1d

python字典顺序输出

=collections.OrderedDict([('a',1),('b',2),('c',3)])'''或者把上面的那一行改成：d=collections.OrderedDict()d['a']=1d
起止洺·2018-10-25 09:10

Java——解析二维数组

例如，字符串参数：“1,2;3,4,5;6,7,8”，对应的数组为：d[0,0]=1d[0,1]=2d[1,0]=3d[1,1]=4d[1,2]=5d[2,0]=6d[2,1]=7d[2,2]=8打印这个数组各元素的内容
Yolanda_Vamper·2018-10-23 16:01

1D卷积网络HAR（人体活动识别）实践

HAR（人体活动识别）是根据加速度计序列数据，将活动分类为已知的预定义的活动类别，其数据是由专业设备或智能手机记录的。解决这个问题的传统方法需要手工制作特征，这些特征来自于基于固定大小的窗口和训练机器学习模型的时间序列数据，例如集成决策树。而难点在于，这种特征工程需要在该领域拥有深厚的专业知识。最近，一些深度学习方法，如循环神经网络和一维卷积神经网络，以及各种CNN，在很少或没有数据特征工程的情况
Grant_Ward·2018-10-17 10:27

NOIP 2018提高组初赛C/C++答案详解

一、单项选择题1D思路：这种题一般先算2,8,16进制的，十进制难算，另三个很好互相转。分析：二进制化八进制：从低位（右）往高位（左），每三位直接换成八进制即可。
海天一树·2018-10-14 00:00

【吴恩达】机器学习第14章PCA以及ex7PCA编程练习

比如:从2D到1D：找一条直线，将空间中的点垂直投影到这条直线距离上（正交距离），求一条使得这些距离之和最小的直线，从而实现降维。
磕葵子·2018-10-03 15:02

Python学习笔记9——list,tuple,dict应用

a=[1,2,3]print(a)b=ab[2]=5print(a)print(b)c=1d=cprint(c)print(d)d=9print(c)print(d)defaha(n):n[1]=0returnaha
qq_37507976·2018-09-26 15:15

shell脚本统计IP归属地址

归属地址[root@localhost~]#cattestipguishu.sh#/bin/bash#cd/data/iplog/$1/pv#txt=$(ls-l|awk'{print$NF}'|sed'1d
wjw555·2018-08-29 13:10

动态规划

递推2、记忆化搜索3、状态和状态转移4、最优化原理和最优子结构5、决策和无后效性二、动态规划的经典模型1、线性模型2、区间模型3、背包模型4、状态压缩模型5、树状模型三、动态规划的常用状态转移方程1、1D
比特飞流·2018-08-28 10:00

优惠券验劵方法

见1d，选择美团或者点评验券。见2e，页面跳转至下图。在3的位置上，输入30。我们的优惠券是13.14元购买价值30元的。f，点击4，确认去验券。
王雷_b6b7·2018-08-27 12:11

Pytorch mask_select 函数

根据掩码张量mask中的二元值，取输入张量中的指定项(mask为一个ByteTensor)，将取值返回到一个新的1D张量，张量mask须跟input张量有相同数量的元素数目，但形状或维度不需要相同x=torch.randn
漫漫冬程·2018-08-14 15:40

python 中的[:-1]和[::-1]

1、案例解释a='python'b=a[::-1]print(b)#nohtypc=a[::-2]print(c)#nhy#从后往前数的话，最后一个位置为-1d=a[:-1]#从位置0到位置-1之前的数
明宇李·2018-08-12 11:56

python项目---数据可视化（01）

做以下笔记：一.采用whl形式安装matplotlib（未成功）1.下载whl安装包wgethttps://files.pythonhosted.org/packages/da/1d/e6d9af0b50455978
weixin_30588907·2018-08-08 14:00

几种使用了CNN（卷积神经网络）的文本分类模型

这个经典的结构在文本分类中取得了不俗的结果，而运用在这里的卷积可以分为1d、2d甚至是3d的。下面就列举了几篇运用CNN进行文本分类的论文作为总结。1yoonkim的《Convolu
Ring__Rain·2018-08-04 09:06

Deep-Learning-with-Python] 文本序列中的深度学习

将文本数据处理成有用的数据表示循环神经网络使用1D卷积处理序列数据深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。
LSG_Dawn·2018-08-01 11:34

[Deep-Learning-with-Python] 文本序列中的深度学习

将文本数据处理成有用的数据表示循环神经网络使用1D卷积处理序列数据深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。
csdn0006·2018-07-30 22:36

