.星.

NNDL 作业5：卷积

作业一

作业二

一、概念

二、探究不同卷积核的作用

三、编程实现

总结

作业一

编程实现

1. 图1使用卷积核 $\begin{pmatrix} 1 & -1 \end{pmatrix}$ ，输出特征图

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
#生成图片
def create_pic():
    picture = torch.Tensor([[0,0,0,255,255,255],
                      [0,0,0,255,255,255],
                      [0,0,0,255,255,255],
                      [0,0,0,255,255,255],
                      [0,0,0,255,255,255]])
    return picture
#确定卷积网络
class MyNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self,kernel,kshape):
        super(MyNet, self).__init__()
        kernel = torch.reshape(kernel,kshape)
        self.weight = torch.nn.Parameter(data=kernel, requires_grad=False)
    def forward(self, picture):
        picture = F.conv2d(picture,self.weight,stride=1,padding=0)
        return  picture
#确定卷积层
kernel = torch.tensor([-1.0,1.0])
#更改卷积层的形状适应卷积函数
kshape = (1,1,1,2)
#生成模型
model = MyNet(kernel=kernel,kshape=kshape)
#生成图片
picture = create_pic()
#更改图片的形状适应卷积层
picture = torch.reshape(picture,(1,1,5,6))
output = model(picture)
output = torch.reshape(output,(5,5))
plt.imshow(output,cmap='gray')
plt.show()

运行结果：

2. 图1使用卷积核 $\begin{pmatrix} 1\\ -1\\ \end{pmatrix}$ ，输出特征图

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
#生成图片
def create_pic():
    picture = torch.Tensor([[0,0,0,255,255,255],
                      [0,0,0,255,255,255],
                      [0,0,0,255,255,255],
                      [0,0,0,255,255,255],
                      [0,0,0,255,255,255]])
    return picture
#确定卷积网络
class MyNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self,kernel,kshape):
        super(MyNet, self).__init__()
        kernel = torch.reshape(kernel,kshape)
        self.weight = torch.nn.Parameter(data=kernel, requires_grad=False)
    def forward(self, picture):
        picture = F.conv2d(picture,self.weight,stride=1,padding=0)
        return  picture
#确定卷积层
kernel = torch.tensor([-1.0,1.0])
#更改卷积和的形状为转置
kshape = (1,1,2,1)
model = MyNet(kernel=kernel,kshape=kshape)
picture = create_pic()
picture = torch.reshape(picture,(1,1,5,6))
output = model(picture)
output = torch.reshape(output,(6,4))
plt.imshow(output,cmap='gray')
plt.show()

运行结果：

3. 图2使用卷积核 $\begin{pmatrix} 1 & -1 \end{pmatrix}$ ，输出特征图

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
#生成图像
def create_pic():
    picture = torch.Tensor([[0,0,0,255,255,255],
                      [0,0,0,255,255,255],
                      [0,0,0,255,255,255],
                      [255,255,255,0,0,0],
                      [255,255,255,0,0,0],
                      [255,255,255,0,0,0]])
    return picture
#确定卷积核
kernel = torch.tensor([-1.0,1.0])
kshape = (1,1,1,2)
#生成模型
model = MyNet(kernel=kernel,kshape=kshape)
picture = create_pic()
picture = torch.reshape(picture,(1,1,6,6))
print(picture)
output = model(picture)
output = torch.reshape(output,(6,5))
print(output)
plt.imshow(output,cmap='gray')
plt.show()

运行结果：

4. 图2使用卷积核 $\begin{pmatrix} 1\\ -1\\ \end{pmatrix}$ ，输出特征图

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
#生成图像
def create_pic():
    picture = torch.Tensor([[0,0,0,255,255,255],
                      [0,0,0,255,255,255],
                      [0,0,0,255,255,255],
                      [255,255,255,0,0,0],
                      [255,255,255,0,0,0],
                      [255,255,255,0,0,0]])
    return picture
#确定卷积核
kernel = torch.tensor([-1.0,1.0])
kshape = (1,1,2,1)
model = MyNet(kernel=kernel,kshape=kshape)
picture = create_pic()
picture = torch.reshape(picture,(1,1,6,6))
print(picture)
output = model(picture)
output = torch.reshape(output,(5,6))
print(output)
plt.imshow(output,cmap='gray')
plt.show()

