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R语言的常用函数速查

：计算各数据子集的概括统计量tapply：对“不规则”数组应用函数 二、数学 1....：行名或列名 %*%：矩阵乘法crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积kronecker：数组的Kronecker积 apply：对数组的某些维应用函数tapply：对“不规则”数组应用函数...sweep：计算数组的概括统计量aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集...工作环境 ls，objects：显示对象列表 rm, remove：删除对象q，quit：退出系统 .First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。options：系统选项 ?...统计分布 每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数 函数，r――随机数函数。比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。

2.5K90

速度快4倍 | MIT&交大&清华联合提出FlatFormer，一个非常高效的Transformer方法

作者首先对点云进行窗口排序，并将其分成大小相等的组，而不是形状相等的窗口。这样，可以有效地避免昂贵的结构化和填充开销。...这些方法仅适用于单个物体或部分室内扫描（少于4k个点）且无法有效地扩展到室外场景（超过30k个点）。...由于基本的MHSA Kernel 无法有效地支持可变序列长度，SST将大小相似的窗口分组，并将每个分组内的所有窗口都填充到该组内的最大值（图5）。 然后，在单独的每个分组内应用MHSA。...作者将这三个线性投影打包成一个批处理的矩阵乘法（由于在作者的FWA中， \mathcal{Q} ， \mathcal{K} 和 \mathcal{V} 具有相同形状），以提高并行性。...5.3.3 Breakdown for System Optimizations 在图8中，作者分析了作者在第4.3节中提出的系统优化方法的有效性。

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学习OpenCV，新手常会问我的十个问题 | 视觉入门

Q2 我怎么把我想要的区域取到，被自己蠢哭了 解答： C++下，只要你有rect/box 直接这样即可 Mat roi = image(rect) 就这么简单就可以获取ROI区域了，针对不规则ROI区域...，用下面的代码搞定 bitwise_and(image, image, roi, mask) 其中mask是不规则ROI的遮罩区域。...OpenCV中怎么没有填充几何对象的方法?...解答： 记得在绘制这些几何形状的时候把线宽参数设置为-1即可填充，大于零只会绘制描边。记住就是这个参数lineWidth, 大于0表示描边，小于零表示填充。对所有绘制图形的API都是一样。...Q8 为什么我编译出来的OpenCV的lib里面是一堆lib文件，没有opencv_world相关lib文件 解答： 原因很简单，记得cmake的时候把生成 opencv world 选项勾上才可以 Q9

1.3K30

什么样的点可以称为三维点云的关键点？

本工作受D2-Net启发，提出了一种新的三维点云关键点定义方式，将其与三维点的特征描述子关联起来，有效的回答了什么是三维点云中的关键点，并验证了该方法检测到的关键点的可重复性。...这样的话，即使此方法检测到的关键点可以有效用于后续任务，但此方法本身仍需处理完整点云中的所有点，并不能在关键点提取阶段就有效的降低计算和内存压力。...在下方法，我们将首先描述对不规则 3D点云进行特征描述子提取和和关键点检测的基本步骤，然后解释我们的方法在3D领域中处理稀疏性变化的策略。 Fig1：（左）D3Feat的网络架构。...一、稠密特征描述子提取 为了解决不规则点的卷积问题并更好地捕获局部几何信息，KPConv方法被提出来，它使用带卷积权重的核点来模拟二维卷积中的核像素，然后在原始点云上定义卷积操作。...给定一对部分重叠的点云碎片P和Q，以及一个包括n对对应3D点的集合。

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学习OpenCV，新手常会问我的十个问题

Q2 我怎么把我想要的区域取到，被自己蠢哭了 解答： C++下，只要你有rect/box 直接这样即可 Mat roi = image(rect) 就这么简单就可以获取ROI区域了，针对不规则ROI区域...，用下面的代码搞定 bitwise_and(image, image, roi, mask) 其中mask是不规则ROI的遮罩区域。...OpenCV中怎么没有填充几何对象的方法?...解答： 记得在绘制这些几何形状的时候把线宽参数设置为-1即可填充，大于零只会绘制描边。记住就是这个参数lineWidth, 大于0表示描边，小于零表示填充。对所有绘制图形的API都是一样。...Q8 为什么我编译出来的OpenCV的lib里面是一堆lib文件，没有opencv_world相关lib文件 解答： 原因很简单，记得cmake的时候把生成 opencv world 选项勾上才可以 Q9

