UIImage的at：：张量_uiimage_为什么SwiftUI的翠鸟徽标( UIImage (名称：“UIImage”))不能接受UIImage？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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改变UIImage 的大小

https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/52609922 最近在底牌项目中公司要求上传的牌谱宽度固定为750像素，首先想到的是改变上传图片的尺寸...，下面的方法即可改变UIImage的尺寸。...代码： - (UIImage *)reSizeImage:(UIImage *)image toSize:(CGSize)reSize{ UIGraphicsBeginImageContext(CGSizeMake...reSize.width, reSize.height)); [image drawInRect:CGRectMake(0, 0, reSize.width, reSize.height)]; UIImage...UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext(); UIGraphicsEndImageContext(); return reSizeImage; } 有一点要注意的是这里传进来的尺寸大小是像素

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UIColor转换为UIImage

/** color转image */ (UIImage)createImageWithColor: (UIColor)color { CGRect rect=CGRectMake(0.0f, 0.0f...UIGraphicsGetCurrentContext(); CGContextSetFillColorWithColor(context, [color CGColor]); CGContextFillRect(context, rect); UIImage

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把UIImage转成PDF进行保存

问题最近有个场景，需要把H5传递过来的base64保存为PDF文件，经解析，H5是直接把png转base64，保存下来的文件就算是重命名为【xxx.pdf】，依然还是没法在【文件.app】中打开，只能把...base64转成UIImage，再通过绘制PDF来进行保存解决方案先把base64Str转成UIImage UIImage * imgForBase64 = [UIImage imageFromBase64ToWithStr...:self.base64Data]; /// base64str->Image + (UIImage *)imageFromBase64ToWithStr:(NSString *)str{...alloc]initWithBase64EncodedString:base64Str options:NSDataBase64DecodingIgnoreUnknownCharacters]; UIImage...*image = [[UIImage alloc]initWithData:decodeData]; return image; } 创建文件名和保存目录 ///文件夹根目录 NSString

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张量的基础操作

张量张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。...例如，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同：数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。...在进行张量拼接时，需要特别注意以下几点：确保所有张量在非拼接轴上的尺寸是相同的。当使用 torch.stack() 时，被堆叠的张量必须具有相同的形状。...在深度学习框架中，张量索引操作通常用于访问和修改张量中的数据。以下是一些基本的张量索引操作：基础索引：可以通过指定张量的维度和对应的索引值来获取张量中的特定元素。...布尔索引：布尔索引是使用一个与目标张量形状相同的布尔张量来选择元素。在布尔张量中，True值对应的位置元素会被选中并组成一个新的张量。

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OpenCV Mat与UIImage之间的转换

UIImage 转 OpenCV cvMat： 1 - (cv::Mat)cvMatWithImage:(UIImage *)image 2 { 3 CGColorSpaceRef colorSpace...image.CGImage); 19 CGContextRelease(contextRef); 20 21 return cvMat; 22 } 　　OpenCV cvMat 转 UIImage...：　 24 - (UIImage *)UIImageFromCVMat:(cv::Mat)cvMat { 25 NSData *data = [NSData dataWithBytes:cvMat.data...kCGRenderingIntentDefault //intent 55 ); 56 57 // Getting UIImage...from CGImage 58 UIImage *finalImage = [UIImage imageWithCGImage:imageRef]; 59 CGImageRelease

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张量 101

1 线性代数的张量线性代数大家肯定学过标量、向量和矩阵，它们分别称为 0 维张量、1 维张量和 2 维张量，而高于 2 维的张量统称为 n 维张量 (n ≥ 3)。 ?...Variable 直接设定张量里的元素来定义张量 X3 用 tf.ones 和张量的形状 (60000, 28, 28) 来定义一个所有元素都是 1 的张量 X4 用 tf.zeros 和张量的形状 (...X2 将一维张量 X1 重新排成 3×4 的二维张量 X3 用 nd.random.normal 和张量的形状 (3, 4, 5) 来定义一个高斯随机张量 X4 用 nd.zeros 和张量的形状 (...具体做法，先适当复制元素使得这两个张量形状相同后再按元素操作，两个步骤：广播轴 (broadcast axes)：比对两个张量的维度，将形状小的张量的维度 (轴) 补齐复制元素：顺着补齐的轴，将形状小的张量里的元素复制...弄清楚每种张量运算的类型和运算前后的张量形状的匹配是最重要的。 ? 细心的读者终于受不了了，想知道 W 和 b 怎么来的。

