发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/137267.html原文链接：https://javaforall.cn
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
随着现代工业制造技术发展，对产品的品质控制以及自动化生产的要求越来越高，机器视觉作为一项新兴的工业自动化技术在各行各业得到了广泛应用。机器视觉的主要功能为：作为自动化系统的“眼睛”，替代人工进行产品的识别、定位、缺陷检查、运动引导等工作，在高速流水线、危险环境、高重复性动作、高精密度检查等人力越来越难以胜任的场合发挥着重要作用。 作为机器视觉技术中非常重要的一个分支，自动光学检测（AOI，Automatic Optical Inspection）在工业化领域得到广泛应用，已成为现代制造业的必备环节，其克服了人工检查个体差异大、稳定性差（疲劳度与外界因素影响）、效率低下、重复性差等缺点，为制造业的产品质量控制与制造水平提升发挥着越来越大的作用。线阵扫描AOI技术的发展与现代化制造水平密切相关，伴随着光电成像技术发展不断在各个领域得到深入应用。1969年美国贝尔实验室的Willard S. Boyle和George E. Smith发明了CCD（Charge-coupled Device，电荷耦合器件）技术，实现了感应光线并将图像转变成数字信号的功能。有几家公司接续此一发明，包括快捷半导体（Fairchild Semiconductor）、美国无线电公司（RCA）和德州仪器（Texas Instruments）。快捷半导体的产品率先上市，于1974年发表500单元的线阵传感器和100×100像素的面阵传感器。随着线阵传感器的产品化，基于该技术的工业AOI技术迅速发展，在1975年便实现了商用化的设备。随后，在欧美与日本等发达国家，基于线阵平台的AOI技术蓬勃发展，在各个行业得到了广泛应用。 CIS（Contact Image Sensor，接触式图像传感器），是继线阵CCD、CMOS技术之后发展完善的一类新型光电成像传感器。其将柱状透镜（Rod Lens，如图1-1）、LED阵列光源、感光元件阵列、信号放大电路集于一体，由光源发出的光线经被扫描物反射后，通过柱状透镜投射聚焦于感光元件阵列，由感光元件阵列将光信号转化为电信号并经信号放大电路进行放大输出，经后端处理后直接形成扫描对象的完整影像。CIS工作原理如图1-2所示。由于CIS的整体集成性（省去了传统成像方式的光学镜头），传感器体积可有效控制，在设备便携性、安装调试、整体集成方面相比传统的“CCD/CMOS+光学镜头”方式优势明显，可见图1-3；采用LED光源阵列可有效控制设备功耗，使用寿命长，且无需预热；采用柱状透镜实现物体与感光元件1:1成像，无传统光学透镜的像场几何畸变，对物体高质量还原，在成像质量上优势明显[12]。CIS图像传感器最早被用于传真机、扫描仪等商用设备，随着技术进步发展，在金融机具、医疗设备、工业检测装备领域已得到越来越广泛的应用，具体应用领域如下表所示。需要说明的是，CIS图像传感器在工业领域针对平面产品（如玻璃、橡胶、薄膜等行业）的自动光学检测方面具有巨大的应用空间。
下一篇：声源定位系统设计（二）——MUSIC算法以及Python代码实现将讲述本篇博客中算法的代码实现以及另一种波束形成算法。
本文主要对比了C4D和3DMAX在动画、功能完善性、渲染器、表达式和粒子、脚本开放性、毛发系统、与各类软件的结合、渲染速度、界面、操作习惯等方面的优缺点。C4D在运动图形、动力学、角色、阵列动画等方面具有优势，而3DMAX在UV贴图、雕刻等方面表现更好。C4D的渲染器速度快，渲染效果优秀，而3DMAX的渲染器需要额外安装。C4D的表达式和粒子系统强大，而3DMAX的粒子系统表现一般。C4D的脚本语言是MAXScript，而3DMAX的脚本语言是MaxScript。C4D的毛发系统是目前世界最先进的，3DMAX的毛发系统虽然也有一定的优势，但相对较弱。C4D与各类软件的结合能力比3DMAX强，包括PS、AI、AE、NUKE、FUSION等。总的来说，C4D在影视后期制作和工业设计方面具有较大的优势，而3DMAX在建筑和游戏设计方面表现更好。