1.2K60

图像人脸补全问题的前世今生【附PPT与视频资料】

该方法的损失函数包含全局与局部判别损失以及重建损失, 不仅在补全区域的细节方面生成的比较好, 而且还可以通过巧妙地设计损失处理不规则的遮挡区域. 一些效果如下图: ?...在使用深度学习方法进行图片补全的时候, 一般将缺失的区域使用白色或者是随机噪声来填充, 再使用卷积层来提取上下文特征以及后续的补全....白色/随机噪声本来没有有效信息, 对它们与有效的信息不加区别的卷积并不合理, 这样的补全结果会出现一些副作用, 如下图所示: ?...式中的W是卷积核, X是一个卷积核上对应的图片内容, M是一个卷积核上的含遮挡信息的Mask矩阵, 元素只含0,1; 右边的m’就是每层更新Mask矩阵的方法. 该方法的一些补全效果如图: ?...上述的Partial Convolution方法虽然不全效果好, 但是随着网络层数的增加, 器Mask矩阵中的遮挡的部分会越来越萎缩, 到最后每一层的Mask矩阵就认为没有遮挡了, Free-Form

1.1K20

ISSCC 2023 16.1 MulTCIM详解-存内计算在多模态领域的应用前沿论文

但是，当前的多模态Transformer模型在硬件上执行时面临以下三项稀疏度方面的挑战：（1）注意力稀疏性方面，作为Transformer模型重要组成部分的注意力矩阵，具有不规则的稀疏性，可能导致较长的复用距离...针对以上问题，本文提出了三项针对性解决方案：（1）针对注意力矩阵不规则稀疏性导致的较长复用距离，本文提出一种长重用消除调度器（LRES，Long Reuse Elimination Scheduler）...，在这一步骤中，管理器会识别产生广泛注意的Q和K向量，因为这些向量需要在CIM核心中存储更长的时间，以提高CIM的利用率；2）局部注意力排序器：对剩余的注意力矩阵，Q和K向量进行重新排序，其中K作为权重...MACN则是将所有CIM核动态地划分为两个流水线阶段：StageS用于Q、K和V令牌生成中的静态矩阵乘法（MM）；StageD用于注意力计算的动态MM，下面将详细分析两个模块。...此外，在跨模态交换方面，传统方法顺次计算模态，不同的模态参数会导致跨模态交换机中有许多空闲的CIM宏；而MACN利用模态对称性来重叠多模态Q、K令牌的生成，从而降低延迟。

18810

（数据科学学习手札01）Python与R基本数据结构之异同

i,j in enumerate(list1): print(i,j) 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 *这里的enumerate()方法用于返回序列对应元素的下标及值...dic1 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} 特点：只可通过字典特有方法遍历，可通过'键-值‘的方式进行索引，键名不可重复，值可以重复 字典的遍历： 方式1： for key in dic1...，不能像vector一样自由的做不规则切片和增减元素 matrix()的byrow参数 > mat1 <- matrix(v1,nrow=2,ncol=5,byrow=TRUE) > mat1...[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 2 3 4 5 [2,] 6 7 8 9 10 byrow表示向量按行填充进而转为矩阵...（由列表嵌套成的矩阵，非numpy 中的matrix）转化为数据框 mat1 = [[1,2,3],[4,5,6]] index = ['a','b'] colnames = ['x','y','z']

768140

机器学习 | 基于机器学习的供应链管理之销售库存优化分析（实操分享）

表示最近竞争对手的距离，是一个连续变量，用中位值填充该变量的缺失值，其它的确实变量统统用0填充。...表示竞争对手开业以来的总的月份；Promo2SinceYear/ Promo2SinceWeek表示商店参与最近促销的年份和参与时间所在的周，构造字段Promo2Since表示商家参与促销以来所经历的周数...最后做出所有变量的相关系数矩阵，如下所示 image.png 发现Weekofyear和Month，Promo2和PromoInterval相关性非常之高，于是建模时舍弃Month和PromoInterval...通过某些方法，例如傅里叶分解、小波分解、TSI分解等，将数据分解成可预测部分和不规则变动（随机波动）部分，可预测部分占比比不规则变动大很多，那么就具备了预测未来的条件。...预测区间根据预测值的四分位数确定，预测上线为Q3+k1(Q3-Q1)，下线为Q1-k2(Q3-Q1)，其中k1，k2的值由商家的库存状况自行确定。

1.1K60

3万字详细解析清华大学最新综述工作：大模型高效推理综述

，这个阶段的输出将是一个菜的列表(例如，面条，火锅，米饭)，没有详细的描述。...具体来说，输入Q和K矩阵首先通过核函数 φ 映射到核空间，但是保持其原始维度。接着利用矩阵乘法的关联特性，允许K和V在与Q交互之前相乘。...研究表明，保证权值与Hessian矩阵之间的不相干性可以提高LDLQ的有效性。QuIP利用LDLQ，通过随机正交矩阵乘法实现非相干性。FineQuant采用了一种启发式方法。...由于译码方法的应用，Q矩阵在decoding过程中会退化为一批向量，如果并行度仅限于batch大小维度，则很难填充计算单元。FlashDecoding通过在序列维度上引入并行计算来解决这个问题。...对于那些没有数据依赖的运算符，当单个内核执行无法填充硬件容量时，通过融合实现内核并行是有益的。 核融合技术被证明对大模型推理是有效的，具有上述所有优点。

