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CNN 是如何处理图像中不同位置的对象的？

文中讨论了当要识别的对象出现在图像中的不同位置时，CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出的解释也许算不上完善，而且也仍然无法保证能够消除位置的影响，但这是一个不错的开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类的工程师最近问了我一个有趣的问题：模型是如何学会辨别位于图片中不同位置的物体的呢？...模型始终都会依据预测的准确性得到惩罚或是奖赏，所以为了获得好的评分它必须在带有这些不同的状况下还能猜出图片里的物体。这解释了为什么神经网络会学习如何处理位置差异。 但这还没有结束。...就拿上面的例子来说，太阳只能在余下的 13 行、13 列像素中出现。如此一来任何小的位置差异都被隐藏起来，因为彼此具有微小差异的输出在最大池化过程都被融合在一起了。...这就是我对分类器在处理位置变化问题上的解释，但对类似的问题，比如不同时间位置上的音频信号又是如何呢？最近我对一种可以替代池化，被称为「扩张」或者又叫「空洞」卷积的方法很感兴趣。

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干货 | CNN 是如何处理图像中不同位置的对象的？

文中讨论了当要识别的对象出现在图像中的不同位置时，CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出的解释也许算不上完善，而且也仍然无法保证能够消除位置的影响，但这是一个不错的开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类的工程师最近问了我一个有趣的问题：模型是如何学会辨别位于图片中不同位置的物体的呢？...模型始终都会依据预测的准确性得到惩罚或是奖赏，所以为了获得好的评分它必须在带有这些不同的状况下还能猜出图片里的物体。这解释了为什么神经网络会学习如何处理位置差异。 但这还没有结束。...就拿上面的例子来说，太阳只能在余下的 13 行、13 列像素中出现。如此一来任何小的位置差异都被隐藏起来，因为彼此具有微小差异的输出在最大池化过程都被融合在一起了。...这就是我对分类器在处理位置变化问题上的解释，但对类似的问题，比如不同时间位置上的音频信号又是如何呢？最近我对一种可以替代池化，被称为「扩张」或者又叫「空洞」卷积的方法很感兴趣。

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怎么把12个不同的df数据全部放到同一个表同一个sheet中且数据间隔2行空格？（下篇）

有12个不同的df数据怎么把12个df数据全部放到同一个表同一个sheet中 每个df数据之间隔2行空格。 而且这12个df的表格不一样 完全不一样的12个数据 为了方便看 才放在一起的。...部分的df数据可能涉及二三十行 然后我把数字调高还是会出现数据叠在一起的情况？ 二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个指导：前面写好的没有删，你用的是追加写入之前已经写好的表格，你说下你的想法。...后来还给了一个指导：那你要先获取已存在表的可见行数，这个作为当前需要写入表格的起始行。 后面这个问题就简单一些了，可以直接复制到.py文件。...当然了，还有一个更好的方法，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。希望大家后面再遇到类似的问题，可以从这篇文章中得到启发。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas实战的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢

今天收到一封邮件，来询问这样的问题： [5veivplku0.png] 这样的邮件，是直接的邮件，没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话，写信人的需求应该是这个样子的： 他的原始数据： [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据： [1k3z09rele.png] 处理代码...，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的melt函数 3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行...：melt(dd)，达到的效果如下： [2dtmh98e89.png] 所以，就是一个函数melt的应用。

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跳跃的舞者，舞蹈链（Dancing Links）算法 -- 求解精确覆盖问题

整理自网络（博客园，CSDN） 精确覆盖问题的定义：给定一个由0-1组成的矩阵，是否能找到一个行的集合，使得集合中每一列都恰好包含一个1 例如：如下的矩阵 ?...蓝色部分包含3个1，分别在2行中，把这2行用紫色标示出来。 根据定义，同一列的1只能有1个，故紫色的两行，和红色的一行的1相冲突。...行分别对应矩阵1中的第2、4、5行 列分别对应矩阵1中的第1、2、4、7列 于是问题就转换为一个规模小点的精确覆盖问题 在新的矩阵中再选择第1行，如下图所示 ? 还是按照之前的步骤，进行标示。...1、从矩阵中选择一行 2、根据定义，标示矩阵中其他行的元素 3、删除相关行和列的元素，得到新矩阵 4、如果新矩阵是空矩阵，并且之前的一行都是1，那么求解结束，跳转到6；新矩阵不是空矩阵，继续求解，跳转到...Links是如何求解精确覆盖问题 1、首先判断Head.Right=Head？