运行结果：

5. 图3使用卷积核 $\begin{pmatrix} 1 & -1 \end{pmatrix}$ ， $\begin{pmatrix} 1\\ -1\\ \end{pmatrix}$ ， $\begin{pmatrix} 1 &-1 \\ -1&1 \end{pmatrix}$ ，输出特征图

$\begin{pmatrix} 1 & -1 \end{pmatrix}$

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
#生成图像
def create_pic():
    picture = torch.Tensor(
                     [[255,255,255,255,255,255,255,255,255],
                      [255,0  ,255,255,255,255,255,0  ,255],
                      [255,255,0  ,255,255,255,0  ,255,255],
                      [255,255,255,0  ,255,0  ,255,255,255],
                      [255,255,255,255,0  ,255,255,255,255],
                      [255,255,255,0  ,255,0  ,255,255,255],
                      [255,255,0  ,255,255,255,0  ,255,255],
                      [255,0  ,255,255,255,255,255,0  ,255],
                      [255,255,255,255,255,255,255,255,255],])
    return picture
#生成卷积核
kernel = torch.tensor([-1.0,1.0])
#更改卷积核的形状适应卷积函数
kshape = (1,1,1,2)
model = MyNet(kernel=kernel,kshape=kshape)
picture = create_pic()
picture = torch.reshape(picture,(1,1,9,9))
print(picture)
output = model(picture)
output = torch.reshape(output,(9,8))
print(output)
plt.imshow(output,cmap='gray')
plt.show()

运行结果：

$\begin{pmatrix} 1\\ -1\\ \end{pmatrix}$

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
#生成图像
def create_pic():
    picture = torch.Tensor(
                     [[255,255,255,255,255,255,255,255,255],
                      [255,0  ,255,255,255,255,255,0  ,255],
                      [255,255,0  ,255,255,255,0  ,255,255],
                      [255,255,255,0  ,255,0  ,255,255,255],
                      [255,255,255,255,0  ,255,255,255,255],
                      [255,255,255,0  ,255,0  ,255,255,255],
                      [255,255,0  ,255,255,255,0  ,255,255],
                      [255,0  ,255,255,255,255,255,0  ,255],
                      [255,255,255,255,255,255,255,255,255],])
    return picture
#生成卷积核
kernel = torch.tensor([-1.0,1.0])
kshape = (1,1,2,1)
model = MyNet(kernel=kernel,kshape=kshape)
picture = create_pic()
picture = torch.reshape(picture,(1,1,9,9))
print(picture)
output = model(picture)
output = torch.reshape(output,(8,9))
print(output)
plt.imshow(output,cmap='gray')
plt.show()

