1d

C#，图像二值化（15）——全局阈值的一维最大熵（1D maxent）算法及源程序

1、最大熵（maxent）最大熵（maxent）方法植根于信息理论，并已成功应用于许多领域，包括物理学和自然语言处理。它创建了一个模型，该模型最好地解释了可用数据，但有一个约束，即在没有任何附加信息的情况下，该模型应该最大化熵。换句话说，该模型通过最大化条件熵来偏好均匀分布。最大熵模型最初由Berger等人（1996）开发，用于自然语言应用，如信息检索和语音识别。Jeon和Manmatha（200
深度混淆·2023-01-07 10:56

【动手学习pytorch笔记】33.Attention实现

是不应该看到后面的key的#@savedefmasked_softmax(X,valid_lens):"""通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作"""#X:3D张量，valid_lens:1D
我已经吃饱了·2023-01-05 21:05

三种方法求逆矩阵

举例：矩阵A=12-1-3假设所求的逆矩阵为abcd则从而可以得出方程组a+2c=1b+2d=0-a-3c=0-b-3d=1解得a=3b=2c=-1d=-1所以A的逆矩阵A⁻¹=32-1-1伴随矩阵求逆矩阵
WAWA战士·2023-01-05 14:33

使用sklearn的accuracy_score计算准确率时，2d array与1d array的结果不同

背景今天在做多标签分类任务时，使用了accuracy_score计算预测准确率，然而却出现了训练集的准确率不断上升，验证集的准确率始终保持在很低的情况，因此对这种现象进行了分析数据分布？一开始我认为时训练集和验证集之间的数据分布不同，但是在多次改变train_test_split的random_seed,调整test_size大小，改变验证集等方法后，结果仍然很低，因此排除了这种可能归一化？数据中
hangguns·2023-01-05 10:57

GNN笔记系列 1

NNs)ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)GraphNeuralNetworks(GNNs)Convolutionsintime,space,andgraphstime——1D
弓早早o_O·2023-01-05 03:12

第二章神经网络的数学基础

神经网络的数学基础初识神经网络神经网络的数据表示标量（0D【0维】张量）向量（1D【1维】张量）矩阵（2D张量）3D张量与更高维张量关键属性在Numpy中操作张量数据批量的概念现实世界中的数据张量向量数据时间序列数据或序列数据图像数据视频数据神经网络的
可可kk·2023-01-04 11:39

《Python深度学习》读书笔记：第2章 神经网络的数学基础

目录第2章神经网络的数学基础2.1初识神经网络2.2神经网络的数据表示2.2.1标量（0D张量）2.2.2向量（1D张量）2.2.3矩阵（2D张量）2.2.43D张量与更高维张量2.2.5关键属性2.2.6
非文的NLP修炼笔记·2023-01-04 11:08

第二章：神经网络的数学基础

文章目录补充关于类和标签的说明MNIST数据集初识神经网络加载Keras中的MNIST数据集准备图像数据准备标签网络架构编译运行性能评估神经网络的数据表示标量（0D张量）向量（1D张量）矩阵（2D张量）
hliu1307·2023-01-04 11:59

Swin UNETR: Swin Transformers for Semantic Segmentation of Brain Tumors in MRI Images

本文提出了一个新的分割模型,称为SwinUNETR，具体来说，3D脑肿瘤语义分割被重新定义为一个序列到序列的预测问题，其中多模态输入数据被投影到一个1D嵌入序列当中，并用作分层SwinTransf
不想敲代码的小杨·2023-01-01 14:28

报错输入维度不匹配

报错内容：期望的输入维度是3，但是输入的维度是4分析：nn.conv2d的输入张量维度应是4，nn.conv1d的输入张量维度应是3，反卷积模块也是一样的改错：使用反卷积模块时，用成了1d,所以报错如上报错
m0_63564748·2022-12-30 12:09

Pytorch笔记3：深入浅出理解“张量”

文章目录前言一、常见的Tensor类型1.标量（0D张量）2.向量（1D张量）3.矩阵（2D张量）4.3D张量及高维张量二、基本的张量操作1.创建张量2.张量数据的转换、初始化3.规则索引及切片4.无规则索引三
尘世俗人zZ·2022-12-30 12:07

微积分常用公式表

微分、导数和积分公式对照表序号微分公式导数公式积分公式|幂函数1d(xμ)=μxμ−1dx\mathbf{d}(x^\mu)=\mux^{\mu-1}\\mathbf{d}xd(xμ)=μxμ−1dx(
HASHMOTO·2022-12-29 16:32

