重新排列拼图碎片并将它们可视化。 经过训练，我在2K个未见过的批图上运行了模型，模型能够正确解决80%的谜题。 下面是由网络解决的几个样本。
2021-02-27：假设一个固定大小为W的窗口，依次划过arr，返回每一次滑出状况的最大值。例如，arr = 4,3,5,4,3,3,6,7, W = 3。返回：5,5,5,4,6,7。...1.当双端队列里没值或者双端队列最右边的值小于当前值，则把当前值的序号从右边push到队列里。 2.否则pop最右边的序号，直到符合条件为止。...3.双端队列左边的序号太小，当前序号-左序号>=窗口大小W，需要pop左边的序号。 4.双端队列最右边的值就是最大值。 有代码。
让我们来看看变量x是一个2x3的矩阵，max pooling窗口为2x2，两个维度的strides=2。...”发现余下的窗口不到2x2所以就把第三列直接去了，而“SAME”并不会把多出的一列丢弃，但是只有一列了不够2x2怎么办？...在CNN用在文本中时，一般卷积层设置卷积核的大小为n×k，其中k为输入向量的维度（即[n,k,input_channel_num,output_channel_num]），这时候我们就需要选择“VALID...”填充方式，这时候窗口仅仅是沿着一个维度扫描而不是两个维度。...dilation_rate为一个可选的参数，默认为1，这里我们可以先不管它。 整理一下，对于“VALID”，输出的形状计算如下： [图片]
2024-12-30：所有球里面不同颜色的数目。用go语言，给定一个整数 limit 和一个大小为 n x 2 的二维数组 queries，其中包含若干操作。...我们有 limit + 1 个球，它们的编号为 [0, limit]，每个球的编号都是独特的。 一开始，所有的球都是无色的。 每个操作的形式为 [x, y]，表示将球 x 染成颜色 y。...在每次操作后，我们需要计算并返回所有球中不同颜色的数量。 请返回一个长度为 n 的数组 result，该数组的第 i 个元素表示第 i 次操作后不同颜色的总数。...大体步骤如下： 1.初始化一个空的结果数组 ans，用于存储每次操作后的不同颜色总数。 2.初始化两个空的映射表：color 用于记录球的颜色，cnt 用于记录每种颜色的球数量。...总的时间复杂度取决于操作次数n和limit的数量，程序中需要遍历所有的操作，故时间复杂度为O(n)。
智源社区邀请到该工作第一作者Alhussein Fawzi博士，为我们独家讲授了如何将强化学习方法应用到矩阵乘法等基础科学问题，同时Fawzi博士也分享了项目背后的细节，以及给交叉学科研究者的建议。...矩阵乘法及其算法的描述 如上图所示，两个大小为2x2矩阵做乘法，在标准定义下总共需要 8 次标量乘法。...两个2X2矩阵乘法中Strassen算法与标准算法相比只减少了1次乘法，但是依然非常重要，因为超过2X2矩阵大小可以递归地应用该算法。...如上图，以两个2x2矩阵为例，对应的矩阵乘法张量大小为4x4x4。 张量中的元素要么是 0 要么是 1，并用1指示具体的乘法。a、b维度表示读，c维度表示写。...与矩阵分解需要两个模式向量的外积进行求和类似，张量分解可以看作是三个模式向量的外积求和。如图，原始张量分解为R个秩（Rank）为1的张量的和，其中每个秩为1的张量是3个向量uq, vq，wq的外积。
读取图片转换为数组，输出维度，类型，某个坐标的像素，图像等。...print (im.shape,im.dtype) #输出位于坐标100,100，颜色通道为r的像素值 print (im[100,100,0]) #输出坐标100,100的rgb值 print (im...(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小) #2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图 subplot(221) title('f(x) = x') gray() imshow(im) #2x2显示结果 使用第二个显示反相图...path,f) for f in os.listdir(path) if f.endswith('.jpg')] def imresize(im,sz): """ 使用PIL 对象重新定义图像数组的大小...tmp = dot(X.T,EV).T # 这就是紧致技巧 V = tmp[::-1] # 由于最后的特征向量是我们所需要的，所以需要将其逆转 S =
