如何将矩阵中的每个元素替换为大小为n的可变移动窗口中的最大值？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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深度学习笔记5-卷积神经网络的基本内容

三个矩阵与图像大小相同，例如，下图中猫的图像的分辨率是64×64，三个矩阵（RGB）分别是64×64的大小。 ? 其中单元格中的值表示将用于创建 N 维的特征向量的像素强度。...为了清楚的描述卷积计算过程，首先对图中图片的每个像素进行编号，用 Xi,j 表示图像的第 i 行第 j 列元素；对滤波器内的每个权重进行编号，用 Wm,n 表示第 m 行第 n 列权重，用 b 表示滤波器内的偏置项...；对特征图的每个元素进行编号，用 ai,j 表示特征图中的第 i 行第 j 列元素；用 f 表示激活函数。...步长的取值为正整数；填充的选项为填充或者不填充，在代码中对应为“valid”或者“same”这两个选项。假设图片大小为 W×H，滤波器的大小为 F×F，步长记为 S。...具体过程为：在一个池化滤波器窗口中选取样本的最大值，如下图所示，在一个2×2的窗口中，选取所框选的特征中的最大值，左上角选出最大值为6；右上角选出最大值为8；左下角选出最大值3；右下角选出最大值4。

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numpy总结

numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。...元素个数 itemsize元素空间大小 nbytes总空间 T转置 ndim维数 real复数数组的实部,imag复数数组的虚部 flat返回迭代器遍历数组 numpy.tolist()将数组转换为列表...(多项式函数)对函数进行求导 numpy.argmax(函数对象)找出最大值点的x值 numpy.hanning()加权余弦窗函数进行数据平滑 numpy.mat(‘1;4;4’...np.linalg.pinv()求解广义逆矩阵 np.linalg.det(A)计算矩阵的行列式 np.linalg.fftshift()FFT输出中的直流分量移动到频谱的中央...()断言数组近似相等，前提大小一致,否则抛出异常 np.assert_array_equal()比较数组的元素是否都相等，允许空值 np.assert_array_less()比较一个数组每个元素是否大于另一个数组的对应索引的每个元素

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【c++算法篇】滑动窗口

在移动 left 指针的同时，我们可以更新相关的计算结果，如累积和或计数器等在整个过程中，我们通常会记录窗口相关的一些信息，如窗口大小、窗口内元素的总和、窗口中的最大或最小元素等，可能还会记录与问题计算要求相关的最优结果...：如果 len 还是 INT_MAX，这意味着没有找到满足条件的子数组，函数返回 0；否则，返回找到的最短连续子数组的长度这个时间复杂度是 O(n)，因为每个元素最多被访问两次：一次是右指针向右移动时...当所有元素都被扩展到窗口中后，right 指针继续向右移动，让外部循环继续执行。当循环结束时，len 中存储的就是满足条件的最大窗口长度。...p 的长度相同的滑动窗⼝，并在滑动中维护窗⼝中每种字⺟的数量；当窗口中每种字母的数量与字符串 p 中每种字⺟的数量相同时，则说明当前窗口为字符串 p 的异位词；因此可以用两个大小为 26 的数组来模拟哈希表...初始化两个哈希数组 hash1 和 hash2 来分别记录 t 中每个字符的频率和当前窗口中每个字符的频率。数组大小设置为 128，以便覆盖所有 ASCII 字符。

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【刷题】滑动窗口入门

固定窗口大小问题：当窗口大小固定时，我们可以通过移动窗口来遍历整个数组或字符串，并记录所需的统计信息。可变窗口大小问题：在某些情况下，窗口的大小可能会根据特定条件而变化。...这需要我们在遍历过程中动态地调整窗口的大小。滑动窗口算法的基本思想是使用双指针（有时也可能使用更多指针）来表示窗口的边界。在每一步中，我们可以根据特定条件来移动窗口的边界，并更新所需的统计信息。...0 : ans; } }; 这样暴力的算法的时间复杂度是O(n^2),我们看看可不可以进行优化：来看图解（来着力扣官方）这样就模拟了滑动窗口：做法：将右端元素划⼊窗⼝中，统计出此时窗⼝...内元素的和：如果窗⼝内元素之和⼤于等于 target ：更新结果，并且将左端元素划出去的同时继续判断是否满⾜条件并更新结果（因为左端元素可能很⼩，划出去之后依旧满⾜条件）如果窗⼝内元素之和不满⾜...0:len; } }; 这样大大提高了算法的效率！！！为何滑动窗⼝可以解决问题，并且时间复杂度更低？这个窗⼝寻找的是：以当前窗⼝最左侧元素（记为 left1 ）为基准，符合条件的情况。