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Dancing Links算法

Dancing Links略述  Dancing Links算法主要用于解决精确覆盖问题，精确覆盖问题就的定义：给定一个由0-1组成的矩阵，是否能找到一个行的集合，使得每个集合中每一列恰好只包含一个1。...由于这三列已经包含了1，所以把这三列往下标，图中懒得部分包含了3个1，这3个1分别在两行中，把这两行用紫色标出来，根据要求，同一列的1只能有一个，故紫色的两行和红色一行相冲突。...行分别对应矩阵1中的第2,4,5行，列分别对应1,2,4,7列,于是问题就转化为一个规模更小的精确覆盖问题。我们将该矩阵命名为矩阵2，在矩阵2中选择第一行，如下图所示 ?  ...从上面的求解过程来看，实际算法流程如下： 从矩阵中选择一行 根据定义，标示矩阵中其他行的元素 删除相关行和列的元素，得到新矩阵 如果新矩阵是空矩阵，并且之前的一行都是1，那么求解结束，跳转到6；新矩阵不是空矩阵...列标元素分量  下图就是根据题目构建好的交叉十字循环双向链表 ?  接下来，利用图来解释Dancing Links是如何求解精确覆盖问题。 首先判断Head.Right==Head？

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任意半径中值滤波（扩展至百分比滤波器）O(1)时间复杂度算法的原理、实现及效果。

为更好的理解文章的算法，我们先来看看黄氏算法的不足。特别注意到该算法行与行之间没有任何信息得到保留，而每个像素的处理至少有2r+1次加法和减法的直方图计算，这就是其复杂度为O(r)的原因。...首先，对于每一列图像，我们都为其维护一个直方图（对于8位图像，该直方图有256个元素），在整个的处理过程中，这些直方图数据都必须得到维护。...另外一个可以运行并行的地方就是从图像中读取数据以及将其累加到对应的直方图中。同上述交替更新列和核直方图不同的是，我们可以首先更新整行的列直方图。...请注意，在不同的处理器上同时处理这些块是该算法的一种很简单的并行算法。 这种优化说实在我不知道如何用代码去实现。 　　...记得前面说过计算中值的过程是先在粗分数据中寻找中值所在段，然后再从细分数据中找到精确值。对于核的中值，每个列直方图最多只会有2r+1次贡献，意味着只有2r+1个对应的细分段对计算结果有用。

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矩阵相乘在GPU上的终极优化：深度解析Maxas汇编器工作原理

矩阵相乘，在之前的直观算法中，计算一个 C 矩阵的元素是按照矩阵乘法的定义 ? ，取 A 中的一行和 B 中的一列做内积。A 中的一行和 B 中的一列都要被用到 64 次。...，tid2=1载入第二行 tid15 = tid & 15; // 本线程在每一行中列的位置 // 这些track变量表示本线程需要载入的数据在tex中的偏移，乘以4即在$A_i$或$B_j_T$中的偏移...显然这是调整寄存器编号能得到的最好结果，图中黑框标出的 bank 冲突不管如何调整 C 矩阵的编号是无法避免的，因为其来源是 A 和 B 用到了同一个 bank，而 A 和 B 中的操作数既需要占据所有四个...将cs寄存器的数写入主显存，对于整个warp相当于将一列连续的32个浮点数写入主显存。逻辑上可以看作是步骤2的反过程，除了改列的位置在共享内存和主显存中有所不同。...// 左边和右边两对4x4矩阵在C矩阵中对应的位置可以通过平移32列而重合，考虑到矩阵本身宽度有4列（在之前4次循环中已经通过 += ldc4 4次得到实现） // 实际需要额外平移的是左右两对