全闪存阵列新兴企业Pure Storage已经正式加入OpenStack这一开源云数据中心操作系统阵营。 OpenStack是一款由IT供应商及用户行业协会共同建立的云计算式操作系统，旨在利用来自数据中心内商用硬件的计算、网络以及存储协调资源池构建起基础设施即服务(简称IaaS)方案。该项目采用模块化机制，其中包含Nova计算服务、Swift对象服务、Cinder块存储、Neutron网络、Horizon仪表板以及其它模块组件。 供应商能够以白金、金牌以及银牌三种成员级别为OpenStack项目提供赞助。目
在这里，我们回顾几个基本的数组概念，展示一个简单而强大的用于分析科学数据的编程范例。
随着机器学习（ML）的爆发式发展，我们看到开发者为 ML 构建了很多复杂的模型和框架。在这些支持循环和递归的编程结构的先进模型推动之下，ML 领域涌现出大量的程序。同时，在我们构建这些程序的工具中也出现了一些有趣的问题，这里的工具也指的就是 -- 编程语言。 虽然机器学习领域没有一个专门的编程语言，但是有很多框架或库都提供基于 Python 的 API（比如 TensorFlow），又或者将 Python 用作建模语言（比如 PyTorch）。如今 Python 虽然在人工智能领域应用广泛，但是也存在一定的
Python除了不能帮你生孩子，还真无所不能！今天给大家带来一个很有意思的python小游戏开发，文末提供源码，一起学习呀～
Python doesn’t have any specific data type as an array. We can use List that has all the characteristics of an array.
NVH(Noise、Vibration、Harshness噪声、振动与声振粗糙度）是衡量汽车制造质量的重要参数，可分为发动机NVH、车身NVH和底盘NVH三大部分。NVH直接决定着驾乘汽车的舒适度，有统计资料显示，整车约有1/3的故障问题是和车辆的NVH问题有关系，而各大公司有近20%的研发费用消耗在解决车辆的NVH问题上。
2020 年 11 月，苹果推出 M1 芯片，其速度之快、功能之强大一时令人惊艳。2022 年苹果又推出了 M2，今年 10 月，M3 芯片正式登场。
原文标题：Why you should forget ‘for-loop’ for data science code and embrace vectorization 作者：Tirthajyoti Sarkar 翻译：杨金鸿 校对：丁楠雅 本文长度为1986字，建议阅读5分钟 数据科学需要快速计算和数据转换的能力。Python中的NumPy对象提供了优于常规编程结构算法，比如for循环。如何用简单的代码来演示它呢在11月27日至12月3日的KDnugget网站上，这篇文章被转载最多(http
来源 | 区块链研究实验室 封图 | CSDN 付费下载于视觉中国 以太坊存储机制 在EVM中允许执行智能合约代码。合约状态或内存存储在智能合约地址中。可以将这种存储视为位于智能合约地址的无限长度的数据结构数组。存储机制确保存储位置没有冲突，并遵循一组规则。使用这些规则，我们可以解码任何合约的状态。解码存储在映射中的数据需要知道所使用的密钥。合约数据的解码使用RPC调用eth_getStorageAt进行。 插槽位置 变量在智能合约的存储阵列中的位置由代码中出现的顺序以及变量的大小决定。此位置称为插槽。
