图片大小计算公式第59页

LaTex常用代码段（图片、表格、公式...）

centering图片居中，\flushleft左对齐，\flushright右对齐\includegraphics[scale=0.4]{图片文件名}\caption{图片标题}\end{figure}可以自己调整图片大小和位置

北山杉林·2022-12-09 02:39

数据降维——主成分分析PCA

一：预备知识向量向量的内积与投影：两个向量A,B内积的计算公式为：A▪B=∣A∣∣B∣cos(α)A▪B=|A||B|cos(α)A▪B=∣A∣∣B∣cos(α)1）向量内积的几何解释就是：向量A在向量

qq_16608563·2022-12-09 02:05

线阵相机行频和运动速度之间的关系

在网上搜到过关于关系的计算，可是，个人觉得计算公式有问题，当时是按照它来推导的，总觉得哪里不对。这里小编做具体的说明。先写正确的，下面再做具体的分析。

snwang_miss·2022-12-08 23:48

【工业相机】【深度4】线扫描相机 - 选型实践

其中，在【深度3】里面，在说明工业相机在速度场景下的应用的时候，专门开了一节介绍线扫描相机【线阵相机】行频速度的计算公式和镜头的选型的大致说明，感觉说的还是不够透彻，应用举例也不充分，这里特别开一个章节

Franklin·2022-12-08 23:16

dagum基尼系数分解工具

任工子·2022-12-08 20:32

机器学习-Logistic回归python实践【3】（10.26更新）

这个函数的问题在于该函数在跳跃点上从0瞬间跳跃到1，这样处理起来不是很方便然鹅我们还有另一个具有类似性质的函数Sigmoid函数，计算公式如下：f(z)=

请叫我算术嘉·2022-12-08 20:29

IOU、GIOU、DIOU、CIOU的学习及代码实现

最初的IOU的计算公式为：IOU=∣A∩B∣∣A∪B∣IOU=\frac{|A\capB|}{|A\cupB|}IOU=∣A∪B∣∣A∩B∣

浅冲一下·2022-12-08 17:28

Yolov5 (detect.py相关参数解释)

weights:训练的权重source:测试数据，可以是图片/视频路径，也可以是'0'(电脑自带摄像头),也可以是rtsp等视频流output:网络预测之后的图片/视频的保存路径img-size:网络输入图片大小

seven_不是赛文·2022-12-08 13:19

python opencv图片拼接

pythonopencv图片拼接已知图片大小图片大小未知(但知道两张图片的宽或者高相同)拼接条件：两张图片的宽或者高相同已知图片大小使用opencv拼接图片，其实相当于拼接两个数组下面是需要拼接的两张图片

BurningSilence·2022-12-08 13:02

Python编程练习：身体BMI质量检测、实例和实例方法的创建、100以内的偶数和、输入年份判断是不是闰年、编写分段函数、因式分解、检查二进制是否可被整除、查找数字等等

它的计算公式∶BMI=体重÷身高2(注意

菜菜子hoho·2022-12-08 11:29

三、复现U-net网络（Pytorch）

570,570,64)首先输入一张(572,572,1)的单通道图像，处理的是灰度图由图中的蓝色箭头解释可得其为(3,3)的卷积+ReLU操作之后得到(570,570,64)的图像查看下官网给的卷积层padding的计算公式求出来

beyond谚语·2022-12-08 09:39

Yolov5 中添加Network Slimming剪枝--稀疏训练部分

BN层的计算公式如下：通过BN

m0_46093829·2022-12-08 08:14

举例说明信息熵、互信息的计算过程

目录一、计算公式1、信息熵H(X)2、联合熵H(X,Y)3、互信息I(X,Y)4、条件熵H(X|Y)二、举例说明1、信息熵H(X)2、联合熵H(X,Y)3、互信息I(X,Y)4、条件熵H(X|Y)总结一

汤宪宇·2022-12-08 07:41

号主，深度学习入门学习笔记分享（附笔记实战代码）

码农的后花园”，选择“星标”公众号精选文章，第一时间送达想当初自己也是一个深度学习和计算机视觉的小白，面对复杂的神经网络魔幻输出具体计算过程也是搔头抓耳，后来发现还是只有静下心来，好好啃一啃，不就是一堆计算公式吗

码农的后花园·2022-12-08 01:44

绘制箱线图的标签python_利用Python - Matplotlib 绘制箱线图

1.箱线图介绍第一步：计算上四分位数，中位数，下四分位数（计算公式略）。第二步：计算上四分位数和下四分位数之间的差值，四分位数差。第三步：绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数，下限为下四分位数。

weixin_39934296·2022-12-07 21:01

目标检测中IoU计算

计算公式：IoU=A∩B/A∪B一般来说，IoU值越大，说明预测的越准确，通常取0.5作为阈值。

TEn%·2022-12-07 19:58

目标检测IOU指标的python实现

如图：IOU的计算公式如下：即预测框与真实框的交并比。先计算交集的面积，在计算并集的面积，然后求两者的比值。

梦坠凡尘·2022-12-07 19:23

传感器：MQ-5燃气模块测量燃气值（底部附代码）

一、简介本篇文章介绍使用MQ-5燃气模块测量燃气值，CPU还是选择单片机，MQ-5主要使用的技术为ADC，燃气对于单片机来说是模拟信号，需要转换为数字信号，再经过相关计算公式将燃气模拟值转换成对应的燃气数值