（o° v °）freopen 的用法

A-有趣的游戏#includeintmain(){FILE*fp;fp=freopen("game.in","r",stdin);ints,a,b,c;s=a=b=c=0;while(scanf("%1d
Homo1145141919810·2022-12-29 16:54

To silence this warning, use `float` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe.

importnumpyasnpe=np.ones((3,3),np.float)#3x3的浮点型2维数组，并且初始化所有元素值为1D:\projects\Numpy\array.py:25:DeprecationWarning
眼镜腹黑宅·2022-12-28 16:02

图像处理之高斯一阶及二阶导数计算

一阶与二阶导数的作用，通常情况下：一阶导数可以反应出图像灰度梯度的变化情况二阶导数可以提取出图像的细节同时双响应图像梯度变化情况常见的算子有Robot,Sobel算子，二阶常见多数为拉普拉斯算子，如图所示：对于一个1D
weixin_34033624·2022-12-28 01:18

【Transformer】医学分割领域的应用与扩展（论文阅读）（二） || DETR

DETR1.Transformer学习前篇指路：【Transformer】医学分隔领域的应用与扩展（论文阅读）（一）继续…关于Self-Attention的公式：原来是mxm是2D的，现在变成1xm了，是1D
追光者♂·2022-12-25 08:53

深度学习入门-框架keras-5keras卷积层介绍

目录Conv1DConv2DConv3DSeparableConv1D深度方向的可分离1D卷积。SeparableConv2DConv2DTranspose转置卷积层(有时被成为反卷积)。
Chise1·2022-12-25 04:34

Keras--卷积层

Cropping2D,Cropping3D,UpSampling1D,UpSampling2D,UpSampleing3D,ZeroPadding1D,ZeroPadding2D,ZeroPadding3D.所用的数～1D
jingqiulyue·2022-12-25 04:03

二维码接力运算之匿名打分app

⭐安装与学习以及跑通demo程序介绍Zxing：Z*是一个开源Java类库用于解析多种格式的1D/2D条形码。目标是可以对QR编码、DataMatrix、UPC的1D条形码进行解码。
Sunnyztg·2022-12-24 11:50

数学--逆运算知识点，附推逆函数的一例

先来一个例子1一个用到了逆运算，需要逆推函数因果变量--逆函数的例子原公式：公式1D=V*a1/(a2*(V/a3)^a4)目标公式：公式2（公式1的逆运算）V=POWER(D*a2/a1/(a3^a4
奔跑的犀牛先生·2022-12-24 06:17

3 K-Nearest Neighbor

Toclassifyanewexamplexxx:Labelxxxwiththelabeloftheclosestexampletoxxxinthetrainingset.EuclideanDistanceD(xi,xj)=∑k=1d
WuKx2002·2022-12-23 15:30

pytorch torch.nn.functional实现插值和上采样

mode='nearest',align_corners=None)根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样使用的插值算法取决于参数mode的设置支持目前的temporal(1D
weixin_30905133·2022-12-23 12:44

only size-1 arrays can be converted to Python scalars和Polynomial must be 1d only

python中在使用plt.bar()画条形图和parameter=np.polyfit(y_test,y_pred,1)进行趋势线函数参数时经常会遇到如上两种错误。不仅如此，由于初学python对list和numpy还有dataframe不熟悉，在变量使用上经常出现各种各样的问题，都可以尝试使用这种方法将数据转为dataframe统一类型，然后再根据dateframe的列进行切片，这样不仅可以保
Oo乖张oO·2022-12-22 13:09

Python利用PCA压缩图片

Python利用PCA压缩图片参考Python利用PCA对图片进行降维处理PCA降维维度样本数feature数1、python代码实现PCA这里先将1280的1D向量转变成2D图片之后，再进行PCA降维处理
王小希ww·2022-12-22 11:15

python图片处理（PIL）

fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimg=Image.open('background.jpg')plt.imshow(img)plt.show()2.对图像中像素点的预处理1）获取图像尺寸width,height2）data是一个1D
up_xin·2022-12-22 09:23

卷积层数据放大_一文看懂深度学习中的各种卷积层

1D卷积(时序卷积)1D卷积主要用于只有一个维度的时序数据提取特征(图片是2个维度的)。假设现在1D卷积的输入shape为，表示有个连续的时序数据，每个时序数据有个特征。
weixin_39844963·2022-12-22 03:43

成功解决StandardScaler().fit()报错ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead

错误信息在训练一个Xgboost模型时，使用StandardScaler().fit()对数据进行处理，代码如下：scaler.fit(list(train[col])+list(test[col]))然后报出如下错误：ValueError:Expected2Darray,got1Darrayinstead:array=[1.000e+002.000e+003.000e+00…1.113e+031
AnnnnnJie·2022-12-21 15:21