运行结果：

$\begin{pmatrix} 1 &-1 \\ -1&1 \end{pmatrix}$

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
#生成图像
def create_pic():
    picture = torch.Tensor(
                     [[255,255,255,255,255,255,255,255,255],
                      [255,0  ,255,255,255,255,255,0  ,255],
                      [255,255,0  ,255,255,255,0  ,255,255],
                      [255,255,255,0  ,255,0  ,255,255,255],
                      [255,255,255,255,0  ,255,255,255,255],
                      [255,255,255,0  ,255,0  ,255,255,255],
                      [255,255,0  ,255,255,255,0  ,255,255],
                      [255,0  ,255,255,255,255,255,0  ,255],
                      [255,255,255,255,255,255,255,255,255],])
    return picture
#生成卷积核
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
#生成图像
def create_pic():
    picture = torch.Tensor(
                     [[0,0,0,0,0,0,0,0,0],
                      [0,255  ,0,0,0,0,0,255  ,0],
                      [0,0,255  ,0,0,0,255  ,0,0],
                      [0,0,0,255  ,0,255  ,0,0,0],
                      [0,0,0,0,255  ,0,0,0,0],
                      [0,0,0,255  ,0,255  ,0,0,0],
                      [0,0,255  ,0,0,0,255  ,0,0],
                      [0,255  ,0,0,0,0,0,255  ,0],
                      [0,0,0,0,0,0,0,0,0],])
    return picture
#生成卷积核
#确定卷积核
kernel = torch.tensor([[1.0,-1.0],
                       [-1.0,1.0]])
#更改卷积核的大小适配卷积函数
kshape = (1,1,2,2)
#生成网络模型
model = MyNet(kernel=kernel,kshape=kshape)
picture = create_pic()
picture = torch.reshape(picture,(1,1,9,9))
print(picture)
output = model(picture)
output = torch.reshape(output,(8,8))
print(output)
plt.imshow(output,cmap='gray')
plt.show()

运行结果：

作业二

一、概念

用自己的语言描述“卷积、卷积核、特征图、特征选择、步长、填充、感受野”。

卷积：卷积是一种运算，类似于乘法，是原像素与卷积核的相乘再相加

卷积核：在由原像素变为新像素时，需要与一个定义的权重相乘再相加，这个权重函数就是卷积核

特征图：图像经过卷积操作后的内容就是特征图

特征选择：特征选择指从原始特征中挑选出某些对算法学习最有利特征。

步长：每进行一次卷积操作卷积核需要横向或纵向移动的长度

填充：在进行卷积操作时，输入图像的边缘处不会位于卷积核的中心，从而会丢失部分信息，所以在矩阵的边界上填充一些值增加矩阵的大小，解决这个问题

感受野：指特征图上的一个点对应的卷积前输入图上的区域。

二、探究不同卷积核的作用

1.锐化

内核

2.浮雕

内核

3. 模糊

内核

4.边缘检测

内核

三、编程实现

原图

1.实现灰度图的边缘检测、锐化、模糊。

边缘检测

import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.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 #有中文出现的情况，需要u'内容
file_path = 'touxiang.jpg'
im = Image.open(file_path).convert('L')  # 读入一张灰度图的图片
im = np.array(im, dtype='float32')  # 将其转换为一个矩阵
print(im.shape[0], im.shape[1])
plt.imshow(im.astype('uint8'), cmap='gray')  # 可视化图片
plt.title('原图')
plt.show()
 
im = torch.from_numpy(im.reshape((1, 1, im.shape[0], im.shape[1])))
conv1 = nn.Conv2d(1, 1, 3, bias=False)  # 定义卷积
 
sobel_kernel = np.array([[-1, -1, -1],
                         [-1, 8, -1],
                         [-1, -1, -1]], dtype='float32')  # 定义轮廓检测算子
sobel_kernel = sobel_kernel.reshape((1, 1, 3, 3))  # 适配卷积的输入输出
conv1.weight.data = torch.from_numpy(sobel_kernel)  # 给卷积的 kernel 赋值
 
edge1 = conv1(Variable(im))  # 作用在图片上
 
x = edge1.data.squeeze().numpy()
print(x.shape)  # 输出大小
 
plt.imshow(x, cmap='gray')
plt.show()

锐化

import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.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 #有中文出现的情况，需要u'内容
file_path = 'touxiang.jpg'
im = Image.open(file_path).convert('L')  # 读入一张灰度图的图片
im = np.array(im, dtype='float32')  # 将其转换为一个矩阵
print(im.shape[0], im.shape[1])
plt.imshow(im.astype('uint8'), cmap='gray')  # 可视化图片
plt.title('原图')
plt.show()
 
im = torch.from_numpy(im.reshape((1, 1, im.shape[0], im.shape[1])))
conv1 = nn.Conv2d(1, 1, 3, bias=False)  # 定义卷积
 
sobel_kernel = np.array([[0, -1, 0],
                         [-1, 5, -1],
                         [0, -1, 0]], dtype='float32')  # 定义轮廓检测算子
sobel_kernel = sobel_kernel.reshape((1, 1, 3, 3))  # 适配卷积的输入输出
conv1.weight.data = torch.from_numpy(sobel_kernel)  # 给卷积的 kernel 赋值
 
edge1 = conv1(Variable(im))  # 作用在图片上
 
x = edge1.data.squeeze().numpy()
print(x.shape)  # 输出大小
 
plt.imshow(x, cmap='gray')
plt.show()

