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好的 收到
numpy
1.修改数组形状1)ndarray.reshape在不改变数据的条件下修改形状numpy.reshape(arr,newshape,order='C')importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4])print(a)#[1234]b=a.reshape([2,2])print(b)#[[12]#[34]]2)ndarray.flat数组的一维迭代器,支持索引、遍历等操作im
- 百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署(python)
代码能跑就可以
百度目标检测python学习计算机视觉笔记
部署目标检测模型前,需要配置好paddlepaddle的环境:开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同,如下(直接放置部署和测试代码):importpaddle.inferenceimportcv2importnumpyasnpimporttimefrompaddle.inferenceimportConfig
- 学习日志31
Simon#0209
学习量子计算
本源量子计算平台体验frompyqpandaimport*importnumpyasnp#通过QCloud()创建量子云虚拟机QCM=QCloud()#通过传入当前用户的token来初始化QCM.init_qvm("304102010030130607299538cd7ed/33683")qlist=QCM.qAlloc_many(6)clist=QCM.cAlloc_many(6)measure
- 学习日志26
Simon#0209
学习
#coding:utf-8#In[1]:importgymimportcollectionsimportrandomimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmimportpennylaneasqmlfromtorch.utils.tensor
- CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现 完整代码数据可直接运行
计算机毕设论文
计算机毕设实战100例cnn人工智能深度学习小目标物体追踪追踪检测
视频讲解:CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现_哔哩哔哩_bilibili项目效果:完整代码:importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Flatten,LSTM,D
- 深度学习_模型调用预测
you_are_my_sunshine*
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概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign
- 用Python制作动态音频可视化:音乐律动动效
屿小夏
#Python动效python音视频pygame
文章目录引言准备工作前置条件代码实现与解析导入必要的库初始化Pygame加载音频文件实现音频可视化主循环完整代码引言音频可视化是一种将音频信号转换为视觉效果的技术,常用于音乐播放器和现场演出中。在这篇博客中,我们将使用Python创建一个动态的音频可视化效果。通过利用Pygame和NumPy库,我们可以实现一个具有视觉吸引力的音乐律动动效。准备工作前置条件在开始之前,你需要确保你的系统已经安装了P
- 深度学习_数据读取到model模型存储
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概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm,并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
- 驾驶模拟左拐右拐
AI算法网奇
opencv基础opencv计算机视觉人工智能
目录根据4个点确定投影变换关系:驾驶模拟左拐右拐平移四个点选根据4个点确定投影变换关系:importcv2importnumpyasnpdefapply_perspective_transform(image,src_points,dst_points):#将选择的点转换为浮点数数组pts1=np.float32(src_points)pts2=np.float32(dst_points)#计算透
- Numpy Note
b1ue1ue1ue
numpy
创建numpy数组"""从python的list中创建数组"""np.array([1,2,3,4])"""创建(3,2)全为0float64的数组"""np.zeros((3,2))"""创建(2,4)全为1float64的数组"""np.ones((2,4))"""创建[3,7)的int一维数组"""np.arange(3,7)"""创建介于[0,1],5等隔分割的一维数组,即[0.0,0.2
- python删除两个excel表中的相同元素_Python数据处理--删除重复项、数值替换和表合并...
weixin_39654058
导入需要的包:numpy、pandasimportnumpyaspyimportpandasaspd创建一个表:df=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],"date":pd.date_range('20130102',periods=6),"city":['Beijing','SH','guangzhou','Shenzhen','
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive微博舆情情感分析 知识图谱微博推荐系统
qq_79856539
javaweb大数据hadoop课程设计
(一)Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集;(二)使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗,生成最终的.csv文件并上传到hdfs;(三)使用hive数仓技术建表建库,导入.csv数据集;(四)离线分析采用hive_sql完成,实时分析利用Spark之Scala完成;(五)统计指标使用sqoop导入m
- plt曲线论文格式
小蜗笔记
pythonmatlibplot机器学习python概率论
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号data=pd.read_excel('xlsx')x=data['次数']y
- Python图像纹理分割
2401_84585316
程序员python开发语言
将下图左右两种不同类型的纹理区域分开,方法输出结果是一幅与该图像等大小的二值图像,左边为0,右边为1,或者相反,灰色边框线在设计的方法中不作考虑,自行去除。2️⃣实现源码importmatplotlib.imageasmpimgimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromcv2importcv2fromsklearn.multiclassimpor
- python里的i_Python 中[::] 与 [:,:,i] 总结
桌游顽主的航仔
python里的i
最近在学吴恩达的DeepLearning中的第五门课SequenceModel,第一个lab是用Numpy搭建RNN,在搭建RNN的时候用到了Numpy的Slicing([:,:,i]),在这里想总结下[:,:,i]与[::i]的用法,有写的不对的地方请随时指教。总的来说,[::i]是Python中的基础索引,而[:,:,i]是Numpy中对于多维度Array的提取,在StackOverflow中
- 鸢尾花的简单分类器
Oneshot_fea8
importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromscipy.spatial.distanceimporteuclideanimportnumpyasnpDATA_FILE='./data_ai/Iris.csv'SPECIES=['Iris-setosa',#山鸢尾'Iris-versicolor',#变色鸢
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笔记
importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.statespace.sarimaximportSARIMAXfromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacffromsklearn.metricsimportmean_squ
- python的图像融合及图像的类型转换学习笔记
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一、图像加法运算1.Numpy库加法其运算方法是:目标图像=图像1+图像2,运算结果进行取模运算。当像素值255时,结果为对255取模的结果,例如:(255+64)%255=642.OpenCV加法运算另一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算,方法如下:目标图像=cv2.add(图像1,图像2)此时结果是饱和运算,即:当像素值255时,结果为255,例如:(255+64)=255两种方法
- 百度飞桨教程(一)
怎么这么多名字都被占了
百度paddlepaddle人工智能
百度飞桨(paddle),是一个开源的深度学习平台百度飞桨的安装pipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple手写数字识别案例我们来通过一个案例,大概了解paddle的使用importpaddleimportnumpyasnpfrompaddle.vision.transformsimportNormalizetransfo
- Numpy布尔索引与掩码
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NumPy是用于科学计算和处理多维数组数据的最流行的Python库之一。NumPy提供了强大的功能,可以根据布尔条件从数组中索引和提取元素,这称为布尔索引或掩码。掌握布尔索引和掩码可以使用NumPy进行高效的数据操作和分析。本综合指南将解释你需要了解的有关NumPy中布尔索引和掩码的所有信息,包括关键概念、用法和示例,以帮助你在自己的项目中利用这些技术。NSDT工具推荐:Three.jsAI纹理开
- Numpy学习笔记(二)
海棠未语
numpy学习笔记人工智能矩阵python
目录基本运算(一)矢量和矩阵运算1、加法2、减法3、乘法4、除法5、幂运算(二)统计运算1、求和2、求平均值3、求方差4、求标准差5、求最大值6、求最小值(三)逻辑运算1、逻辑非2、逻辑与3、逻辑或4、逻辑异或(四)比较运算1、等于2、不等于3、大于4、小于5、大于等于6、小于等于(五)指数和对数运算1、指数2、自然对数3、以10为底的对数4、以2为底的对数(六)线性代数运算1、矩阵乘法2、矩阵乘
- python numpy arange
小姐姐催我改备注
1.用numpy来快速生成矩阵np_data=np.arange(6).reshape(2,3)前者产生一个列表
- 【Python-Numpy】降低Numpy版本
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Python第三方库云服务器解决errorpythonnumpy
1.卸载当前Numpypipuninstallnumpy2.查看当前Numpy可用的版本号pipindexversionsnumpy3.安装特定版本号的Numpypipinstall-Unumpy==自己想要的版本号
- 在 PyTorch 中,`permute` 方法是一个强大的工具,用于重排张量的维度。
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法深度学习pytorch人工智能python
在PyTorch中,permute方法是一个强大的工具,用于重排张量的维度。这在深度学习中非常有用,尤其是在处理具有多维数据(如图像、视频或复杂数组)的神经网络时。PyTorch中的permute方法详解1.permute方法概述在PyTorch中,permute方法允许用户重新排列张量的维度。这与NumPy的transpose方法类似,但提供了更灵活的多维重排能力。该方法非常有用,例如,当你需要
- np.percentile函数详解
肥猪猪爸
大数据人工智能pythonnumpy数据结构数据统计算法
⭐️np.percentile函数np.percentile`是NumPy库中的一个函数,用于计算给定数据数组的指定百分位数。百分位数表示数据中有多少比例的值小于或等于某个值,例如,第25百分位数表示数据中有25%的值小于或等于这个值。np.percentile函数的语法numpy.percentile(a,q,axis=None,out=None,overwrite_input=False,me
- 【numpy1】ipython模块、jupyter模块、Anaconda主要功能、notebook详细功能、数据分析三剑客、numpy实现BMI指数
林光虚霁晓
数据分析ipythonjupyter数据分析
1ipython模块2jupyter模块3Anaconda软件3.1Anaconda主要功能3.2notebook详细功能3.3快捷键使用4数据分析三剑客5numpy模块5.1numpy下载5.2numpy实现BMI指数1ipython模块传统的cmd窗口下进入python解释器编写代码的缺点1.代码不会自动缩进2.代码不会自动提示3.代码颜色过于单调并且也没有行数提示ipython模块下载pip
- OpenCV:图像几何变换
0010000100
机器视觉opencv计算机视觉图像处理
图像几何变换importnumpyasnpimportcv2ascvimportmatplotlib.pyplotaspltimg=cv.imread('book.jpg')rows,cols,ch=img.shapepts1=np.float32([[151,332],[882,272],[119,1368],[1242,1188]])pts2=np.float32([[0,0],[300,0]
- c++调用python和numpy混合编程
AIVoyager
c++pythonc++pythonnumpy
目录1.cmake配置2.python脚本3.c++头文件初始化4.c++调用python中的函数,实现功能参考在现代软件开发中,跨语言编程和混合编程的需求日益增长。C++作为一种高效、强大的编程语言,广泛应用于底层开发、游戏引擎、高性能计算等领域。而Python则因其简洁的语法、丰富的库和易于学习的特性,在数据科学、机器学习、Web开发等领域占据重要地位。NumPy是Python中一个用于数值计
- python绘制二维正态分布概率密度图(2d,3d)
马鹿91
pythonnumpy
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal#定义均值和协方差矩阵mean=np.array([0,0])covariance=np.array([[1,0.5],[0.5,1]])#创建一个网格x,y=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.
- 相机标定和图像配准
lqjun0827
算法数码相机
相机标定和图像配准介绍1.相机标定代码说明:注意事项:使用标定结果处理图像:代码说明:注意事项:2.图像配准代码说明:注意事项:介绍基础知识参考:相机的内参和外参1.相机标定相机标定是计算机视觉中的一个重要步骤,它用于确定相机的内部参数(如焦距、主点坐标、畸变参数)和外部参数(如相机在世界坐标系中的位置和方向)。以下是一个使用OpenCV库进行相机标定的Python代码示例:importnumpy
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置