2022-08-26：用一个大小为 m x n 的二维网格 grid 表示一个箱子 你有 n 颗球。箱子的顶部和底部都是开着的。...箱子中的每个单元格都有一个对角线挡板，跨过单元格的两个角， 可以将球导向左侧或者右侧。 将球导向右侧的挡板跨过左上角和右下角，在网格中用 1 表示。...将球导向左侧的挡板跨过右上角和左下角，在网格中用 -1 表示。 在箱子每一列的顶端各放一颗球。每颗球都可能卡在箱子里或从底部掉出来。...如果球恰好卡在两块挡板之间的 "V" 形图案，或者被一块挡导向到箱子的任意一侧边上，就会卡住。...返回一个大小为 n 的数组 answer ， 其中 answer[i] 是球放在顶部的第 i 列后从底部掉出来的那一列对应的下标， 如果球卡在盒子里，则返回 -1。
Pytorch tensors (张量) ---- Introduce Pytorch的Tensors可以理解成Numpy中的数组ndarrays（0维张量为标量，一维张量为向量，二维向量为矩阵，三维以上张量统称为多维张量...x = torch.rand() x = torch.eye(2,2) # 2x2单位矩阵 x = torch.tensor([5.5, 3.0]) # 向量 # x = torch.tensor(5.5...# tensor的堆叠 # stack(),增加新的维度，在新的维度上拼接tensor（无法想象，可以理解成新创建一个维度，然后把要堆叠的tensor放上去，新维度的大小就为要堆叠tensor的个数）...):如果dim维为大小为1，则去除，否则不做任何变化。...如若不指定dim，则去除所有大小为1的维度。 # unsqueeze(dim)：在dim上添加一个维度，维度大小为1。
括号中的数字代表通道数，网络名称中有5表示它有5层conv/fc层。其中每一个卷积层中的卷积核大小均为5x5，stride=1，无填充，LeNet-5中使用的激活函数为tanh。...网络架构具体介绍如下： 首先输入图像是单通道32 x 32大小的图像，在pytorch中维度表示就是[B，1，32，32]其中代表batch_size。...156个连接） 池化层pool1: 池化核尺寸为2x2，步长为2，这是没有重叠的max pooling,进行池化操作之后，图像尺寸减半，变为14x14,输出特征图维数为：[B，6，14，14] 参数个数为...全连接层fc1: 输入120个，输出84个（文章中是把图片对应的字符在7x12的bitmap上画出，白值为-1，黑值为1，其中84个像素平铺之后的向量对应为相应字符的表述，作为真值与F6连接） 链接个数...=参数个数=(120+1)x84，其中+1为bias 全连接层fc2: 输出神经元个数为10，最后得到一个10维的特征向量，用于10个数字的分类训练，再送入softmaxt分类，得到分类结果的概率output
如果是Average，则把δl的所有子矩阵的各个池化局域的值取平均后放在还原后的子矩阵位置。这个过程一般叫做upsample。 用一个例子可以很方便的表示 假设池化区域大小是2x2。...δl的第k个子矩阵为: ? 由于池化区域为2x2，我们先讲δkl做还原，即变成： ? 如果是MAX，假设之前在前向传播时记录的最大值位置分别是左上，右下，右上，左下，则转换后的矩阵为： ?...以一个简单的例子说明这里求导后卷积核要翻转。 假设l−1层的输出al−1是一个3x3矩阵，第l层的卷积核Wl是一个2x2矩阵，采用1像素的步幅，则输出zl是一个2x2的矩阵。...而对于b,则稍微有些特殊，因为δl是三维张量，而b只是一个向量，不能像DNN那样直接和δl相等。通常的做法是将δl的各个子矩阵的项分别求和，得到一个误差向量，即为b的梯度： ?...输入：m个图片样本，CNN模型的层数L和所有隐藏层的类型，对于卷积层，要定义卷积核的大小K，卷积核子矩阵的维度F，填充大小P，步幅S。
Numpy 是 Python 的一个科学计算包，包含了多维数组以及多维数组的操作 关于Numpy需要知道的几点： NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。...更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。...数据存储区域保存着数组中所有元素的二进制数据，dtype对象则知道如何将元素的二进制数据转换为可用的值。数组的维数、大小等信息都保存在ndarray数组对象的数据结构中。...例如图中的strides为12,4，即第0轴的下标增加1时，数据的地址增加12个字节：即a[1,0]的地址比a[0,0]的地址要高12个字节，正好是3个单精度浮点数的总字节数；第1轴下标增加1时，数据的地址增加..., [4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12]]) print(a) [[ 1 2 3] [ 4 5 6] [ 7 8 9] [10 11 12]] # 用下标生成一个向量
