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NumPy中的广播：对不同形状的数组进行操作

NumPy是用于Python的科学计算库。它是数据科学领域中许多其他库（例如Pandas）的基础。 在机器学习领域，无论原始数据采用哪种格式，都必须将其转换为数字数组以进行计算和分析。...因此，需要对阵列进行快速，鲁棒和准确的计算，以对数据执行有效的操作。 NumPy是科学计算的主要库，因为它提供了我们刚刚提到的功能。在本文中，我们重点介绍正在广播的NumPy的特定类型的操作。...维度:索引的数量 形状:数组在每个维度上的大小 大小:数组中元素的总数。 尺寸的计算方法是将每个维度的尺寸相乘。我们来做一个简单的例子。...图中所示的拉伸只是概念上的。NumPy实际上并不对标量进行复制，以匹配数组的大小。相反，在加法中使用原始标量值。因此，广播操作在内存和计算方面非常高效。 我们还可以对高维数组和一个标量进行加法操作。...第一个数组的形状是（4,1），第二个数组的形状是（1,4）。由于在两个维度上都进行广播，因此所得数组的形状为（4,4）。 ? 当对两个以上的数组进行算术运算时，也会发生广播。同样的规则也适用于此。

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Numpy学习笔记二——初始化数组的10种方法

import numpy as np #1、创建一个长度为10的数组，数组的值都是0 np.zeros(10,dtype=int) #2、创建一个3x5的浮点型数组，数组的值都是1 np.ones...((3,5),dtype=float) #3、创建一个3x5的浮点型数组，数组的值都是3.14 np.full((3,5),3.14) #4、创建一个3x5的浮点型数组，数组的值是一个线性序列,从o开始...，到20结束，步长为2,（它和内置的range()函数类似 np.arange(0,20, 2) #5、创建一个5个元素的数组，这5个数均匀的分配到0～1 np.linespace(0, 1, 5) #6...、创建一个3x3的，在0～1均匀分配的随机数组成的数组 np.random.random(3,3)) #7、创建一个3x3的，均值为0，方差为1,正太分布的随即数数组 np.random.normal(...3个整形数组组成的未初始化的数组,数组的值是内存空间中的任意值 np.empty(3) 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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    用Keras进行深度学习模式的正则化方法：Dropout

    照片版权：Trekking Rinjani 神经网络的Dropout正则化 Dropout是由Srivastava等人在2014年的一篇论文中提出的一种针对神经网络模型的正则化方法“Dropout: A...它的效果是让网络对神经元的特定权重变得不那么敏感。让网络能够更好地泛化，并且很少过拟合训练数据。...这是二分类问题，其目标是用声纳的回声正确识别岩石和矿。它是神经网络的一个很好的测试数据集，因为所有的输入值都是数字型，并且具有相同的量纲。 数据集可以从UCI Machine Learning库下载。...有60个输入值和一个输出值，输入值在网络使用前被归一化。基准神经网络模型有两个隐藏层，第一个为60个节点，第二个为30个。使用随机梯度下降以较低的学习率和动量对模型进行训练。...这些增加的学习率的方法也是在原来的Dropout论文中推荐的。 继续从上面的基准示例，下面的代码练习与相同的输入Dropout网络。

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    用Keras进行深度学习模式的正则化方法：Dropout

    照片版权：Trekking Rinjani 神经网络的Dropout正则化 Dropout是由Srivastava等人在2014年的一篇论文中提出的一种针对神经网络模型的正则化方法“Dropout: A...它的效果是让网络对神经元的特定权重变得不那么敏感。让网络能够更好地泛化，并且很少过拟合训练数据。...这是二分类问题，其目标是用声纳的回声正确识别岩石和矿。它是神经网络的一个很好的测试数据集，因为所有的输入值都是数字型，并且具有相同的量纲。 数据集可以从UCI Machine Learning库下载。...有60个输入值和一个输出值，输入值在网络使用前被归一化。基准神经网络模型有两个隐藏层，第一个为60个节点，第二个为30个。使用随机梯度下降以较低的学习率和动量对模型进行训练。...这些增加的学习率的方法也是在原来的Dropout论文中推荐的。 继续从上面的基准示例，下面的代码练习与相同的输入Dropout网络。

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    用Python进行数据可视化的10种方法

    他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。...在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能在Python中实现可视化？ 涉及到的东西并不多！...Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构建复杂的可视化。 我能做哪些不同的可视化？...我就是用下面的数据集来创建这些可视化的。 ? 导入数据集 ? 1、直方图 ? 2.箱线图 ? 3.小提琴图 ? 4.条形图 ? 5.折线图 ? 6.堆积柱形图 ?...在以后的文章中，我们还将探讨用Python实现地图可视化和词云。 来源：爱数据 ?