该文介绍了使用Python编程语言成功实现和训练基于固定点深度递归神经网络（DRNN）; Theano数学库和多维数组的框架; 开源的基于Python的PYNQ开发环境; Digilent PYNQ-Z1开发板以及PYNQ-Z1板上的赛灵思Zynq Z-7020的片上系统SoC。Zynq-7000系列装载了双核ARM Cortex-A9处理器和28nm的Artix-7或Kintex-7可编程逻辑。在单片上集成了CPU,DSP以及ASSP，具备了关键分析和硬件加速能力以及混合信号功能，出色的性价比和最大的设计灵活性也是特点之一。使用Python DRNN硬件加速覆盖（一种赛灵思公司提出的硬件库，使用Python API在硬件逻辑和软件中建立连接并交换数据），两个合作者使用此设计为NLP（自然语言处理）应用程序实现了20GOPS（10亿次每秒）的处理吞吐量，优于早期基于FPGA的实现2.75倍到70.5倍。
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
eFORGE的原始版本(PMID:27851974)采用多层表观遗传信息，包括开放染色质位点(DNaseI热点)和组蛋白标记(H3K4me1，H3K4me3，H3K27me3，H3K9me3和H3K36me3)的数据，以检测驱动EWAS信号的细胞类型。
该文介绍了使用Python编程语言和Zynq-7000芯片实现深度递归神经网络（DRNN）硬件加速器的实现和训练过程。该实现包括使用Theano数学库和Digilent PYNQ-Z1开发板，以及PYNQ-Z1板上的Zynq-7020 SoC。该实现能够提供20GOPS的处理吞吐量，优于早期基于FPGA的实现2.75倍到70.5倍。该实现包括五个过程元素（PE），能够在此应用程序中提供20GOPS的数据吞吐量。
正在阅读一本机器学习书，并了解到边缘是机器的重要特征输入，用于了解图片中是否有物体，在这种情况下是面部。看看左边只有边缘的图，可以很容易地说出它是人眼所面孔的，不是吗？这有助于机器以同样的方式。
Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。 机器学习中大多数操作都是数学操作，而 Numpy 使这些操作变得简单！所以专门学习记录一下numpy是十分有必要的！
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
这里我们将讨论另一种方法，该方法使用反转数组的一部分的概念。这个想法背后的直觉如下：
经常出入DC竞赛、kaggle、天池等大数据比赛的同学应该很了解xgboost这座大山。
对于许多科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。但indus.ai公司机器学习工程师George Seif认为，TF并不是非常的用户友好。
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。
其中，第4行的i表示循环变量，for,in,后面的冒号都是固定格式，而’I love python’是字符串。
要开始使用 Dash Bio，请使用 pip install dash_bio 安装，然后转到 Dash Bio 的文档: http://dash.plot.ly/dash-bio
FPGA是FieldProgrammable Gate Array的缩写，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、EPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。FPGA采用了逻辑单元阵列LCA（Logic Cell Array）这样一个新概念，内部包括可配置逻辑模块CLB（Configurable Logic Block）、输出输入模块IOB（Input Output Block）和内部连线（Interconnect）三个部分。可以支持一片PROM编程多片FPGA；串行模式可以采用串行PROM编程FPGA；外设模式可以将FPGA作为微处理器的外设，由微处理器对其编程。
简单解释：专门用于机器学习的高性能芯片，围绕128x128 16 位乘法累加脉动阵列矩阵单元（“MXU”）设计的加速器。如果这句话能为你解释清楚，那就太好了！如果没有，那么请继续阅读......