关于线性条形码符号的解读（二）

接着上一篇文章，今天小编会继续将未讲完的1D条形码进行补充。
Juvien_Huang·2018-07-24 16:48

关于线性条形码符号的解读（一）

首先大家需要知道线性条形码分为：1D条形码和2D条形码。而今天本文主要是围绕1D条形码进行分析。
慧都科技智能制造·2018-07-23 15:00

关于线性条形码符号的解读（一）

首先大家需要知道线性条形码分为：1D条形码和2D条形码。而今天本文主要是围绕1D条形码进行分析。
Juvien_Huang·2018-07-23 15:30

opencv python 2D直方图的示例代码

（请记住，对于1D直方图，我们从BGR转换为灰度）。对于
sakurala·2018-07-20 09:25

图卷积Graph Convolutional Networks

所谓的欧氏（欧几里德）数据指的是类似于grids,sequences…这样的数据，例如图像就可以看作是2D的grid数据，语音信号就可以看作是1D的grid数据。
半个夏天1314·2018-07-18 20:24

【GDOI2016模拟3.16】幂

Description:题解：设x=∏pqiix=∏piqi，d=gcd(qi)d=gcd(qi)若d>1d>1，我们先不考虑它。
Cold_Chair·2018-07-17 19:27

System.out.println()的使用

的使用这个就是相当于几个空格，我已开始被"/td="给弄晕了，还想着这个是个什么东西，其实拆开试一下就知道了：inta=1;intd=2;System.out.println("a="+a+"\td="+d);结果：a=1d
Butterts·2018-07-14 11:58

软件设计师考试18年上半年上午考试真题及解析(一)

两个浮点数相加时，需要先对阶，即（1）（n为阶差的绝对值）答案：1D将小阶向大阶对齐，同时将尾数右移n位解析：对阶是指将两个进行运算的浮点数阶码对齐的操作。
云山之巅·2018-07-11 16:00

贝叶斯推断

贝叶斯预测分布训练样本是D={xi}ni=1D={xi}i=1n,p(θ|D)p(θ|D)是给定训练样本DD的条件下参数θθ的后验概率(posteriorprobabilityofparameterθθ
NockinOnHeavensDoor·2018-07-09 20:20

Numpy中矩阵matrix读取一列的方法及数组和矩阵的相互转换实例

Numpymatrix必须是2维的，但是numpyarrays(ndarrays)可以是多维的（1D，2D，3D・・・・ND），matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。
lyshello123·2018-07-02 10:54

机器学习(一)基础常用损失函数、评价指标、距离、指标

多次训练模型取平均交叉验证k折交叉验证形成k个数据集，每次取其中的1k1k作为验证集Bootstrapping每次从样本容量为D的集合重复的取元素D次，形成新的样本容量为D数据集某一样样本始终不出现的概率为(1−1D
Dynomite·2018-06-27 15:16

机器学习(一)基础常用损失函数、评价指标、距离、指标

多次训练模型取平均交叉验证k折交叉验证形成k个数据集，每次取其中的1k1k作为验证集Bootstrapping每次从样本容量为D的集合重复的取元素D次，形成新的样本容量为D数据集某一样样本始终不出现的概率为(1−1D
Dynomite·2018-06-27 15:16

#将hive表导入mysql

##########################################sed-i"1d"filename删除文件第一行###################################
GameOverTryAgain·2018-06-06 15:59

#将hive表导入mysql

##########################################sed-i"1d"filename删除文件第一行###################################
GameOverTryAgain·2018-06-06 15:59

查看MySQL库中各个表记录数

fornin`mysql-uroot-p'12334'-e"usenovel;showtables;"|sed'1d'`;doecho$n;mysql-uroot-p'12334'-e"usenovel
wjw555·2018-05-24 18:32

动态规划详解

递推2、记忆化搜索3、状态和状态转移4、最优化原理和最优子结构5、决策和无后效性二、动态规划的经典模型1、线性模型2、区间模型3、背包模型4、状态压缩模型5、树状模型三、动态规划的常用状态转移方程1、1D
qq_32250025·2018-05-17 15:25

【FJOI2007/BZOJ1002】轮状病毒 找规律+高精度

让我们暂时先把环剖成链，于是问题就变成了一个类似整数剖分的形式：d[i]=∑j=1i−1d[j]∗(i−j)d[i]=∑j=1i−1d[j]∗(i−j)要乘上i−ji−j的原因在于每划分出一个大小为i−
CRTorlonia·2018-04-07 22:26

【LuoguP3327】约数个数和

题目链接题目描述设d(x)为x的约数个数，给定N,M,求∑Ni=1∑Mj=1d(ij)设d(x)为x的约数个数，给定N,M,求∑i=1N∑j=1Md(ij)其中d(x)表示x的约数个数其中d(x)表示x
NeosKnight·2018-04-03 21:26