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    用Python进行数据可视化的10种方法

    他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。...我就是用下面的数据集来创建这些可视化的。 ? 导入数据集 ? 1.直方图 ? ? 2.箱线图 ? ? 3.小提琴图 ? 4.条形图 ? ? 5.折线图 ? ? 6.堆积柱形图 ? ? 7.散点图 ?...在以后的文章中，我们还将探讨用Python实现地图可视化和词云。...大数据文摘也曾经发布过用R进行数据可视化的文章，《用R语言进行数据可视化的综合指南（一）》和《用R语言进行数据可视化的综合指南（二）》。大家可以参考一下，做个对比。...用R语言进行数据可视化的综合指南（一） 用R语言进行数据可视化的综合指南（二） ? ?

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    2025-01-22：使二进制数组全部等于 1 的最少操作次数Ⅱ。用go语言，给定一个二进制数组 nums，你可以对数组进行以下

    2025-01-22：使二进制数组全部等于 1 的最少操作次数Ⅱ。...用go语言，给定一个二进制数组 nums，你可以对数组进行以下操作任意次（包括0次）： 选择任何一个下标 i，并将从该下标开始到数组末尾的所有元素进行反转。反转的意思是将0变为1，或将1变为0。...6.下一个元素为 0，操作次数为奇数，需要进行反转，此时数组变为 [1, 1, 1, 1, 0]，操作次数加1。...7.最后一个元素是 1，操作次数为偶数，需要进行反转，此时数组变为 [1, 1, 1, 1, 1]，操作次数加1。 最终的操作次数为 4，将数组中所有元素变为 1 需要进行 4 次操作。...总的时间复杂度：遍历数组需要 O(n) 的时间复杂度，其中 n 是数组的长度。 总的额外空间复杂度：在解决问题的过程中，只使用了常数级别的额外空间，额外空间复杂度为 O(1)。

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    GitLab CI是什么？在GitLab上自动化进行单元测试的方法

    在这篇文章中，将介绍在GitLab上使用GitLab CI轻松实现单元测试自动化的方法。首先存在着CI（Continuous Integration，持续集成）的概念。...为了提高程序开发的效率和质量，我们会持续执行构建和测试操作。具体来说，例如，每次对Git仓库进行更改并推送时，都会自动配置以执行构建和测试操作。...在GitLab CI中，为了进行CI构建和测试，GitLab.com已经为我们准备好了服务器，因此我们无需自行准备，可以轻松配置CI。...我们将以Python的例子进行介绍。创建Git仓库那么，我们将在GitLab上实际自动化进行单元测试。首先，在GitLab.com上注册账户并登录。确保已经设置好SSH公钥等信息。...值得注意的是，如果你使用Scala + sbt + ScalaTest + sbt-scoverage配置自动化测试，你可以在「Test coverage parsing」中输入「Coverage was

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    格式化http的header字符串为数组(格式为键值对或格式传header值用的索引数组)

    格式为键值对的话，方便取值 或格式传header值用的索引数组，可以用于调用接口传值使用 /**格式化http的header字符串为数组 * @param $header_str header头字符串...* @param int $is_need_key 是否分割成键值对数组，方便取出每一项的值，仅仅分割换行不分割键值对的话这个数据格式刚好可以抓数据时候传header * @return array...返回数组 */ function http_header_to_arr($header_str,$is_need_key=0){ $header_list = explode("\n", $...bin2hex(base64_decode($header_arr['Content-MD5'])); } return $header_arr; } 未经允许不得转载：肥猫博客 » 格式化http...的header字符串为数组(格式为键值对或格式传header值用的索引数组)

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    2025-01-21：使二进制数组全部等于 1 的最少操作次数Ⅰ。用go语言，给定一个二进制数组 nums，你可以进行以下操作任