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把UIImage转成PDF进行保存

问题最近有个场景，需要把H5传递过来的base64保存为PDF文件，经解析，H5是直接把png转base64，保存下来的文件就算是重命名为【xxx.pdf】，依然还是没法在【文件.app】中打开，只能把...base64转成UIImage，再通过绘制PDF来进行保存解决方案先把base64Str转成UIImageUIImage * imgForBase64 = [UIImage imageFromBase64ToWithStr...:self.base64Data]; /// base64str->Image + (UIImage *)imageFromBase64ToWithStr:(NSString *)str{...alloc]initWithBase64EncodedString:base64Str options:NSDataBase64DecodingIgnoreUnknownCharacters]; UIImage...*image = [[UIImage alloc]initWithData:decodeData]; return image; }///文件夹根目录 NSString * localFileDirectory

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pytorch张量的创建

张量的创建张量（Tensors）类似于NumPy的ndarrays ，但张量可以在GPU上进行计算。从本质上来说，PyTorch是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何n维数组。...size: 张量的形状 out: 输出的张量 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 torch.zeros(2, 3) tensor...input: 创建与input同形状的全0张量 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 input = torch.empty(2, 3) torch.zeros_like(input...size: 张量的形状 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 input = torch.empty(2...size: 张量的形状 fill_value: 张量的值 torch.arange(start=0, end. step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided

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NSData 与 NSString，Byte数组，UIImage 的相互转换

) int_ch1 = (hex_char1-55)*16; //// A 的Ascll - 65 else int_ch1 = (hex_char1-87)*16; //// a 的Ascll - 97...hex_char1 <='F') int_ch2 = hex_char2-55; //// A 的Ascll - 65 else int_ch2 = hex_char2-87; //// a 的Ascll...*newData = [[NSData alloc] initWithBytes:bytes length:128]; NSLog(@"newData=%@",newData); NSData 与 UIImage...NSData－>UIImage UIImage *aimage = [UIImage imageWithData: imageData]; //例：从本地文件沙盒中取图片并转换为NSData NSString...*aimage = [UIImage imageWithData: imageData]; UIImage－> NSData NSData *imageData = UIImagePNGRepresentation

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张量的结构操作

前面几章我们对低阶API已经有了一个整体的认识，本章我们将重点详细介绍张量操作和动态计算图。张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。...张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...动态计算图我们将主要介绍动态计算图的特性，计算图中的Function，计算图与反向传播。本篇我们介绍张量的结构操作。一，创建张量张量创建的许多方法和numpy中创建array的方法很像。...（布尔索引） #结果是1维张量 g = torch.masked_select(scores,scores>=80) print(g) 以上这些方法仅能提取张量的部分元素值，但不能更改张量的部分元素值得到新的张量...如果要通过修改张量的部分元素值得到新的张量，可以使用torch.where,torch.index_fill 和 torch.masked_fill torch.where可以理解为if的张量版本。

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tensor张量

tensorflow核心和语言支持的API ? 流动过程 ?...张量在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶（有时是关于如顺序或度数或者是n维）是张量维数的一个数量描述.比如，下面的张量（使用Python...中list定义的）就是2阶. t=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] ?...创建张量 ?...，在数据中，数据就是一个多维度的张量如何这点张量的阶数,并将维数降低 # 4维0矩阵my_image = tf.zeros([10, 299, 299, 3]) # batch x height x

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张量的数学运算

前面几章我们对低阶API已经有了一个整体的认识，本章我们将重点详细介绍张量操作和动态计算图。张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。...张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...numpy是一样的: 1、如果张量的维度不同，将维度较小的张量进行扩展，直到两个张量的维度都一样。...2、如果两个张量在某个维度上的长度是相同的，或者其中一个张量在该维度上的长度为1，那么我们就说这两个张量在该维度上是相容的。 3、如果两个张量在所有维度上都是相容的，它们就能使用广播。...4、广播之后，每个维度的长度将取两个张量在该维度长度的较大值。 5、在任何一个维度上，如果一个张量的长度为1，另一个张量长度大于1，那么在该维度上，就好像是对第一个张量进行了复制。

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PyTorch张量

在 PyTorch 中，张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中。...；阿达玛积是对两个矩阵或张量对应位置上的元素进行相乘，这种操作在神经网络中常用于权重的调整或其他逐元素的变换。...PyTorch 计算的数据都是以张量形式存在, 我们需要掌握张量各种运算。...张量的基本运算包括多种操作：加法和减法：两个同阶张量可以进行元素对元素的加法和减法运算。标量乘法：一个标量可以与任何阶的张量相乘，结果是将原张量的每个元素乘以该标量。...张量积（Kronecker积）：用于组合两个张量来创建一个新的高阶张量。特定运算：包括对称张量的运算、反对称张量的运算、迹运算等。

