搜索
创作
提问
登录注册
展开

关键词

【numpy】生成图片格式的数据

0,255,size=(224,224,3)).astype(np.uint8) import imageio imageio.imwrite('test.png',image) test.png是这样的：

21410

统计无符号整数二进制中1的个数（Hamming weight）

查找网上资料，才知道这个问题的正式的名字叫Hamming weight（汉明重量）。 2.问题描述 对于一个无符号整型数，求其二进制表示中1的个数。 比如12的以32位无符号整型来表示，其二进制为：00000000 00000000 00000000 00001100，那么12的二进制中1的个数是两个。 算法的实现原理是将32位无符号整数分成32个段，每个段即1bit，段的取值可表示当前段中1的个数，所以将32个段的数值累加在一起就是二进制中1的个数，如何累加呢？这就是代码做的事情。 以上面无符号32bits整数为例，x=a*64^5+b*64^4+c*64^3+d*64^2+e*64+f，因为a，b，c，d，e，f中保留着各个6bits段中的二进制1的个数，所以我们要求的是a+b+ ---- 参考文献 [1]求二进制数中1的个数 [2]计算一个无符号整数的二进制中0和1的个数 [3]c语言:统计整数二进制表示中1的个数(汉明重量) [4]HAKMEM.维基百科 [5

1.9K21
  • 广告
    关闭

    【玩转 Cloud Studio】有奖调研征文，千元豪礼等你拿！

    想听听你玩转的独门秘籍，更有机械键盘、鹅厂公仔、CODING 定制公仔等你来拿！

    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    numpy中生成随机数的技巧汇总

    numpy.random是numpy的一个子模块，用于生成随机数，在新版的numpy中，有以下两种生成随机数的方式 RandomState Generator 其中Generator是新版本推荐的方式 ，RandomState是之前旧版本的方式，只是为了考虑兼容性，依然进行了保留，通过例子来看下两种方式生成随机数的不同 >>> import numpy as np # RandomState >>> 产生简单随机数 对于RandomState而言，有以下几种方法，示例如下 # rand函数 # 默认生成一个0到1之间，符合均匀分布的浮点数 >>> np.random.rand() 0.8707323061773764 binomial 二项分布 chisquare 卡方分布 normal 正态分布 poisson 泊松分布 standard_normal 标准正态分布 uniform 均匀分布 numpy 中的随机数相比内置的random模块，运行速度更快，功能也更加强大。

    2.1K20

    numpy中生成随机数的几种常用函数

    1、使用numpy生成随机数的几种方式 1）生成指定形状的0-1之间的随机数：np.random.random()和np.random.rand() array1 = np.random.random ----------------------------- array4 = np.random.rand(2,3) display(array4) ① 操作如下 ② 区别如下 2）生成指定数值范围内的随机整数 ：np.random.randn()和np.random.normal() np.random.randn 生成服从均值为0，标准差为1的标准正态分布随机数； np.random.normal 生成指定均值和标准差的正态分布随机数 scale=0.5,size=6).reshape(2,3) display(array8) ① 结果如下 ② 区别如下 4）均匀分布随机函数：np.random.uniform() 用法：生成指定范围内的服从均匀分布的随机数 ，种子一样，则生成的随机数结果必一致 ① 操作如下 np.random.seed(3) a = np.random.rand(3) display(a) np.random.seed(3) b =

    10730

    HBuilder快速生成代码行的技巧

    > <option value="序号">5编号</option> </select> 属性值用[ ]填充，文本内容用{ }填充，*数字：代表生成的元素个数

    54020

    Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法

    交流、咨询，有疑问欢迎添加QQ 2125364717，一起交流、一起发现问题、一起进步啊，哈哈哈哈哈 在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素，可能会造成数值计算时的一些错误 这里提供一个numpy库函数的用法，使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。 numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素，使用有限的数字代替inf元素 使用范例： >>>import numpy as np >>> a = np.array a) array([[ 0.00000000e+000, 1.79769313e+308], [ 0.00000000e+000, -1.79769313e+308]]) 和此类问题相关的还有一组判断用函数 下面是微信乞讨码： 添加描述 使用方法也很简单，以isnan举例说明： >>> import numpy as np >>> np.isnan(np.array([[1, np.nan, np.inf