Cheems_Pak Choi·2022-12-07 19:21

距离度量 —— 欧式距离（Euclidean Distance）

Python学习系列文章：目录文章目录一、概述二、计算公式①二维平面上的欧式距离②三维空间上的欧式距离③n维空间上的欧式距离一、概述欧式距离，也称为欧几里得距离，是我们从小学、初中、高中等等乃至现在都会用到的距离度量

繁依Fanyi·2022-12-07 18:25

车道线检测数据集

包含有车道线标注的数据集如下：Mapillary：一共25k张图片，数据采集于6大洲，貌似还有付费版，下载需要提交申请TuSimple：一共72k张图片，位于高速路，天气晴朗，车道线清晰，特点是车道线以点来标注图片大小

wangzsh187·2022-12-07 18:58

SF14 | Supertrend“超级趋势线”指标魔改升级(源码)

超级趋势指标SuperTrendIndicator的计算公式：在做多时：超级趋势指标SuperTrend=（最高价+最低价）/

松鼠宽客·2022-12-07 13:47

python批量计算cosine distance

余弦相似度的计算公式如下：余弦相似度cosinesimilarity和余弦距离cosinedistance是相似度度量中常用的两个指标，我们可以用sklearn.metrics.pairwise下的cosine_similarity

烟雨风渡·2022-12-07 13:55

Pytorch 构建数据集dataset

额，这里我们在网上找了10类花朵的数据，将数据进行分类，放在各个文件夹，文件名是花朵的标签，然后对图片大小统一为256*256。

呵呵哒(￣▽￣)"·2022-12-07 11:52

协方差的计算公式例子_协方差矩阵是什么_协方差矩阵计算公式_如何计算协方差矩阵...

协方差矩阵是什么在统计学与概率论中，协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差，是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。矩阵中的数据按行排列与按列排列求出的协方差矩阵是不同的，这里默认数据是按行排列。即每一行是一个observaTIon(orsample)，那么每一列就是一个随机变量。协方差矩阵：协方差矩阵的维度等于随机变量的个数，即每一个observaTIon的维度。在某些场合前边也会出

weixin_39631017·2022-12-07 11:29

协方差矩阵

文章目录1.n维数据之间的数学关系1.均值2.方差3.标准差4.协方差1.计算公式：2.性质：3.协方差结果的意义4.相关系数2.协方差矩阵1.协方差2.协方差矩阵1.协方差矩阵计算1.n维数据之间的数学关系

繁依Fanyi·2022-12-07 11:25

详细讲解 “双评价”——农业土地资源评价

本系列基于自然资源部2019年6月和2020年1月印发的两版《资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价指南（试行）》（简称“双评价”），因为计算公式与方法在2020.1月版的少之又少，可以说不限制模型方法

GIS前沿·2022-12-07 08:47

深度学习-全卷积神经网络（FCN）

我们知道，对于一个各层参数结构都设计好的神经网络来说，输入的图片大小是要求固定的，比如Alex

weixin_40826634·2022-12-07 07:46

零基础学Pytorch01_模型的定义（LetNet)

__init__()#涉及到多继承一般会使用super函数"""卷积层的计算公式N=(W-F+2P)

小小帅呀·2022-12-06 22:38

感受野计算公式

感受野计算公式定义卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点在原始图像上映射区域的大小。

旋律_Wang·2022-12-06 19:27

卷积神经网络感受野计算公式

四个公式：上式中n是featuremap的大小，p是padding，k是kernelsize，j是jump(前面的S)，r是感受野大小，start是第一个特征向量(左上角位置)对应感受野的中心坐标位置。搬运并翻译：公式一是通用计算卷积层输入输出特征图大小的标准公式.公式二计算输出特征图的jump，等于当前输入特征图的jump乘当前卷积层的步进s.公式三计算感受野大小，等于输入感受野加当前层的卷积影

NeverGx·2022-12-06 19:57

基于python的手写数字识别（KNN算法）

txt格式：text_digits数据集training_digits数据集图片格式：text_digits数据集trainning_digits数据集数据集（训练集和测试集的下载）二、knn算法欧拉距离计算公式

GCME·2022-12-06 15:41

信号处理之巴特沃斯滤波器的理解----2022/11/30

巴特沃斯滤波器概念理解学习来源：哔哩学习来源实现以及效果代码实现：%采样率400，上下截至频率分别为3-9Hz(计算公式：f=2v/lamda,对应5G频段波长为6cm)[b,a]=butter(4,[

城猪猪·2022-12-06 15:40

padding：SAME or VALID？

如果padding设置为SAME，则说明输入图片大小和输出图片大小是一致的输出大小等于输入大小除以步长向上取整如果是VALID则图片经过滤波器后可能会变小：输出大小等于输入大小减去滤波器大小加上1，最后再除以步长