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比对软件BWA及其算法（下）

图1展示了如何构建示例序列R的BWT、后缀数组(SA, suffix array)。首先，将R的末尾附加上结束字符$，我们认定它在∑中的字母表顺序小于所有字符。...图2 图2（Fig.2）对查询序列的精确检索：在获得F列和L列之后，我们通过LF比对回溯查询序列，这一点之后会在图5中详细解释，回溯比对得到的结果在BW矩阵上时一个区间，称为后缀数组区间(SA, Suffix...最大精确比对(MEM, maximal exact matches)是读段的子字符串在参考基因组上的精确比对，且不能在任何方向上进一步延伸。超精确比对是查询读段每个位置中覆盖该位置的最长精确匹配。...因为LF比对是自后向前回溯的，所以我们首先从查询序列3’端的T开始，根据之前旋转(Rotation)的规则，同一行中L列的碱基实际上是F列中的前一个碱基，所以比对从F列中的三个T起始，这三行中有两行F列碱基为...BW矩阵还有一个性质，即F列中的出现的第k个字符x和L列出现的第k个字符x在原字符串R上是同一个字符。

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2023.4生信马拉松day3-数据结构

-数据框二维数据；约等于表格 但是：列有要求（同一列只允许同一种数据类型）；不是文件（可以导出来成为一个文件）；数据框单独拿出的一列是向量，视为一个整体；-矩阵二维数据；同一列同一行都只允许一种数据类型...df1[,3]df1[,ncol(df1)]#如何取数据框除了最后一列以外的其他列？...[df1$score > 0] #把score那一列中TRUE对应的元素取出来，把FALSE对应的元素去掉df1[df1$score > 0,1] #把df1中score > 0的行取出来...y和x %in% y的区别：前者是x和y对应位置一对一比较，是等位运算；后者是x每一个元素都要和y里所有的元素比一遍；4.数据框修改#改一个格df1[3,3] <- 5df1#改一整列df1$score...df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1#改行名和列名rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4")#只修改某一行/列的名colnames

1.4K00

学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量，矩阵、向量相乘，单位矩阵、逆矩阵

如果每个元素都属于R，向量有n个元素，向量属于实数集R的n次笛卡儿乘积构成集合，记ℝⁿ。明确表示向量元素，元素排列成一个方括号包围纵列。向量看作空间中点。每个元素是不同坐标轴上的坐标。...Ai,:表示A中垂直坐标i上一横排元素，A的第i行(row)。右下元素。A:,i表示A的第i列(column)。明确表示矩阵元素，方括号括起数组。...矩阵值表达式索引，表达式后接下标，f(A)i,j表示函数f作用在A上输出矩阵第i行第j列元素。 张量(tensor)。超过两维的数组。一个数组中元素分布在若干维坐标规则网络中。A表示张量“A”。...向量b和矩阵A每一行相加。无须在加法操作前定义一个将向量b复制到第一行而生成的矩阵。隐式复制向量b到很多位置方式，称广播(broadcasting)。 矩阵、向量相乘。...相同逆矩阵可用于多次求解不同向量b方程。逆矩阵A⁽-1⁾在数字计算机上只能表现出有限精度，有效用向量bt算法得到更精确x，逆矩阵A⁽-1⁾主要作理论工具。

2.6K00

常用的表格检测识别方法——表格结构识别方法 (下）

Rahgozar等人 （1994）则根据行列来进行表格结构的识别，其先 识别出图片中的文本块，然后按照文本块的位置以及两个单元格中间的空白区域做行的聚类和列的聚类，之后通过行和列的交叉得到每个单元格的位...之后Li等人（2012）使用OCR引擎抽取表单中的文本内容和文本位置，使用关键词 来定位表头，然后将表头信息和表的投影信息结合 起来，得到列分隔符和行分隔符来得到表格结构。...输出信号r和c表示像素中的每一行（列）是逻辑表行（列）分隔符区域的一部分的概率。...由于每一行像素都包含一个唯一的概率，作者可以取一个垂直切片得到一个一维概率信号 r^n，其中n表示块索引。为了使中间预测 r^n可用于第n + 1块，作者还将2D中的概率连接到块的输出中。...然而，作者发现DETR中原始的二分匹配算法在训练阶段是不稳定的，即在不同的训练时期可以对同一图像中的不同对象进行查询，这大大降低了模型的收敛速度。