    1.1K20

    临时处理小记：把Numpy的narray二进制文件转换成json文件

    临时处理一个Numpy的二进制文件，分析知道里面是dict类型，简单小记一下，如果Numpy和Python基础不熟悉可以看我之前写的文章（贴一下Numpy的） 小白眼中的AI之～Numpy基础 码农眼中的数学之 ～矩阵专栏（附Numpy讲解） %%time import numpy as np Wall time: 135 ms %%time import pandas as pd Wall time: df = pd.DataFrame(np.load("data.npy")) # 通过narry创建DataFrame Wall time: 910 ms %%time df.head(10) # 快速预览前 sohu.com 22DDD26D62AF8B1C4A216BE18FDFF5B2 %%time df.T.to_json("user.json") # 重新保存为Json（转置只是为了存储成我们常见的json

    40530

    Python利用numpy.random模块生成随机数的方法

    参考链接： Python中的numpy.random.randn numpy.random.rand(m,n,p,q…) 生成0到1之间的n个随机数，参数是shape  #传入单个参数 import numpy 46]  [94  5  7 55]  [86 89 53 65]]  #生成1-100之间一个三行四列的随机数组 numpy.random.random_integers（m,n,size）([m,  [ 2 51 14  6]  [73 40 54 65]] numpy.random.random_sample([size]) 生成（0,1]之前size的数组：  import numpy data 0.44082393  0.28817718 0.52779338 0.91154455 0.20794619] numpy.random.random([size]) 生成(0,1]之前size的数组 size的值 a:一维数组 replace：表示已去的是否可重复，默认True P：一维数组，指随机选择时a中各值出现的概率，p内值和为1  import numpy data=numpy.random.choice

    59520

    快速学习-JPA中的主键生成策略

    第4章 JPA中的主键生成策略 通过annotation（注解）来映射hibernate实体的,基于annotation的hibernate主键标识为@Id, 其生成规则由@GeneratedValue ) private Long custId; SEQUENCE：根据底层数据库的序列来生成主键，条件是数据库支持序列。 ，它被引用在@GeneratedValue中设置的“generator”值中 String name(); //表示表生成策略所持久化的表名，例如，这里表使用的是数据库中的“ "; String schema() default ""; //属性的值表示在持久化表中，该主键生成策略所对应键值的名称。 ，该生成策略所对应的主键。

    34910

    Angr：一个具有动态符号执行和静态分析的二进制分析工具

    什么是angr： angr是一个二进制代码分析工具，能够自动化完成二进制文件的分析，并找出漏洞。 在二进制代码中寻找并且利用漏洞是一项非常具有挑战性的工作，它的挑战性主要在于人工很难直观的看出二进制代码中的数据结构、控制流信息等。 angr是一个基于python的二进制漏洞分析框架，它将以前多种分析技术集成进来，­­­它能够进行动态的符号执行分析（如，KLEE和Mayhem），也能够进行多种静态分析。 4）执行进一步的分析，比如，完整的或者部分的静态分析（依赖关系分析，程序分块）、程序空间的符号执行探索（挖掘溢出漏洞）、一些对于上面方式的结合。 ，符号对应的内存信息，寄存器信息等等。