1个背景） 1.3 SVM分类 对第二步提取的特征向量（AlexNet去除最后一个全连接层之后的输出，每个候选框为4096维特征），采用SVM分类器进行分类，得到类别得分。...1.4 候选框修正 使用一个回归器对候选框进行边界修正，输入为AlexNet网络的4096维特征向量，输出为x、y方向缩放和平移，这里的样本为与Ground Truth相交IOU大于0.6的候选框，注意在测试时同样需要回归器进行训练...（1x1，2x2，4x4）的池化层进行池化操作，可以得到21维（4x4+2x2+1x1=21）的特征向量。...RoI图像：假如我们的RoI要求固定大小7x7，我们需要将20x20的RoI转换成7x7，20/7x20/7=2.86x2.86，这里也是浮点数需要取整到2x2，引入第二次量化误差 这里的0.86误差看起来不大...RoI Align直接采用双线性插值进行处理，如果我们计算出来的特征图像大小为20.78x20.78，那我们就用这个数，RoI大小为20.78/7x20.78/7=2.97x2.97,通过双线性插值直接计算虚拟坐标
2025-03-02：切蛋糕的最小总开销Ⅰ。用go语言，有一个大小为 m x n 的矩形蛋糕，我们需要将其切成 1 x 1 的小块。...解释： 沿着垂直线 0 切开蛋糕，开销为 5 。 沿着水平线 0 切开 3 x 1 的蛋糕块，开销为 1 。 沿着水平线 0 切开 3 x 1 的蛋糕块，开销为 1 。...沿着水平线 1 切开 2 x 1 的蛋糕块，开销为 3 。 沿着水平线 1 切开 2 x 1 的蛋糕块，开销为 3 。 总开销为 5 + 1 + 1 + 3 + 3 = 13 。...大体步骤如下： 1.创建一个大小为 m x m x n x n 的缓存数组 cache，用于存储已计算的结果，初始化为 -1； 2.定义一个函数 index，根据给定的行列索引计算在缓存数组中的索引；...总的时间复杂度为 O(m^3 * n^3)。 总的额外空间复杂度为 O(m^2 * n^2)。
使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理numpy简介：NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、...数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础。.../source/test.jpg"))#输出数组的各维度长度以及类型print im.shape,im.dtype#输出位于坐标100,100，颜色通道为r的像素值print im[100,100,0]...(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小)#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图subplot(221)title('f(x) = x')gray()imshow(im)#2x2显示结果 使用第二个显示反相图...(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小)#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图subplot(221)title('f(x) = x')gray()imshow(im)#2x2显示结果 使用第二个显示反相图
基于此，作者提出了Structured Convolution，并证实将卷积分解为sum-pooling+更小尺寸卷积有助减小计算复杂度与参数量，作者同时还证明了如何将其应用到2D和3D卷积核以及全连接层...它给出了一个3x3复合核 ，不知道各位同学有没有发现：其实它就是利用的卷积核的相加特性。...image-20200808155008231 结构核可以通过维度C和N以及隐参数c和n进行描述，与之对应的卷积称之为结构卷积。...前面的Fig1-b给出了2D形式的3x3结构核，对应参数 ,其中 ，每个元素包含2x2大小的块。下图Fig2给出了3D形式了结构核，对应参数 ，其中 ，每个元素包含 的空间。...这也就意味着卷积操作可以先进行sum-pooling，然后再采用更小核的卷积即可，见上图Fig3中的图示，可以看到3x3卷积可以分解为2x2的sum-pooling与2x2卷积。
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