作者 | 毛丽 魏子敏 星际探索中，一切成就变得格外伟大而浪漫。在无数太空任务中，一类任务特别激动人心——寻找外星生命。 封面图来自NASA 天文学家搜寻外星人的每一点进展都让全人类沸腾。而除了天文学
导读 上一期学习了Python程序的基本控制流程，相信大家都已经熟悉啦，我们这一期就来学习Python特色数据类型（列表）吧！ Python特色数据类型（列表） 列表 列表，可以是这样的： 分享了一波
想关注你的爱豆最近在娱乐圈发展的怎么样吗？本文和你一起爬取娱乐圈的排行榜数据，来看看你的爱豆现在排名变化情况，有几次登顶，几次进了前十名呀。
https://hackernoon.com/python-tricks-101-2836251922e0
# 参考网站：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/
这一时代，数据存储具有三大需求，分别是 EB 级容量、亿级 IOPS（每秒进行读写操作的次数，Input/Output Operations Per Second）和智能管理，亿级 IOPS 需求使得存储介质的变革势在必行。，全闪存储普遍被认为是存储行业的发展方向，其具备远高于传统磁盘存储的数据吞吐能力及更低的时延。
CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。他们由Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集。
其中，最引人注目的当属微软在办公领域的一些列突破，可以说是极具未来感与科幻感，引得网友一片惊呼。当然，开发者相关的众多发布也是非常吸睛的！
AI 研习社按：人工智能当前正处于爆发阶段，语音交互作为人工智能的重要组成部分正在各行业全面的落地，在人机进行语音交互的过程中，机器需要通过耳朵实现听觉的作用。
Raid5磁盘阵列是一种相对安全的磁盘阵列形式，数据分布状态有点类似于raid0磁盘阵列。但是raid5阵列比raid0阵列更为安全的一点就是阵列的每一组平行数据块中都包含了一个校验块，校验块的作用主要表现在阵列有一块硬盘掉线的时候，可以保证磁盘阵列依旧正常运行，数据不受影响。不过raid5阵列中如果有一块硬盘离线了就需要及时更换硬盘或上线，否则等第二块硬盘离线时阵列便失效了。此时想要恢复数据需要将raid5阵列中的所有硬盘按照原始存储数据的顺序拼接重组即可。
深度学习，一直在了解之中啦！不过由于数学基础的问题，始终在门口徘徊，最近发现了一些有趣的内容，分享一下，希望大家都能早日入门！
ARM联合多家公司及高校共同研发基于机器学习的塑料柔性传感器，用于检测气味，旨在简化设计、将柔性传感器成本降至最低，最终用于食品、服装等消费品。
在本文中，我们将讨论如何使用 python 的 OpenCV 模块为图像设置动画。
Python 是一款功能强大的工具，可扩展 Dynamo 的功能，并允许您将许多节点替换为几行简明的代码。
今天小编为大家分享的关于磁盘阵列恢复的案例，本次故障的设备是HP LH6000，其中一块硬盘红灯闪亮，机器还在正常运行，但没有多久，系统就不能正常运行，这时才发现另一块硬盘的红灯也在闪亮。
在做数据库维护的时候，经常会跟磁盘打交道，对于“Raid”这个词，肯定大家都不陌生，今天我们讲讲Raid阵列。
想要弄清楚磁盘阵列恢复，首先就得知道什么是磁盘阵列，磁盘阵列多用于存储服务器，数据服务器等企业级大数据存储领域，磁盘阵列是把多块独立的物理硬盘按不同方式组合起来形成一个逻辑硬盘，当磁盘瘫痪或硬件损坏后，为了恢复存储在阵列平台的数据被称之为磁盘阵列数据恢复，而磁盘阵列能够提供比单个硬盘有着更高的性能和提供数据冗余的技术。
说到磁盘阵列(RAID，Redundant Array of Independent Disks)，现在几乎成了网管员所必须掌握的一门技术之一，特别是中小型企业，因为磁盘阵列应用非常广泛，它是当前数据备份的主要方案之一。然而，许多网管员只是在各种媒体上看到相关的理论知识介绍，却并没有看到一些实际的磁盘阵列配置方法，所以仍只是一知半解，到自己真正配置时，却无从下手。本文要以一个具体的磁盘阵列配置方法为例向大家介绍磁盘阵列的一些基本配置方法，给出一些关键界面，使各位对磁盘阵列的配置有一个理性认识。当然为了使各位对磁盘阵列有一个较全面的介绍，还是先来简要回顾一下有关磁盘阵列的理论知识，这样可以为实际的配置找到理论依据。
本篇主要实现四种数据结构，分别是数组、堆栈、队列、链表。我不知道我为什么要用Python来干C干的事情，总之Python就是可以干。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