    3.1K50

    如何快速找到组合逻辑生成的时钟

    组合逻辑生成的时钟，在FPGA设计中应该避免，尤其是该时钟扇出很大或者时钟频率较高，即便是该时钟通过BUFG进入全局时钟网络。 组合逻辑生成时钟的典型特征是在网表中我们能够看到LUT（查找表）的输出直接连接或通过BUFG连接到时序逻辑单元比如触发器的时钟端口。 从时序角度而言，组合逻辑生成的时钟会增加时钟线上的延迟，从而导致过大的Clock Skew，最终造成建立时间和保持时间违例。 代码第4行则是将找到的对象以图形界面方式显示出来。 找到了这类时钟，如何优化呢？如果这类时钟是在MMCM或PLL可生成频率范围内，那么建议用MMCM或PLL生成，尤其是该时钟扇出比较大的时候。 如果MMCM或PLL无法生成，且时钟频率很低，例如低于5MHz，而设计已经到了后期，不太可能大范围修改，那么尝试是否可能将该时钟驱动的逻辑都放在一个时钟区域内，同时保证时钟源也在该时钟区域内，这可通过手工布局的方式

    48440

    生成固定位数含大小写字母符号的密码

    whitespace'] import random,string password="" s=string.digits+string.printable+string.ascii_letters #生成包含大小写字母 、符号的字符串 for i in range(9): #生成长度为9的密码 password+=random.choice(s) #使用random的内置函数choice print

    29820

    python numpy生成等差数列、等比数列的实例

    不过，即便不是从集合中获取元素，而 是获取序列中即时生成的下一个值时，也用得到这种基于方法的标准接口。 ，说明了如何使用生成器函数实现特殊的 __iter__ 方法。 然而，如果一个类只是为了构建生成器而去实现 __iter__ 方法，那还不如使用生成器函数。毕竟，生成器函数是制造生成器的 工厂。 不过，itertools.takewhile 函数则不同，它会生成一个使用另一个生成器的生成器，在指 定的条件计算结果为 False 时停止。 生成等差数列、等比数列的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

    4.1K40

    2021-10-22：颠倒二进制位。颠倒给定的 32 位无符号整数的

    2021-10-22：颠倒二进制位。颠倒给定的 32 位无符号整数的二进制位。提示：请注意，在某些语言（如 Java）中，没有无符号整数类型。 在这种情况下，输入和输出都将被指定为有符号整数类型，并且不应影响您的实现，因为无论整数是有符号的还是无符号的，其内部的二进制表示形式都是相同的。 在 Java 中，编译器使用二进制补码记法来表示有符号整数。因此，在 示例 2 中，输入表示有符号整数 -3，输出表示有符号整数 -1073741825。力扣190。 福大大 答案2021-10-22： 给个例子，假设n二进制为： 1011 0111 0011 1001 0011 1111 0110 1010 解释一下，第一行，是把n左边16位，和n右边16位交换 的左16位的内部，左8位和右8位交换；n的右16位的内部，左8位和右8位交换 接下来的一行，其实是，从左边开始算，0~7位内部，左4和右4交换；8~15位，左4和右4交换；...

    8710

    【技巧】如何快速找到变量的生成方式

    这几天一直在搞某团的一个滑动验证码，里面有些变量的生成方式如果你不看完他的所有代码，一步一步调试的话，是很难找到的，如果你说要看完他的全部的代码的话，这成本就太大了，所以，今天就教大家一个技巧，就是 HOOK 2. hook 常用例子 我们之前搞过一些网站的 cookie，这些我当时是直接搜索 cookie 的值来查找它的生成位置的，但是不是所有的网站都可以直接寻找的，还有就是太浪费时间，这时候就需要我们用到 这个时候看到自己想要的 cookie 的话，就去查看右边的调用栈就可以了，这样子找出它的生成位置就很简单了，剩下的就是自己的分析了。 2. 获取某一变量的生成方式 上面这个方法虽然很方便，但不是万能的。 这里是想要获取 _ 对象的 fL 的值的生成方式，如果你直接搜 fL 的话是找不到结果的，因为这些变量名字早就混淆过了，这时候你会想说，不是可以 hook 吗？是啊，那我们试一试： ?