2.4K10

matlab基础与常用语法

] %同一行中间用逗号分隔，也可以不用逗号，直接用空格 a = [1 2 3] disp(a) % 注意，disp函数比较特殊，这里可要分号，可不要分号哦 disp(a); % matlab中两个字符串的合并有两种方法...，则需要根据行和列的方向作区分 clc E = [1,2;3,4;5,6] % a=sum(x); %按列求和(得到一个行向量） a = sum(E) a = sum(E,1) % a=sum(x,2)...; %按行求和(得到一个列向量） a = sum(E,2) % a=sum(x(:));%对整个矩阵求和 a = sum(sum(E)) a = sum(E(:)) %% 基础：matlab中如何提取矩阵中指定位置的元素...p/5907033.html 博客内有更加深入的探究 % find函数，它可以用来返回向量或者矩阵中不为0的元素的位置索引。...若X是一个矩阵（二维，有行和列），索引该如何返回呢？

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Python 图形化界面基础篇：使用网格布局（ Grid Layout ）排列元素

使用网格布局，你可以将 GUI 界面划分为一个二维网格，并将各种 GUI 元素放置在网格的不同行和列中。这使得创建复杂的布局变得非常直观，因为你可以精确地指定每个元素在界面上的位置。...步骤4：将元素放置在网格中 一旦创建了网格，你可以将 GUI 元素放置在网格的特定行和列中。为了实现这一点，你需要使用 row 和 column 参数来指定元素所在的行和列。...以下是一个示例，演示如何创建一个标签和一个按钮，并将它们放置在网格布局中的不同位置： # 创建一个标签 label = tk.Label(grid_frame, text="这是一个标签") # 将标签放置在第...行第1列 button.grid(row=1, column=1) 在上面的示例中，我们首先创建了一个标签 label 和一个按钮 button ，然后使用 grid() 方法将它们放置在网格中的不同位置...网格布局是一种强大的布局管理器，可用于创建复杂的 GUI 界面。通过将界面划分为行和列的网格，我们能够精确控制元素的位置和布局。

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Leetcode No.52 N皇后 II（DFS）

显然，每个皇后必须位于不同行和不同列，因此将 N 个皇后放置在N×N 的棋盘上，一定是每一行有且仅有一个皇后，每一列有且仅有一个皇后，且任何两个皇后都不能在同一条斜线上。...每次新放置的皇后都不能和已经放置的皇后之间有攻击：即新放置的皇后不能和任何一个已经放置的皇后在同一列以及同一条斜线上，并更新数组中的当前行的皇后列下标。当 N 个皇后都放置完毕，则找到一个可能的解。...方向一的斜线为从左上到右下方向，同一条斜线上的每个位置满足行下标与列下标之差相等，例如 (0,0)和 (3,3)在同一条方向一的斜线上。因此使用行下标与列下标之差即可明确表示每一条方向一的斜线。...方向二的斜线为从右上到左下方向，同一条斜线上的每个位置满足行下标与列下标之和相等，例如 (3,0) 和 (1,2) 在同一条方向二的斜线上。...因此使用行下标与列下标之和即可明确表示每一条方向二的斜线。 每次放置皇后时，对于每个位置判断其是否在三个集合中，如果三个集合都不包含当前位置，则当前位置是可以放置皇后的位置。

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机器学习入门 10-8 多分类问题中的混淆矩阵

▲average参数值 不同的average参数值是如何计算多分类问题指标的可以查阅上面的文档，这里主要来介绍一下'micro'参数值，micro是将多分类中的所有类别放到一起计算。...在这个(10 x 10)的矩阵中，行依然表示样本的真实值，列依然表示算法预测样本的预测值，因此对于第 i 行第 j 列的位置表示的是样本的真实值为 i 预测值为 j 的样本数量。...i 预测值为 i 的样本数量相对来说比较多，而第 i 行第 i 列的位置就是混淆矩阵中的对角线。...矩阵的值等于混淆矩阵中的每一个元素值除以混淆矩阵每一个行的和，即cfm / row_sums； 我们并不关注那些完全预测正确的结果，所以使用fill_diagonal函数将error_matrix中对角线位置的值设置为...比如对于error_matrix矩阵的第1行第9列元素值（从第0行第0列开始），表示真实为数字1但是算法错误预测为数字9的所有样本数占所有真实为数字1的样本总数的比重。

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