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挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

☆) 使用随机值创建一个10x10数组，并找出其最小值和最大值 (★☆☆) 创建一个大小为30的随机向量并找到平均值 (★☆☆) 创建一个2维数组，边框元素都为1，内部元素都为0 ; 如下图所示...使数组不可变（只读） (★★☆) 44. 设有一个随机10x2矩阵, 其中的值代表笛卡尔坐标，现需将它们转换为极坐标 (★★☆) 45....创建大小为10的随机向量，并将最大值替换为0 (★★☆) 46. 创建一个结构化数组，其x和y坐标覆盖[0,1] x [0,1]区域 (★★☆) 47....什么东西与numpy数组的枚举等价？(★★☆) 56. 生成一个通用的二维高斯型数组 (★★☆) 57. 如何将p个元素随机放置在二维数组中 (★★☆) 58....如何获取一个数组里面前N大 (the largest n) 的元素? (★★★) 90. 给定任意数量的向量，请用它们构建笛卡尔积（每个项的每个组合）(★★★) 91.

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AI芯片之卷积神经网络原理

左区域的三个大矩阵是原式图像的输入，RGB三个通道用三个矩阵表示，大小为7*7*3。...第一步，在输入矩阵上有一个和filter相同尺寸的滑窗，然后输入矩阵的在滑窗里的部分与filter矩阵对应位置相乘：即 ? 与 ? 对应位置相乘后求和，结果为0 即 ? 与 ?...一般方法是在图像外围加一圈0，细心的同学可能已经注意到了，在演示案例中已经加上这一圈0了，即+pad 1。 +pad n表示加n圈0. ? ③一次卷积后的输出特征图的尺寸是多少呢？ ?...那么反向传播过程就相当于：用dout中的一个元素乘以输入层划窗里的矩阵便得到一个dw矩阵；然后滑动滑窗，继续求下一个dw，依次下去，最后将得到的多个dw相加，执行 w = w - dw 就完成了反向传播的计算...对于max-pooling，在前向计算时，是选取的每个2*2区域中的最大值，这里需要记录下最大值在每个小区域中的位置。

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超级攻略！PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

表示时间窗的大小，注意有两种形式（int or offset）。如果使用int，则数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型，表示时间窗的大小。...min_periods：每个窗口最少包含的观测值数量，小于这个值的窗口结果为NA。值可以是int，默认None。offset情况下，默认为1。 center: 把窗口的标签设置为居中。...alpha float, optional 直接地指定平滑系数， min_periods int, default 0 窗口中具有值的最小观察数（否则结果为NA）。...NumPy NumPy是专为简化Python中的数组运算而设计的，每个NumPy数组都具有以下属性： ndim：维数。 shape：每一维的大小。 size：数组中元素的总数。...Matrix 在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。

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机器学习：MATLAB语法

>> hist(w,50) %直方图的竖条为50个（下右图）二、移动数据 2.1 读取和存储数据获取矩阵大小： >> A = [1 2;3 4; 5 6] >> sz = size(A)...%返回矩阵A的大小 sz = 3 2 >> size(A,1) %返回矩阵A的第一维度大小 >> size(A,2) %返回矩阵A的第二维度大小 >> length...>> t1 %打印文件t1中的数据，实际就是将其转变成了一个矩阵，矩阵的函数都可以用 t1 = 1 123 2 345...39 56 75 96 >> A .^ 2 % 将矩阵每个元素平方，即'.'...(A) %求绝对值 >> -A %取相反数 >> A + ones(size(A,1),size(A,2)) % 让矩阵每个元素都+1 3.2 矩阵内运算 3.2.1 数值运算 >>