    38620

    numpy矩阵位运算

    实例  import numpy as np a,b = 13,17 print ('13 和 17 的二进制形式：') print (bin(a), bin(b)) print ('13 和 17 的位或 对于有符号整数，取该二进制数的补码，然后 +1。二进制数，最高位为0表示正数，最高位为 1 表示负数。  -6 将1(这里叫：原码)转二进制 ＝ 00000001按位取反 ＝ 11111110发现符号位(即最高位)为1(表示负数)，将除符号位之外的其他数字取反 ＝ 10000001末位加1取其补码 ＝ 10000010 输出结果为：  将 40 右移两位： 10 40 的二进制表示： 00101000 10 的二进制表示： 00001010   Numpy 数组操作  NumPy 字符串函数   写笔记...      · 关于程序员鄙视链  · 1.10 基数排序  · 1.9 桶排序  · 1.8 计数排序  · 1.7 堆排序  · 1.6 快速排序  站点信息  · 意见反馈  · 合作联系  · 免责声明

    33720

    十进制和二进制的快速转换 一学就会

    十进制转二进制 首先 我们需要背诵2的2到10的幂次方，这个我相信对大家都不难，它们分别是 1、 2、4、8、16、32、64、128、 256、 512 、1024 这些对应的二进制分别是 1、10、 接下来，就是开始心算的时候，比如： 9=8+1 对应二进制 1001 17=16+1 对应二进制 10001 34=32+2 对应二进制 100010 245=128+64+32+16+4+1 对应二进制 11110101 每次从高位依次往下写，比如34 从32 往下写 依次是 32、16 、8 、4 、2 、1 在该位数上分解的数有该数就写1，没有就写0。 得到: 1、0、0、0、1、0 //也就是100010 二进制转十进制 同理，也是从高位开始计算，；先数二进制数比如： 101010 6个数 就从2的（6-1）次方开始计算

    44520

    Mastercam如何快速生成工件的边界范围线

    如何快速生成工件的边界范围线？这样可以编程效率提升方法，具体步骤如图所示： 创建一把0.05刀，做一个等高外形参数设置如图所示

    18440

    快速优雅的为React组件生成文档

    然而一个详细的React组件文档应该包括： 为各种使用场景编写demo以及对应的说明，同时附上demo的源码 有demo可以当场体验而不是使用者要自己写代码后才能体验这个组件 它的属性列表(propTypes ) 它的实例方法列表 如果你想做到以上估计得花上你一天的功夫，我希望能把精力放在开发更好的组件上剩下的能毫不费劲的优雅完成，于是我做了本文的主角Redemo。 Redemo是用来简单优雅的完成以上问题让你专注于开发自己的组件，剩下的一切它都为你做好了。 demo的源码 为你的组件生成这个你几乎不用写超过10行简单的代码更不用单独为组件写文档。 Button属性编写文档，属性列表里的说明是哪来的？

    42610

    神器面世：快速生成你的专属卡通头像！

    今天我想跟大家分享下，最近开源的一款图像转卡通的 Python 项目，这个项目还有小程序哟。 https://github.com/minivision-ai/photo2cartoon ? 相信在座的各位，年轻的时候多多少少想要拥有一个独一无二的头像，如果是自己的卡通头像那就更好了。一般来说，自己的卡通头像都需要在某宝上花费几百大洋和几天的时间定制，效果还不一定满意。 作为一名钢铁直男，由于没有选一张好的图片，最终生成的卡通图像难以言喻，不仅被坑了几百块钱，还惹女朋友生气：（ 往事不堪回首。 随着技术的发展，目前市面上还挺多图像转卡通的工具、开源项目，但大多数效果都是一言难尽：有的太过于日漫风格，丢失真人信息；有的则只是二向箔扁平化，一点都不萌。 而使用 photo2cartoon 生成的图片，卡通风格更偏写实，既有卡通画的简洁Q 萌，又有明确的身份信息。

    50110
    点击加载更多

    相关产品

    • 二进制软件成分分析

      二进制软件成分分析

      全方位高精度的软件成分分析，帮助您有效检测已知漏洞与开源许可风险

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2022 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有 京公网安备 11010802017518 粤B2-20090059-1

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券