    2025-01-21：使二进制数组全部等于 1 的最少操作次数Ⅰ。用go语言，给定一个二进制数组 nums，你可以进行以下操作任意次数（包括0次）： 选择数组中任意连续的3个元素，并将它们全部反转。...大体步骤如下： 1.初始化变量n为数组nums的长度，初始化变量ans为0，用于记录操作次数。...2.遍历数组nums： 2.1.如果当前元素为0： 2.1.1.检查是否到达数组末尾前3个元素，若是则无法完成操作返回-1。 2.1.2.将当前元素及后两个元素进行异或操作，即0变为1，1变为0。...总的时间复杂度： 遍历数组一次为O(n)，其中n为nums的长度，每次操作都固定是3个元素，因此可以看作是常数时间复杂度操作。...总的额外空间复杂度： 除了存储输入数组nums外，算法本身并没有使用额外的空间，因此额外空间复杂度为O(1)。

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    基于 OpenCV 的图像分割

    在语义上对图像进行分段的深度学习方法 验证 我们从已手动分割的基础数据集开始。为了量化分段算法的性能，我们将真实数据与预测数据的二进制分段进行比较，同时显示准确性和更有效的指标。...要确定哪种阈值技术最适合分割，我们可以先通过阈值确定是否存在将这两个类别分开的独特像素强度。在这种情况下，可以使用通过目视检查获得的强度对图像进行二值化处理。...分割 去除噪声后，我们可以用skimage滤波器模块对所有阈值的结果进行比较，来确定所需要使用的像素。有时，在图像中，其像素强度的直方图不是双峰的。...因此，可能会有另一种阈值方法可以比基于阈值形状在内核形状中进行阈值化的自适应阈值方法更好。Skimage中的函数可以方便看到不同阈值的处理结果。...这说明了为什么精度不是二进制分类的好方法。 F1分数是0.84。因此，在这种情况下，我们可能不需要用于二进制分割的更复杂的阈值算法。

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    七.图像阈值化处理及民族服饰实验对比

    本篇文章将讲解图像阈值化处理操作，包括二进制阈值化、反二进制阈值化、截断阈值化、反阈值化为0、阈值化为0。全文均是基础知识，希望对您有所帮助。...希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 一.阈值化 二.二进制阈值化 三.反二进制阈值化 四.截断阈值化 五.反阈值化为0 六.阈值化为0 该系列在github所有源代码： https://...反二进制阈值化 该方法与二进制阈值化方法相似，先要选定一个特定的灰度值作为阈值，比如127。...反阈值化为0 该方法先选定一个阈值，比如127，接着对图像的灰度值进行如下处理： (1) 大于等于阈值127的像素点变为0 (2) 小于该阈值的像素点值保持不变 例如，163->0，86->86，...阈值化为0 该方法先选定一个阈值，比如127，接着对图像的灰度值进行如下处理： (1) 大于等于阈值127的像素点，值保持不变 (2) 小于该阈值的像素点值设置为0 例如，163->163，86-

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    八.图像腐蚀与图像膨胀

    前一篇文章介绍图像阈值化处理操作，包括二进制阈值化、反二进制阈值化、截断阈值化、反阈值化为0、阈值化为0。...1.图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下： 该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理，其中B是一个卷积模板或卷积核，其形状可以为正方形或圆形，通过模板B与图像A进行卷积计算，扫描图像中的每一个像素点...处理结果如下图所示： ---- 2.图像腐蚀 腐蚀的运算符是“－”，其定义如下： 该公式表示图像A用卷积模板B来进行腐蚀处理，通过模板B与图像A进行卷积计算，得出B覆盖区域的像素点最小值，并用这个最小值来替代参考点的像素值...其主要包括两个输入对象： 二值图像 卷积核 卷积核是腐蚀中的关键数组，采用numpy库可以生成。...对腐蚀过的图像，进行膨胀处理，可以去除噪声，并且保持原有形状。 它也包括两个输入对象： 二值图像或原始图像 卷积核 卷积核是腐蚀中的关键数组，采用numpy库可以生成。

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    OpenCV系列之轮廓入门 | 二十一

    轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。 为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。...让我们看看如何找到二进制图像的轮廓： import numpy as np import cv2 as cv im = cv.imread('test.jpg') imgray = cv.cvtColor...轮廓是图像中所有轮廓的Python列表。每个单独的轮廓是一个(x,y)坐标的Numpy数组的边界点的对象。 注意 稍后我们将详细讨论第二和第三个参数以及有关层次结构。...只需在轮廓数组中的所有坐标上绘制一个圆（以蓝色绘制）。...第一幅图像显示了我用cv.CHAIN_APPROX_NONE获得的积分（734个点），第二幅图像显示了我用cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE获得的效果（只有4个点）。