模糊

import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.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 #有中文出现的情况，需要u'内容
file_path = 'touxiang.jpg'
im = Image.open(file_path).convert('L')  # 读入一张灰度图的图片
im = np.array(im, dtype='float32')  # 将其转换为一个矩阵
print(im.shape[0], im.shape[1])
plt.imshow(im.astype('uint8'), cmap='gray')  # 可视化图片
plt.title('原图')
plt.show()
 
im = torch.from_numpy(im.reshape((1, 1, im.shape[0], im.shape[1])))
conv1 = nn.Conv2d(1, 1, 3, bias=False)  # 定义卷积
 
sobel_kernel = np.array([[0.0625, 0.125, 0.0625],
                         [0.125, 0.25, 0.125],
                         [0.0625, 0.125, 0.0625]], dtype='float32')  # 定义轮廓检测算子
sobel_kernel = sobel_kernel.reshape((1, 1, 3, 3))  # 适配卷积的输入输出
conv1.weight.data = torch.from_numpy(sobel_kernel)  # 给卷积的 kernel 赋值
 
edge1 = conv1(Variable(im))  # 作用在图片上
 
x = edge1.data.squeeze().numpy()
print(x.shape)  # 输出大小
 
plt.imshow(x, cmap='gray')
plt.show()

2.调整卷积核参数，测试并总结

调整卷积核参数，设置步长为2

调整卷积核参数，设置步长为5

可以发现，步长越大，图像越模糊

3.使用不同尺寸图片，测试并总结

上一个图片大小为640*640，这次用一个1920*1080大小的图片

可以看出分辨率高的图片特征提取后越清晰

总结

本次实验进行了卷积和图像的特征提取，对于特征提取的原理，我感觉特征提取的卷积核起了很重要的作用。每一个特征提取的卷积核就像激活函数一样，把原来的图像的每个像素点激活为你想要的那个特征的像素点，从而做到提取特征。

参考

NNDL 作业5：卷积

Image Kernels explained visually (setosa.io)