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Scala 高阶（八）：集合内容汇总（下篇）

head，除过头之外的都是尾tail 集合最后一个数据last，除过最后一个元素的初始数据init 反转reverse 取前（后）n 个元素 take(n) takeRight(n)...交集 list1.intersect(list2) 差集 list1.diff(list2) 拉链 list1.zip(list2) 将两个集合对应位置的元素进行配对成一个二元组，大小不匹配会丢掉其中一个集合不匹配的多余部分...滑窗. list.sliding(n, step = 1) 框住特定个数元素，方便移动和操作，得到的是一个迭代器，进行遍历输出结果。...Map操作：过滤 filter(过滤条件)：遍历一个集合并从中获取满足指定条件的元素组成一个新的集合映射map(自定义映射函数)：将集合中的每一个元素映射到某一个函数扁平化flatten 将集合中集合元素拆开...，相当于集合的映射关系 // 每个元素✖️2 list.map(elem => elem * 2) // 扁平化 val newList = List(List(1,

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70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

难度：2 问题：从数组a中，替换大于30包括30且小于10到10的所有值。输入：答案： 48.如何从numpy数组中获取n个值的位置？难度：2 问题：获取给定数组a中前5个最大值的位置。...例如，单元（0,2）的值为2，这意味着数字3在第一行中恰好出现2次。答案： 50.如何将多维数组转换为平坦的一维数组？难度：2 问题：将array_of_arrays转换为平坦的线性一维数组。...输入：输出：其中，2和5是峰值7和6的位置。答案： 64.如何从二维数组中减去一维数组，其中一维数组的每个元素都从相应的行中减去？...难度：2 问题：将numpy的datetime64对象转换为datetime的datetime对象。答案： 67.如何计算numpy数组的移动平均值？...难度：3 问题：计算给定一维数组窗口大小为3的移动平均值。输入：答案： 68.如何只给出起点，长度和步长来创建一个numpy数组序列？

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超级攻略！PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

表示时间窗的大小，注意有两种形式（int or offset）。如果使用int，则数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型，表示时间窗的大小。...min_periods：每个窗口最少包含的观测值数量，小于这个值的窗口结果为NA。值可以是int，默认None。offset情况下，默认为1。 center: 把窗口的标签设置为居中。...布尔型，默认False，居右 win_type: 窗口的类型。截取窗的各种函数。字符串类型，默认为None。各种类型 on: 可选参数。对于dataframe而言，指定要计算滚动窗口的列。值为列名。...NumPy NumPy是专为简化Python中的数组运算而设计的，每个NumPy数组都具有以下属性： ndim：维数。 shape：每一维的大小。 size：数组中元素的总数。...由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。矩阵运算在科学计算中非常重要，而矩阵的基本运算包括矩阵的加法，减法，数乘，转置，共轭和共轭转置。

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剑指算法题，一维数组求maxpooling

池化的时候会将一个小窗口在矩阵上移动，每次会对小窗口内的元素进行计算，得到一个值。...我们可以看下下图，就是一个典型的maxpooling的操作。池化的时候，窗口的大小是2x2，移动的步长是2，每次都取出这2x2个数中的最大值，因此叫做最大值池化，英文就是maxpooling。...很明显经过池化之后，矩阵的大小大大压缩了，如果使用2x2的规模进行池化，得到的结果是原本的1/4。...由于步长为1，所以我们一共要求n-k+1个最大整数，每次求最大整数如果采用遍历的话，需要遍历k个元素。那么整体就是，极端情况下，比如k=n/2时，问题的复杂度为图片。...因为窗口的步长为1，假设某一次窗口内的元素是，移动之后的元素就是，当中有k-1个元素是重复的。不难看出，对于每个元素来说，它最多会在k个窗口当中出现。

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NLP从词袋到Word2Vec的文本表示

其步骤如下：构造文本分词后的字典，每个分词是一个比特值，比特值为0或者1。每个分词的文本表示为该分词的比特位为1，其余位为0的矩阵表示。...1.4 n-gram模型 n-gram模型为了保持词的顺序，做了一个滑窗的操作，这里的n表示的就是滑窗的大小，例如2-gram模型，也就是把2个词当做一组来处理，然后向后移动一个词的长度，再次组成另一组词...**缺点：**随着n的大小增加，词表会成指数型膨胀，会越来越大。...我们可以得到一个共现矩阵(对称矩阵)： ? 中间的每个格子表示的是行和列组成的词组在词典中共同出现的次数，也就体现了共现的特性。存在的问题：向量维数随着词典大小线性增长。...C矩阵是投影矩阵，也就是稠密词向量表示，在神经网络中是w参数矩阵，该矩阵的大小为D*V，正好与input层进行全连接(相乘)得到D*1的矩阵，采用线性映射将one-hot表示投影到稠密D维表示。