21110

二维码生成原理及解析代码

图6.14 二维码数据填充 小模块可以分为常规模块和非常规模块，每个模块的容量都为 8。常规情况下，小模块都为宽度为 2 的竖直小矩阵，按照方向将 8bits 的码字填充在内。...图6.15 常规模块内的填充方向 原则 2：每个码字的最高有效位（即第7个bit）应置于第一个可用位。...对于向上填充的方向，最高有效位应该占据模块的右下角；向下填充的方向，最高有效位占据模块的右上方。...注：对于某些模块（以下图 6.17 为例），如果前一个模块在右边模块的列内部结束，则该模块成为不规则模块，且与常规模块相比，原本填充方向向上时，最高位应该在右上角，此时则变为左下角； 原则 3：当一个模块的两列同时遇到对齐图案或时序图案的水平边界时...，并形成一个不规则模块。

8.7K104

Flutter 绘制探索 | 扇形区域与点击校验

; ---- 下面是通过四点形成扇形区域路径的过程，其中 arcToPoint 能做出指定终点的圆弧路径，详细介绍可免费参见 ： 《妙笔生花-第五章》 相关方法。...其中你可以通过操作 Paint 画笔，来实现更多的效果：比如使用的 shader 在扇形区域内填充图片、渐变等，这些基础可参见小册。...几何校验与 Path 校验的区别 有些聪明的小伙伴可能会问： 能问出这个问题，说明对绘制的基础掌握的还是比较牢固的。Path#contains 方法对于不规则的图形校验是至上法宝。...当初步校验不合格，可以直接结束判断，而且其中只是基本的运算符计算，没有涉及复杂的循环判断。对于标准图形来说，这种方式既有效，又便捷，是比较好的。...但千万别会错意，我并不是说 path.contains 方法耗时，百万次才耗时两三百毫秒，如果不是超大批量的路径遍历校验，基本上也没什么影响。

1K30

R语言 常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

逻辑运算 20、控制结构相关 21、自定义函数相关 22、输入输出 23、工作环境 24、简单统计量 25、时间序列 【往期回顾】 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法...：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名 row/colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法...crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积 kronecker：数组的Kronecker积 apply：对数组的某些维应用函数 tapply：对“不规则”数组应用函数 sweep：...计算数组的概括统计量 aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化 matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵 Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集 col...rm, remove：删除对象 q，quit：退出系统 .First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。

2.3K21

Python opencv图像处理基础总结(二) ROI操作与泛洪填充 模糊操作 边缘保留滤波EPF

ROI操作 ROI(Region Of Interest)，感兴趣区域，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，经常用来连接图像。...彩色图像和二值图像的泛洪填充 泛洪填充：将指定颜色从指定位置开始填充一个连通区域，此时的连通性由像素值的接近程度来衡量。...利用高斯分布权值矩阵与原始图像矩阵做卷积运算，由于高斯分布的傅里叶变换仍然是高斯分布，使用高斯模糊就减少了图像的高频分量，因此高斯模糊是低通滤波器，数学上讲，对图像做高斯模糊等相当于将图像与高斯函数卷积...至于高斯分布权重矩阵，就是对二维正态分布的密度函数（也就是高斯函数）采样再做归一化的产物。...使用python与opencv实现高斯模糊，只需调用GaussianBlur函数，给出高斯矩阵的尺寸和标准差就可以。

2.6K41

Lua数据结构

第一种方式就是使用一个不规则数组，即数组的数组，也就是一个所有元素均是另一个表的表。...对于大多数针对稀疏矩阵的操作来说，遍历空元素是非常低效的。相反，可以使用pairs来只遍历非nil的元素。例如，考虑如何进行由不规则数组表示的稀疏矩阵的矩阵乘法。...对于使用不规则矩阵实现的稀疏矩阵，内层循环会有问题。由于内层循环遍历的是一列b而不是一行，因此不能再此处使用pairs：这个循环必须遍历每一行来检查对应的行是否在对应列中有元素。...由于一个空的稀疏矩阵本身就是使用0填充的，所以对结果矩阵c的初始化没有任何问题。 下面代码战士了上述算法的完整实现，其中使用了pairs来处理稀疏矩阵的元素。...队列及双端队列 在Lua语言中实现队列的一种简单方法是使用table标准库中的函数insert和remove。