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将cmd中命令输出保存为txt文本文件落难Coder Windows cmd window
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
使用Faiss进行高效相似度搜索 llzwxh888 faiss python
在现代AI应用中，快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库，特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索，并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss？Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库，主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
python是什么意思中文-在python中%是什么意思编程大乐趣
Python中%有两种：1、数值运算：%代表取模，返回除法的余数。如：>>>7%212、%操作符（字符串格式化，stringformatting），说明如下：%[(name)][flags][width].[precision]typecode(name)为命名flags可以有+，-，''或0。+表示右对齐。-表示左对齐。''为一个空格，表示在正数的左侧填充一个空格，从而与负数对齐。0表示使用0填
Day1笔记-Python简介&标识符和关键字&输入输出 ~在杰难逃~ Python python 开发语言大数据数据分析数据挖掘
大家好，从今天开始呢，杰哥开展一个新的专栏，当然，数据分析部分也会不定时更新的，这个新的专栏主要是讲解一些Python的基础语法和知识，帮助0基础的小伙伴入门和学习Python，感兴趣的小伙伴可以开始认真学习啦！一、Python简介【了解】1.计算机工作原理编程语言就是用来定义计算机程序的形式语言。我们通过编程语言来编写程序代码，再通过语言处理程序执行向计算机发送指令，让计算机完成对应的工作，编程
python八股文面试题分享及解析(1) Shawn________ python
#1.'''a=1b=2不用中间变量交换a和b'''#1.a=1b=2a,b=b,aprint(a)print(b)结果：21#2.ll=[]foriinrange(3):ll.append({'num':i})print(11)结果:#[{'num':0},{'num':1},{'num':2}]#3.kk=[]a={'num':0}foriinrange(3):#0,12#可变类型，不仅仅改变
每日算法&面试题，大厂特训二十八天——第二十天（树）肥学 ⚡算法题⚡面试题每日精进 java 算法数据结构
目录标题导读算法特训二十八天面试题点击直接资料领取导读肥友们为了更好的去帮助新同学适应算法和面试题，最近我们开始进行专项突击一步一步来。上一期我们完成了动态规划二十一天现在我们进行下一项对各类算法进行二十八天的一个小总结。还在等什么快来一起肥学进行二十八天挑战吧！！特别介绍小白练手专栏，适合刚入手的新人欢迎订阅编程小白进阶python有趣练手项目里面包括了像《机器人尬聊》《恶搞程序》这样的有趣文章
Python快速入门 —— 第三节：类与对象孤华暗香 Python快速入门 python 开发语言
第三节：类与对象目标：了解面向对象编程的基础概念，并学会如何定义类和创建对象。内容：类与对象：定义类：class关键字。类的构造函数：__init__()。类的属性和方法。对象的创建与使用。示例：classStudent:def__init__(self,name,age,major):self.name&#
pyecharts——绘制柱形图折线图 2224070247 信息可视化 python java 数据可视化
一、pyecharts概述自2013年6月百度EFE(ExcellentFrontEnd）数据可视化团队研发的ECharts1.0发布到GitHub网站以来，ECharts一直备受业界权威的关注并获得广泛好评，成为目前成熟且流行的数据可视化图表工具，被应用到诸多数据可视化的开发领域。Python作为数据分析领域最受欢迎的语言，也加入ECharts的使用行列，并研发出方便Python开发者使用的数据
Python 实现图片裁剪（附代码） | Python工具剑客阿良_ALiang
前言本文提供将图片按照自定义尺寸进行裁剪的工具方法，一如既往的实用主义。环境依赖ffmpeg环境安装，可以参考我的另一篇文章：windowsffmpeg安装部署_阿良的博客-CSDN博客本文主要使用到的不是ffmpeg，而是ffprobe也在上面这篇文章中的zip包中。ffmpy安装：pipinstallffmpy-ihttps://pypi.douban.com/simple代码不废话了，上代码
【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（4) 算法大师华为od 面试 python
华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选**1.Python中的`with`**用途和功能自动资源管理示例：文件操作上下文管理协议示例代码工作流程解析优点2.\_\_new\_\_和**\_\_init\_\_**区别__new____init__区别总结3.**切片（Slicing）操作**基本切片语法
python os 环境变量 CV矿工 python 开发语言 numpy
环境变量：环境变量是程序和操作系统之间的通信方式。有些字符不宜明文写进代码里，比如数据库密码，个人账户密码，如果写进自己本机的环境变量里，程序用的时候通过os.environ.get（）取出来就行了。os.environ是一个环境变量的字典。环境变量的相关操作importos"""设置/修改环境变量：os.environ[‘环境变量名称’]=‘环境变量值’#其中key和value均为string类
Python爬虫解析工具之xpath使用详解 eqa11 python 爬虫开发语言
文章目录Python爬虫解析工具之xpath使用详解一、引言二、环境准备1、插件安装2、依赖库安装三、xpath语法详解1、路径表达式2、通配符3、谓语4、常用函数四、xpath在Python代码中的使用1、文档树的创建2、使用xpath表达式3、获取元素内容和属性五、总结Python爬虫解析工具之xpath使用详解一、引言在Python爬虫开发中，数据提取是一个至关重要的环节。xpath作为一门
【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）算法大师华为od 面试 python
华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
nosql数据库技术与应用知识点皆过客，揽星河 NoSQL nosql 数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
《Python数据分析实战终极指南》 xjt921122 python 数据分析开发语言
对于分析师来说，大家在学习Python数据分析的路上，多多少少都遇到过很多大坑**，有关于技能和思维的**：Excel已经没办法处理现有的数据量了，应该学Python吗？找了一大堆Python和Pandas的资料来学习，为什么自己动手就懵了？跟着比赛类公开数据分析案例练了很久，为什么当自己面对数据需求还是只会数据处理而没有分析思路？学了对比、细分、聚类分析，也会用PEST、波特五力这类分析法，为啥
Python中深拷贝与浅拷贝的区别 yuxiaoyu.
转自：http://blog.csdn.net/u014745194/article/details/70271868定义：在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象，把它赋值给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，把对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象我不复
