有没有可能在不使用for循环的情况下采用不同实例的规范?例如。给定一个形状( 10 , 2048 )的numpy数组-> 10个实例的2048个特征,我想取每个实例的范数减去实例的平均值,然后取每个实例的范数,并对它们求和。下面是for循环的等价物,x是数据,而不是0 x = np.zeros((10,2048))
sum
在本文中,我必须在训练CNN之前对图像进行预处理。We extracted RGB patches of 61x61 dimensions associated with each poselet activation, subtracted themean and used this data to train the convnet model shown in Table 1
你能告诉我“减去平均数”是什么意思吗?告诉我这些步骤是否正确(这是我所理解的) 1)计算整个图像的红通道、绿通道和蓝通道<e
如何按组对两个字段求和并减去它们?也就是说,每个租户的所有金额将被相加,然后他们的AmountPaid将被相加和减去。tblTransactions.AmountCharged) - SUM(tblTransactions.AmountPaid) FROM tblTransactions
Where tblTrascactions.TenantID = x其中'x‘是组的租户id。
我希望计算矩阵中每一列(或行)中相邻值的平均值(例如1、1和2、2、1和3、1、3、3、1和4,1),并将其适用于所有列。我尝试使用mapply函数(避免使用for循环),计算每列中前两个值的平均值,并计划逐行将其应用于整个矩阵。然而,如果我试图对值进行求和,而不是对平均值函数进行求和,这似乎是可行的。见下面的例子:
x <