Java基础测试题+答案

Java基础测试题（总分100分，时间60分钟）选择题（10x2分）1.下列不可作为java语言修饰符的是:A)a1B)$1C)_1D)112.整型数据类型中，需要内存空间最少的是:A)shortB)longC
Alaunitas·2018-04-03 15:22

cnn_lstm资料汇总

keras-team/keras·GitHubhttps://github.com/keras-team/keras/tree/master/examples（上面有keras的各种案例，包括convLSTM，也是采用1D
kyang624823·2018-03-30 14:28

JAVA实现基于ZXing的二维码自动生成与图片合成

生成二维码ZXing是一种开放源代码的多格式1D/2D条形码图像处理库，采用Java实现，具有其他语言的端口。需用mavan下载对应jar包，Android添加gradle依赖，或者添加jar包。
chengquan_zhao·2018-03-29 16:13

学习笔记 机器学习2.2

正规方程算法已知：在参数为1D的情况下：J(θ)=aθ2+bθ+cJ(θ)=aθ2+bθ+c在参数为多个的情况下：θ∈Rn+1,J(θ0,θ1,...,θm
Dove_forehead·2018-03-22 20:48

C#利用ZXing.Net生成条形码和二维码

ZXing是一个开放源码的，用Java实现的多种格式的1D/2D条码图像处理库，它包含了联系到其他语言的端口。而ZXing.Net是ZXing的端口之一。
Alan.hsiang·2018-03-19 16:03

Python入门学习笔记第一天

添加对应的插件即可2.notepad++3.python官网下载的[注意]：python对首行很讲究不能用记事本word因为他们默认会会在文章头部添加看不到的Bom头变量应用求等差数列的前N项和x1=1d
极客丁·2018-03-15 17:35

PyTorch官方中文文档：torch.nn.functional

torch.nn.functional.conv1d(input,weight,bias=None,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1)对几个输入平面组成的输入信号应用1D
aibbtcom·2018-03-10 16:35

深度学习中的数据维度表示

>>>importnumpyasnp>>>x=np.array(12)>>>xarray(12)>>>x.ndim02.矢量（1D张量）一个数组称作一个矢量，或1D张量。
像我一样就刚好·2018-03-09 11:54

python入门笔记(二)

阅读更多#keys和iterkeys#keys返回key列表，iterkeys返回迭代器#pop获取并移除给定键的值d={'x':1,'y':2}d.pop('x')1d{'y':2}#popitem弹出随机一对键值
Du_wood·2018-03-01 21:00

python入门笔记(二)

阅读更多#keys和iterkeys#keys返回key列表，iterkeys返回迭代器#pop获取并移除给定键的值d={'x':1,'y':2}d.pop('x')1d{'y':2}#popitem弹出随机一对键值
Du_wood·2018-03-01 21:00

rrdtool生成图像

servernetworktraffic("+time.strftime('%Y-%m-d%',time.localtime(time.time()))+")"rrdtool.graph("flow.png","--start","-1d
chenzudao·2018-02-22 18:06

用卷积对心音进行分类的总结1

一：所用的神经网络——cnn1;心音数据特点：是1维的2：用到的卷积，池化层等也是1d的（用法和2d的差不多，只是输入是3D的[batch,n_w,n_c]，相对于2d少了高度n_h）：如下：tf.nn.conv1d
dengyishu·2018-01-17 20:13

【keras】序贯Sequential模型实例之使用1D卷积的序列分类

使用1D卷积的序列分类模型：fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropoutfromkeras.layersimportEmbeddingfromkeras.layersimportConv1D
brucewong0516·2018-01-09 00:26

夜深人静写算法（二）- 动态规划

递推2、记忆化搜索3、状态和状态转移4、最优化原理和最优子结构5、决策和无后效性二、动态规划的经典模型1、线性模型2、区间模型3、背包模型4、状态压缩模型5、树状模型三、动态规划的常用状态转移方程1、1D
英雄哪里出来·2017-12-28 14:36

Unity中的BlendTree的简单使用

1，首先设置好动画移除点击此处添加图片说明文字我们在Run中设置混合1D动画2，在Run的动画状态机中添加BlendTree,选中Run，然后鼠标右键，点击CreatenewBlendTreeinState
MonoBehaviour·2017-12-26 14:09

numpy中的易混淆点

论numpy中matrix和array的区别：Numpymatrices必须是2维的,但是numpyarrays(ndarrays)可以是多维的（1D，2D，3D····ND）.Matrix是Array
Pylady·2017-12-21 11:26

几种使用了CNN（卷积神经网络）的文本分类模型

这个经典的结构在文本分类中取得了不俗的结果，而运用在这里的卷积可以分为1d、2d甚至是3d的。下面就列举了几篇运用CNN进行文本分类的论文作为总结。
class_brick·2017-12-05 17:03
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