Python开发常用的三方模块如下：换个网名有点难 python 开发语言
Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
Python编译器鹿鹿~ Python编译器 Python python 开发语言后端
嘿嘿嘿我又来了啊有些小盆友可能不知道Python其实是有编译器的，也就是PyCharm。你们可能会问到这个是干嘛的又不可以吃也不可以穿好像没有什么用，其实你还说对了这个还真的不可以吃也不可以穿，但是它用来干嘛的呢。用来编译你所打出的代码进行运行（可能这里说的有点不对但是只是个人认为）现在我们来说说PyCharm是用来干嘛的。PyCharm是一种PythonIDE，带有一整套可以帮助用户在使用Pyt
一文掌握python面向对象魔术方法（二）程序员neil python python 开发语言
接上篇：一文掌握python面向对象魔术方法（一）-CSDN博客目录六、迭代和序列化：1、__iter__(self):定义迭代器，使得类可以被for循环迭代。2、__getitem__(self,key):定义索引操作，如obj[key]。3、__setitem__(self,key,value):定义赋值操作，如obj[key]=value。4、__delitem__(self,key):定义
一文掌握python常用的list（列表）操作程序员neil python python 开发语言
目录一、创建列表1.直接创建列表：2.使用list()构造器3.使用列表推导式4.创建空列表二、访问列表元素1.列表支持通过索引访问元素，索引从0开始：2.还可以使用切片操作访问列表的一部分：三、修改列表元素四、添加元素1.append()：在末尾添加元素2.insert()：在指定位置插入元素五、删除元素1.del：删除指定位置的元素2.remove()：删除指定值的第一个匹配项3.pop()：
Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg python python 办公效率 python开发 IT
Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
python中的深拷贝与浅拷贝 anshejd70787 python
深拷贝和浅拷贝浅拷贝的时候，修改原来的对象，浅拷贝的对象不会发生改变。1、对象的赋值对象的赋值实际上是对象之间的引用：当创建一个对象，然后将这个对象赋值给另外一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用。当对对象做赋值或者是参数传递或者作为返回值的时候，总是传递原始对象的引用，而不是一个副本。如下所示：>>>aList=["kel","abc",123]>>>bLis
统一思想认识永夜-极光思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢原因: 总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解. 如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式. 难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
Joda Time使用笔记 bylijinnan java joda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章： http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html 工作中也常常用到Joda Time，为了避免每次使用都查API，记录一下常用的用法： /** * DateTime变化（增减） */ @Tes
FileUtils API eksliang FileUtils FileUtils API
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各种新兴技术不懂事的小屁孩技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础，面向Java应用为主。基于DSL（领域特定语言）语法的自动化构建工具。现在构建系统常用到maven工具，现在有更容易上手的gradle，搭建java环境: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/ 搭建android环境： http://m
tomcat6的https双向认证酷的飞上天空 tomcat6
1.生成服务器端证书 keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
托管虚拟桌面市场势不可挡蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心，dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台，提供服务或者MSP也可以自己来控制。在某些情况下，MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层，如监控和补丁管理。 MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同，Din说。 “我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
spring学习——xml文件的配置 a-john spring
在Spring的学习中，对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中，采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.or
HDU 4342 History repeat itself 模拟 aijuans 模拟
来源：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342 题意：首先让求第几个非平方数，然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。思路：一个简单的模拟题目，但是由于数据范围大，需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来，假如让求第n个非平方数的话，看n前面有多少个平方数，假设有x个，则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况，即
java中最常用jar包的用途 asia007 java
java中最常用jar包的用途 jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口，提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法，以及接收和处理SOAP错误的方法. w
ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法百合不是茶 js json编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码出现以下问题: 1,强制flush输出 json编码打印在首页 2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面却没有跳转到错误页面 3, ajax中的dataType的json 改为text 会