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张量 – Tensor

文章目录小白版本张量是属于线性代数里的知识点，线性代数是用虚拟数字世界表示真实物理世界的工具。...百度百科版本张量（tensor）理论是数学的一个分支学科，在力学中有重要应用。张量这一术语起源于力学，它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的，后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具。...张量之所以重要，在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性。张量概念是矢量概念的推广，矢量是一阶张量。张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。...查看详情维基百科版本在数学中，张量是一种几何对象，它以多线性方式将几何向量，标量和其他张量映射到结果张量。因此，通常在基础物理和工程应用中已经使用的矢量和标量本身被认为是最简单的张量。...另外，来自提供几何矢量的矢量空间的双空间的矢量也被包括作为张量。在这种情况下，几何学主要是为了强调任何坐标系选择的独立性。查看详情

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Pytorch 的tensor (张量）的介绍

Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象，它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。...常用的创建张量的方法有: torch.empty(）：创建未初始化的张量。...[[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]]]) torch.ones(）：创建元素值全为1的张量...torch.xxxx_like()根据其它张量的形状创建张量。...(((1,2),[3,4])) # 2维张量， tuple 和 list 可以混用 tensor([[1, 2], [3, 4]]) tensor 的数据类型，常见的数据类型有 torch.bool

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Tensorflow的张量类型转换

参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...tf.to_float( x, name='ToFloat' ) 参数： x:张量或稀疏张量或索引切片。 name:操作的名称(可选)。...返回值：一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the float32.

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张量与张量网络背景和意义-基础知识

让我们用几个常用的图来看看张量网络大概长什么样子（下图转载自参考链接1）：上面这个图从左到右分别表示：一阶张量、二阶张量以及三阶张量，我们可以看出，一个张量的阶数在图像化的表示中被抽象称为了张量的腿的数量...显然，属于几阶的张量，跟张量内所包含的元素个数是无关的。...，这里使用随机的张量来进行计算，这里的M表示二阶张量，v,w表示一阶张量。...，从张量理论的角度来理解，相当于分别将张量w和张量C表示成了多个张量组合运算的结果。...由多个张量构成的组合运算，我们可以使用张量网络来表示：上图所示的(a)(a)和(b)(b)就分别表示张量w和张量C的张量网络图。

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多维张量的几何理解

一维张量没有行和列的概念，只有长度的概念。上述的const1就是长度为4的一维张量，或者称为向量。上面的图仅为示意，代表一维张量只有axis=0这个方向，并不是指这是一个4行的向量。...事实上，tensorflow在做一些运算时，反而经常把1行N列的二维张量简化成一个长度为N的一维向量。...上面的例子就是4维张量。以三维以上的张量为例：从左边开始数连续的[，最后一个[对应的]中一共两个元素，分别为1， 2，说明深度为2。...shape=(3, 4, 2)时，表示3行4列深度为2的张量 shape=(2, 3, 4, 2)时，表示有2个 3行4列深度为2的张量 shape=(6, 2, 3, 4, 2)时，表示有6个四维张量...，这个四维张量又可以表示为2个 3行4列深度为2的张量。

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Pytorch张量（Tensor）复制

cloneclone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存，但是仍然留在计算图中。...detachdetach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存，新的tensor会脱离计算图，不会牵扯梯度计算。...requires_grad=True,detach()之后的tensor requires_grad=False，但是梯度并不会流向clone()之后的tensorx= torch.tensor([1...此时梯度仍然只流向了原始的tensor。....requires_grad_()，clone()后的tensor参与计算图的运算，则梯度穿向clone()后的tensor。

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PyTorch1: 张量的性质

1.张量 ---- 张量的概念在深度学习领域里，是可以使用GPU进行运算的多维数组。...0维张量是一个标量（scalar）； 1维张量是一个矢量（vector）； 2维张量是一个矩阵（matrix）； 3维以上的张量并没有通俗的表示方式。...2.张量的数据类型 ---- 张量一共有三种类型，分别是：整数型、浮点型和布尔型。其中整数型和浮点型张量的精度分别有8位、 16位、32位和64位。...因为Storage是一维的张量的存储，修改它同样会改变张量本身。...5.2 张量的 storage offset ---- 查看张量内的相应元素与内存中第一个元素的相对位移。

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