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    《Java面试题集中营》- Java基础

    二进制小数无法精确表达十进制小数，计算机在计算十进制小数的过程中要先转换为二进制进行计算，这个过程中出现了误差 请你讲讲一个十进制的数在内存中是怎么存的？...以二进制补码形式存储，最高位是符号位，正数的补码是它的原码，负数的补码是它的反码加1，在求反码时符号位不变，其他取反，1表示负数，0正数 接口和抽象类的区别是什么 ？...或者请解释Serializable 接口的作用 序列化是一种用来处理对象流的机制，也就是将对象的内容转化成二进制流，可以将对象持久化或者网络传输 反序列化是将二进制流还原为对象的过程 实现Java序列化...这个初始容量 不一定等于初始化完成后底层数组实际的容量，因为存在阈值的计算，方法如下；也不是初始容量是多少开始就能存多少个元素，因为存在负载因子，在底层数组还没满的时候就会进行扩容 阈值计算方法为：...新数组大小，阈值大小 以后什么情况下会再次扩容，这次是怎么计算新数组大小，及阈值大小的 HashMap、ConcurrentHashMap初始化阈值为什么要是8，才转为红黑树？

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    7000 字说清楚 HashMap，面试点都在里面了

    初始化 HashMap 使用 HashMap肯定要初始化吧，很多情况下都是用无参构造方法创建。...从 put 方法解密核心原理 put方法是增加键值对最常用的方法，也是最复杂的过程，增加键值对的过程涉及了 HashMap最核心的原理，主要包括以下几点： 什么情况下会扩容，扩容的规则是什么？...在执行 put方法时，第一步要检查 table 数组是否为空或者长度是否为 0，如果是这样的，说明这是首次插入键值对，需要执行 table 数组初始化操作。...为什么放在一起说呢，因为首次初始化和扩容都是用的同一个方法，叫做 resize()。以下是我注释的 resize()方法。...确定插入点 当我们调用 put方法时，第一步是对 key 进行 hash 计算，计算这个值是为了之后寻找落点，也就是究竟要插入到 table 数组的哪个桶中。

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    机器学习-09-图像处理02-PIL+numpy+OpenCV实践

    PIL模块读取的图像数据不能直接与整型、浮点型等数据类型进行运算，我们可以通过array()方法将图像数据转换成Numpy的数组对象，之后利用Numpy执行任意数学操作，完成一些复杂的图像处理流程。...，第一张为原图，后面依次为： 二进制阈值化、反二进制阈值化、截断阈值化、反阈值化为0 和 阈值化为0 。...，设为0 （2）反二进制阈值化–cv2.THRESH_BINARY_INV 与二进制阈值化相反，>thresh，设为0 <thresh，设为255 （3）截断阈值化–cv2.THRESH_TRUNC...图像高斯平滑也是邻域平均的思想对图像进行平滑的一种方法，在图像高斯平滑中，对图像进行平均时，不同位置的像素被赋予了不同的权重。...，能够恢复到原始图像 （3）在频域对图像进行处理，在频域的处理会反应在逆变换图像上 逆傅里叶变换的实现–从频谱图像恢复到原始图像 numpy.fft.ifft2()： 实现逆傅里叶变换，返回一个复数数组

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    【计算机视觉处理5】阈值处理

    【计算机视觉处理5】阈值处理 1、阈值处理 阈值处理就是设定某个阈值，然后对大于阈值的像素或者小于阈值的像素统一处理的过程。比如下面这个简单的图像： ?...每个格子表示一个像素，格子中的数字表示图片的像素值。如果设定阈值为8，那我们可以把图片分成两个区域，如下图： ? 然后我们统一对绿色区域或者蓝色区域进行操作，这就是阈值处理了。...我们通常的操作是将高于某一阈值的像素值处理为255，或者低于某一阈值的像素值处理为0。或者两者同时进行。当我们两者同时进行时，我们可以把这个操作成为二值化，因为处理后的图片只有纯黑和纯白两个颜色。...2、用numpy实现阈值处理 在numpy的ndarray数组中，提供了布尔索引的操作。通过布尔索引我们可以方便快速实现阈值处理，而不需要写大量的for循环。...我们用代码来实战一下： import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread('beautiful.JPG', 0) # 进行二值化阈值处理 _, result = cv2.threshold

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