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图解pandas的窗口函数rolling

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~图解pandas的窗口函数rolling在我们处理数据，尤其是和时间相关的数据中，经常会听到移动窗口、滑动窗口或者移动平均、窗口大小等相关的概念...如果使用int，数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型，表示时间窗口的大小min_periods：每个窗口内最少包含的观测值的数量，如果小于这个值的窗口，则结果为NA。...、NaN，往后移动1个元素为1，NaN、NaN、0、1的均值为NaN第二个元素1：以1为“中心”，往前移动2个元素为NaN、0，往后移动1个元素为2，NaN、0、1、2的均值为NaN第三个元素2：以2为...：right：窗口中的第一个数据点从计算中删除（excluded）left：窗口中的最后一个数据点从计算中删除both：不删除或者排除任何数据点neither：第一个和最后一个数据点从计算中删除图片取值...不等于n-1（n为窗口大小），而是等于n。

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MFCC算法讲解及实现（matlab）

例如我们这里的采样点数为200000个点，如果真的这样做的话，就很麻烦了，于是我们在语音分析中引入分帧的概念，将原始语音信号分成大小固定的N段语音信号，这里每一段语音信号都被称为一帧。...接下来我来讲解一下怎么加窗：我们需要做的就是为每一帧数据，也就是301帧数据都加入大小为1103的汉明窗。...=1:301 C(i,:)=W; end \qquad 由上边的公式我们可以得到汉明窗矩阵 C ( 301 , 1103 ) C_{(301,1103)} C(301,1103),其矩阵大小为...(301,1103)，由于汉明窗矩阵和分帧后的矩阵S具有相同大小，所以在matlab中使这两个矩阵的对应位置相乘，即可得到加窗后的矩阵 S C ( 301 , 1103 ) SC_{(301,1103)...)} E(301,4096),其大小为301×4096,然后再对每一帧得到的能量进行相加，即得到一个301×1的矩阵 F ( 301 , 1 ) F_{(301,1)} F(301,1),其中的每个元素代表每一帧能量的总和

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词嵌入Word2Vec

其步骤如下：构造文本分词后的字典，每个分词是一个比特值，比特值为0或者1。每个分词的文本表示为该分词的比特位为1，其余位为0的矩阵表示。...2.4 n-gram模型 n-gram模型为了保持词的顺序，做了一个滑窗的操作，这里的n表示的就是滑窗的大小，例如2-gram模型，也就是把2个词当做一组来处理，然后向后移动一个词的长度，再次组成另一组词...我们可以得到一个共现矩阵(对称矩阵)： ? 中间的每个格子表示的是行和列组成的词组在词典中共同出现的次数，也就体现了共现的特性。存在的问题：向量维数随着词典大小线性增长。...C矩阵是投影矩阵，也就是稠密词向量表示，在神经网络中是w参数矩阵，该矩阵的大小为D*V，正好与input层进行全连接(相乘)得到D*1的矩阵，采用线性映射将one-hot表示投影到稠密D维表示。...output层(softmax)自然是前向窗中需要预测的词。通过BP＋SGD得到最优的C投影矩阵，这就是NNLM的中间产物，也是我们所求的文本表示矩阵，通过NNLM将稀疏矩阵投影到稠密向量矩阵中。