JUnit使用的设计模式 bijian1013 java 设计模式 JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式 1、模板方法模式（Template Method）定义一个操作中的算法骨架，而将一些步骤延伸到子类中去，使得子类可以不改变一个算法的结构，即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构，也就是步骤，而步骤的实现可以在子类中完成。
Linux常用命令（摘录） sunjing crond chkconfig
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【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建 bit1129 hadoop
结合网上多份文档，不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题，终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来，跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是，Hadoop的安装文档非常多，但是能一个文档走下来的少之又少，尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布，但是它的配置跟2.5.0，2.5.1没有分别。 &nb
Anychart图表系列五之事件监听白糖_ chart
创建图表事件监听非常简单：首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听，然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。以钻取操作为例，当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value，代码如下： <script> //创建AnyChart var chart = new AnyChart(); //添加钻取操作&quo
Web前端相关段子 braveCS web前端
Web标准：结构、样式和行为分离使用语义化标签 0）标签的语义：使用有良好语义的标签，能够很好地实现自我解释，方便搜索引擎理解网页结构，抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容，具有很好的可读性，从而实现对特殊终端的兼容。 1）div和span是没有语义的：只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时，才会适当添加div
编程之美-24点游戏 bylijinnan 编程之美
import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.Set; public class PointGame { /**编程之美
主页面子页面传值总结 chengxuyuancsdn 总结
1、showModalDialog returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值主界面 var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp"); 子界面 window.retu
[网络与经济]互联网+的含义 comsci 互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统互联网+你的名字 = 网络个人数据库每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
oracle 创建视图 with check option daizj 视图 view oralce
我们来看下面的例子： create or replace view testview as select empno,ename from emp where ename like ‘M%’ with check option; 这里我们创建了一个视图，并使用了with check option来限制了视图。然后我们来看一下视图包含的结果： select * from testv
ToastPlugin插件在cordova3.3下使用 dibov Cordova
自己开发的Todos应用，想实现“ 再按一次返回键退出程序 ”的功能，采用网上的ToastPlugins插件，发现代码或文章基本都是老版本，运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。 ToastPlugin.java package&nbs
C语言22个系统函数 dcj3sjt126com c function
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分（尾数）x和以2位的指数部分n，即num=x*2n，指数n存放在exp指向的变量中，返回x。D
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本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件，并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库，供以后复用。以下是开发流程： 1. 明确类的功能，抽象出类的大概结构 2. 初步设想类的接口 3. 类名设计（驼峰式命名） 4. 属性设置(权限设置) 判断某些变量是否有必要作为成员属
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能够写出高伸缩性的并发是一门艺术在JAVA SE5中新增了3个包 java.util.concurrent java.util.concurrent.atomic java.util.concurrent.locks 在java的内存模型中，类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享，局部变量与方法参数都是线程私有的，不会被共享。
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在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值 lhbthanks java html struts checkbox
第一种方法：获取结果String类型在 Action 中获得的是一个 String 型数据，每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起，每个值之间以逗号隔开(,)。所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。以下是实现的代码：前台 HTML 代码：
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Linux忘记root密码的解决思路 tomcat_oracle linux
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跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现 xueyou jsonp jquery 框架 UI html5
postMessage 是 HTML5 新方法，它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止，只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持，而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样，前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯，后者擅长针对跨域服务端数据通讯，p

NNDL 作业5：卷积

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