85720

【笔记】《Surface-from-Gradients: ...》的思路

, 对不规则的感兴趣区域(ROI)的重建不理想....p,-q,1)/sqrt(p^2+q^2+1)转换为了单位长度的法线图 对于法线图中的每个像素, 像素中心都代表了一个输入梯度(p,q), 分别是法线的x分量和y分量 对于每一个像素(i,j),...为了计算这些向量, 我们可以写出下面的矩阵N, 这个矩阵是应用在前面的z向量和p向量上的, 拆开来尝试一下就知道这实际上完成了求顶点中心和做差得到向量的过程 有了这个矩阵后, 对于这个约束我们可以写出下面这个代价函数...算法还有需要解决的问题就是不规则边界, 破洞, 高频噪声问题....对于不规则边界, 这个算法离散处理的好处就是不用在意这个问题, 在边界不规则的情况下仍然可以正常运行.对于破洞问题, 此算法的对抗能力也比传统算法强很多, 对于那些没有被给出法线的区域, 文中直接使用当前处理遇到的法线来作代替使用

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自注意力中的不同的掩码介绍以及他们是如何工作的?

例如下面是Q的权值矩阵QW。 将X矩阵转换为Q(查询)矩阵的权重，下面是利用QW矩阵可以得到查询矩阵Q。 计算的过程如下 现在我们有了 Q 的表示。...对于K和V也是类似的，所以我们得到了从X矩阵和相应矩阵权重计算的K，Q，V 现在我们来计算这个序列的注意力。...首先QKᵀ矩阵计算如下。 看很复杂，但是这个其实是由Q和K转置相乘得到的矩阵，我们可以把它化简成向量积的形式。并且令牌行和列，这样以帮助可视化矩阵表示的内容。...为了防止模型对 PAD令牌进行建模，我们可以通过找到 QKᵀ 矩阵中PAD位置并进行屏蔽的方法来实现。...总结 注意力掩码本质上是一种阻止模型看我们不想让它看的信息的方法。这不是一种非常复杂的方法，但是它却非常有效。

87910

R 语言中的矩阵计算

用R语言很好地封装了，矩阵的各种计算方法，一个函数一行代码，就能完成复杂的矩阵分解等操作。让建模人员可以更专注于模型推理和业务逻辑实现，把复杂的矩阵计算交给R语言来完成。...矩阵分解 下面将介绍 4 种矩阵常用的分解的方法，包括三角分解 LU，choleskey 分解，QR 分解，奇异值分解 SVD。...， E.matrices(n) 使得每个子列表的分量，是从 n 阶单位矩阵计算向量的外积导出的方阵。...n 个组件中的每一个也是列表。每个子列表具有 n 个分量，每个分量是 n 阶矩阵。 计算公式： ?...有了好的工具，不管是学习还是应用，都会事半功倍。本文只是列举了矩阵的操作方法，没有解释计算的推到过程，推到过程请参考线性代码的教科书。 ? —END—

3.9K20

CIKM21「品趣」序列推荐DT4SR：将序列建模为不确定性分布

导读 本文主要针对序列推荐，在序列推荐中，用户的偏好的动态变化的，并且序列中的商品转换模式是不断波动的并且具有一定的随机性在里面，因此在序列表征中存在一些不确定性。...作者对基于Transformer的序列推荐方法进行改进，提出了基于分布的Transformer，DT4SR。...对于超过n的序列就截取最近的n个，对于小于n个的就0填充，序列表示为 S=[v_1,......，自注意力中的Q，K，V分别为 E^*_SW^Q , E^*_SW^K , E^*_SW^V ，其中 E^*_S 为序列的均值或协方差表征。...W_{1}^{\Sigma}+b_{1}^{\Sigma}\right) W_{2}^{\Sigma}+b_{2}^{\Sigma}\right) \end{array} 2.4 输出层 然而，一个有效的分布需要协方差矩阵是正定的

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PV-RAFT：用于点云场景流估计的点体素相关场（CVPR2021）

以往的方法大多以立体图像和RGB-D图像作为输入，很少有直接从点云估计场景流的方法。随着3D数据变得更容易获得，许多工作最近开始关注点云的场景流估计。...由于点云是不规则且无序的，因此从3D空间中的所有对（all-pairs）场中有效提取特征十分具有挑战性，其中所有对相关性在场景流估计中起着重要作用。...但考虑到点云的不规则性，在3D空间构建结构化的all-pairs相关场仍然十分困难，为了解决这些问题，作者提出了点体素相关性场，以多尺度方式对目标点云进行体素化以构建金字塔相关体素，这些场融合了基于点和基于体素的相关性的优点...给定点云特征 ，其中D是特征维度，相关域C∈ RN1×N2 可以通过矩阵点积计算，即： 点分支：作者使用 KNN近邻搜索定义：假设P2中Q的top-k个最近邻为Nk = N(Q)k，它们对应的相关值为...特征提取器对P1和P2的高维特征进行编码，而上下文提取器仅对P1的上下文特征进行编码。然后通过计算两个特征图的矩阵点积以构建所有对相关场。

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