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前端刷完这12道滑动窗口，就可以出山面试了

，不需要再次构建，节约资源；那么接下来我们通过做题来熟悉一下滑窗，并看看是否有更多不一样的情况吧；正文根据滑窗窗口大小是否固定，分成了两种：固定大小的窗口和可变窗口大小;前言谈及的 TCP 中的滑窗情况...，其实是一个固定大小的滑窗，当然也可以先给定部分大小，然后根据流速进行扩展，那是后续的操作了；而更多的情况是不固定大小的滑窗，这类滑窗一般都是创建过程中，一股脑子将资源耗尽去扩大窗口，达到一个阈值，然后再收缩窗口...r-l+1 就是窗口大小同时移动 l 和 r判断窗口内的连续元素是否满足题目限定的条件可变窗口大小l r 都初始化为 0r 指针移动一步判断窗口内的连续元素是否满足条件满足，再判断是否需要更新最优解；...时间复杂度 ${O(n)}$ 因为 r 指针遍历一次，走的过程中遇到重复值，l 指针移动，最多 l 也就遍历一次，也就是最多直走了 2n6....中去，然后开始移动 r 指针扩大的窗口；当窗口中的某个字符 sr 的数量大于等于 tMap 中 sr 的数量时，则这个窗口符合 t 字符串的变量数 valid 加一，一直到 valid 的长度刚好和

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前端刷完这12道滑动窗口题目，就可以出山面试了

，不需要再次构建，节约资源；那么接下来我们通过做题来熟悉一下滑窗，并看看是否有更多不一样的情况吧；正文根据滑窗窗口大小是否固定，分成了两种：固定大小的窗口和可变窗口大小;前言谈及的 TCP 中的滑窗情况...，其实是一个固定大小的滑窗，当然也可以先给定部分大小，然后根据流速进行扩展，那是后续的操作了；而更多的情况是不固定大小的滑窗，这类滑窗一般都是创建过程中，一股脑子将资源耗尽去扩大窗口，达到一个阈值，然后再收缩窗口...r-l+1 就是窗口大小同时移动 l 和 r判断窗口内的连续元素是否满足题目限定的条件可变窗口大小l r 都初始化为 0r 指针移动一步判断窗口内的连续元素是否满足条件满足，再判断是否需要更新最优解；...时间复杂度 ${O(n)}$ 因为 r 指针遍历一次，走的过程中遇到重复值，l 指针移动，最多 l 也就遍历一次，也就是最多直走了 2n6....中去，然后开始移动 r 指针扩大的窗口；当窗口中的某个字符 sr 的数量大于等于 tMap 中 sr 的数量时，则这个窗口符合 t 字符串的变量数 valid 加一，一直到 valid 的长度刚好和

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EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

GetOptimalDFTSize，返回大于等于size0的最小数N，使得可以快速计算大小为N的向量的DFT。...Max，计算两个数组的每个元素最大值：dst（I）= max（src1（I），src2（I））所有数组必须具有单个通道，相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小） .....意思是，为每个通道独立计算阵列元素的平均值M：N = sumI mask（I）！= 0 Mc = 1 / N * sumI，mask（I）！...MeanShift，迭代找到对象中心，给出其背投影和搜索窗口的初始位置。进行迭代，直到搜索窗口中心移动小于给定值和/或直到函数完成最大迭代次数为止。...跟踪，返回矩阵的对角线元素的总和转换，执行数组src和存储的每个元素的矩阵变换dst中的结果源和目标数组应具有相同的深度和相同的大小或所选的ROI大小。

3.3K2 0

前端刷完这12道滑动窗口，是不是就可以出山面试了

，不需要再次构建，节约资源；那么接下来我们通过做题来熟悉一下滑窗，并看看是否有更多不一样的情况吧；正文根据滑窗窗口大小是否固定，分成了两种：固定大小的窗口和可变窗口大小;前言谈及的 TCP 中的滑窗情况...，其实是一个固定大小的滑窗，当然也可以先给定部分大小，然后根据流速进行扩展，那是后续的操作了；而更多的情况是不固定大小的滑窗，这类滑窗一般都是创建过程中，一股脑子将资源耗尽去扩大窗口，达到一个阈值，然后再收缩窗口...r-l+1 就是窗口大小同时移动 l 和 r判断窗口内的连续元素是否满足题目限定的条件可变窗口大小l r 都初始化为 0r 指针移动一步判断窗口内的连续元素是否满足条件满足，再判断是否需要更新最优解；...时间复杂度 ${O(n)}$ 因为 r 指针遍历一次，走的过程中遇到重复值，l 指针移动，最多 l 也就遍历一次，也就是最多直走了 2n6....中去，然后开始移动 r 指针扩大的窗口；当窗口中的某个字符 sr 的数量大于等于 tMap 中 sr 的数量时，则这个窗口符合 t 字符串的变量数 valid 加一，一直到 valid 的长度刚好和

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