忙什么果·2022-12-06 14:00

RGB颜色空间转换HSV颜色空间 RGB2HSV算法

这里贴出一张最终计算公式。上述代码就是围绕这个计算公式进行的。1.首先计算出RGB的最大和最小通道值2.计

鱼儿-1226·2022-12-06 13:10

概率论与数理统计_第1章_几何概型

2计算公式设几何概型的样本空间可以表示成有度量的区域Ω，事件A所应的区域仍记为A,则定义事件A的概率为:3.看例题题1在区间(0,1)中随机地取两个数，求事件两数之和小于1.5的概率。

ximanni18·2022-12-06 13:07

resnet(1)------像素与卷积

文章目录1.像素2.色彩3.图片大小1.像素众所周知，图像是由像素构成的，像素越多，图片就越清晰，我们能获取到的信息就越多，不然那么多手机大厂疯狂宣传自己的像素有多高有多高干啥呢。

WFForstar·2022-12-06 12:27

【pytorch】ConvTranspose2d的计算公式

ConvTranspose2d转置卷积，也称为反卷积(deconvlution)和分部卷积(fractionally-stridedconvolution)。为卷积的逆操作，即把特征的维度压缩，但尺寸放大。torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0

坚硬果壳_·2022-12-06 08:45

Matlab2014a 与 Halcon10 阀值处理耗时对比。

1.Halcon10阀值处理一副图片大小为1626*1236的灰度图片8bitcount_seconds(S1)threshold(Image,Darks,120,255)count_seconds(S2

aibans520·2022-12-06 08:09

【Typora】Typora 新手入门参数配置记录

目录写在前面更改图片大小更换高亮背景更换主题写在前面最近发现一款记笔记的软件——Typora，极简清爽的外观一下子就把我给吸引住了，它支持Markdown的格式记录，可以让笔记更加有条理、美观，至于typora

Linest-5·2022-12-06 07:43

Python笔记之利用余弦相似性进行文本选择

使用Python语言利用余弦相似度进行文本选择余弦相似性简介余弦相似性相关知识请参考：百度百科(余弦相似度)二维余弦相似度计算公式：cos(θ)cos(\theta)cos(θ)=x1x2+y1y2x12

一起种梧桐吧·2022-12-06 07:05

Conv2d中的groups参数（分组卷积）怎么理解？【分组卷积可以减少参数量、且不容易过拟合（类似正则化）】

关于Conv2d的用法先看以下链接：Conv2d_马鹏森的博客-CSDN博客注意：首先需要知道的是groups的值必须能整除in_channels和out_channels前置知识：卷积参数量的计算公式是

马鹏森·2022-12-06 00:09

计算体指数

假设体重为w公斤，身高为h米，则体指数的计算公式为：t=w/h²#include#includeintmain(){f

泽慕·2022-12-05 22:27

循环神经网络(RNN)及其变体GRU和LSTM的基础知识详解(公式)

RNN计算公式RNN结构图结构图中变量名介绍a：上一个时间步的激活值（activatevalue）x：第x个输入（一句话中第x个字）y：第y个输出（预测值）Waa：与激活值进行计算的参数。

卡伊德·2022-12-05 17:34

MATLAB图像处理：加噪，滤波等

所以会不定期更新，希望能早日完成毕设一、理想低通滤波1.图片缩放为了提高运算速率，对原图进行缩放，在本实验中，所提供的的数据集中图片大小为512×

_小十三·2022-12-05 15:48

空洞可分离卷积原理小结

图中从左到右分别为a、b、c子图,三幅图是相互独立进行卷积的(区别于下面图),大框表示输入图像(感受野默认为1),黑色的圆点表示[公式]的卷积核,灰色地带表示卷积后的感受野(后面有相关计算公式,这里都是一层卷积的

weixin_45615383·2022-12-05 14:54

matlab 深度图像转三维点云

计算公式为：−z=ddepthsc

点云侠·2022-12-05 11:23

智能车巡线python-opencv

背景：2022智能车比赛百度提高组思路：先拿赛道通过HSV调阈值，然后得到二值化图片，对二值化图像进行巡线；巡线的思路:从图片最后一行的中央开始往左右两边扫线：分扫左线与扫右线；以左线为例子：（图片大小为

只待花开·2022-12-05 08:29

IOU代码详细解释

定义：测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准图像理解：Ground-truthboundingbox:地面测量真实边界框（绿色）Pridictedboundingbox：预测值边界框（红色）计算公式

ning469·2022-12-05 00:16

数据分析——matplotlib（3）图片的基本操作

主要操作有：设置图片大小(想要一个高清无码大图)保存到本地描述信息（比如x轴和y轴表示什么,这个图表示什么）调整x或者y的刻度的间距调整字体大小线条的样式(比如颜色,透明度等)绘制网格图例标记出特殊的点

chent_某位·2022-12-04 20:18

利用Matplotlib绘制常见统计图

frommatplotlibimportpyplotasplt#导入pyplot给x和y赋值为可迭代对象，然后plot.plot(x,y)传入x和y，通过plot绘制出折线图，再用plt.show()高级用法设置图片大小

Mute4ll·2022-12-04 20:48

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