1D CNN+2D CNN+3D CNN

1DCNN+2DCNN+3DCNN3DCNN过程详解区别1维卷积，核沿1个方向移动。一维CNN的输入和输出数据是2维的。主要用于时间序列数据。2维卷积，核沿2个方向移动。二维CNN的输入输出数据是3维的。主要用于图像数据。3维卷积，核沿3个方向移动。三维CNN的输入输出数据是4维的。主要用于3D图像数据（MRI，CT扫描）。参考卷积神经网络1、padding在卷积操作中，过滤器（核）的大小通常为奇
大玉子~~~·2022-12-21 05:24

PyTorch 中的傅里叶卷积

欢迎关注“小白玩转Python”，发现更多“有趣”注意:在这个Githubrepo中提供了1D、2D和3DFourier卷积的完整方法。
小北的北·2022-12-20 21:46

交叉熵报错 RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

参考链接：交叉熵报错RuntimeError:1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupported使用nn.CrossEntropyLoss()时报错：RuntimeError:0Dor1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupportedpytorch中计计算交叉熵损失函数时，输入的正确label不能是one-ho
ExcaliburZZ·2022-12-17 20:28

机器学习笔记-主成分分析（PCA）

具体如下图将2D压缩为1D：如下图将3D压缩为2D：降维分析降维就是找到数据中最重要的方向，即方差最大的方向。
小刘同学要努力呀·2022-12-17 14:09

报错与解决 | ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:

报错ValueError:Expected2Darray,got1Darrayinstead:报错分析期待二维数组，却得到的是一维数组报错解决简单！在以为数组外面套一个[]就可以了！#原报错代码foriinvec:np.mean(i)#得到的是一维数组更改为下面的代码就好：foriinvec:[np.mean(i)]#得到的是二维数组知识补充np.stack()np.stack()用于堆叠数组，默
Begonia_cat·2022-12-15 16:40

深度学习-神经网络的数学基础

2.向量数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D张量）。一维张量只有一个轴。下面是一个Numpy向量。
蕾之夭夭·2022-12-14 09:43

python主成分分析法降维_机器学习（七）：主成分分析PCA降维_Python

github.com/lawlite19/MachineLearning_Python全部代码1、用处数据压缩(DataCompression),使程序运行更快可视化数据，例如3D-->2D等……2、2D–>1D
weixin_39718888·2022-12-12 16:21

torch.nn.AdaptiveAvgPool分析

1.AdaptiveAvgPool1d目前网上常见的计算1d的公式是与pytorch实现方式不一样的通过阅读源码，可以发现，pytorch中adaptive_avg_pool1d实现方式实际上是将一维tensor
JerryLiu1998·2022-12-10 12:58

2021华南师范大学C++程序设计（918）硕士研究生考试试题 以及 详细答案解析

=0C、E==1D、E!=12、略3、下列不能正确赋值的是？A、charstr[5]=“g
菩提树下的呆子·2022-12-10 12:56

python找出数组最大值函数_在1D numpy数组中使用Numpy查找局部最大值/最小值

对于没有太多噪音的曲线，我建议使用以下小代码片段：fromnumpyimport*#exampledatawithsomepeaks:x=linspace(0,4,1e3)data=.2*sin(10*x)+exp(-abs(2-x)**2)#that'stheline,youneed:a=diff(sign(diff(data))).nonzero()[0]+1#localmin+maxb=(d
weixin_39574928·2022-12-10 09:05

详解4D毫米波雷达数据集（VOD）Multi-class Road User Detection with 3+1D Radar in the View-of-Delft Dataset

在本文中，作者将PointPillars3D检测器应用于了3+1D雷达数据(1D指的是多普勒)。在消融实验中，作者比较了雷达高度信息
自动驾驶小学生·2022-12-09 01:17

论文阅读笔记《Few-Shot Class-Incremental Learning》

首先解释一下什么是小样本类别增量学习，模型首先在一个大规模的基础数据集D(1)D^{(1)}D(1)上进行训练，然后会不断增加新的数据集D(t),t>1D^{(t)},t>1D(t),t>1，且数据集中的
深视·2022-12-08 12:40

PyTorch-1.10(七)--torch.nn卷积层、池化层和填充层

卷积层ConvolutionLayersnn.Conv1d对由多个输入平面组成的输入信号应用1D卷积。nn.Conv2d对由多个输入平面组成的输入信号应用二维卷积。
hanscal·2022-12-07 12:18

急救医学-习题集-复习资料-题库

心肺复苏指南中胸外按压的频率为：BA、80-100次/分B、100次/分C、120次/分D、60-80次/分2、2005心肺复苏指南中单或双人复苏时胸外按压与通气的比率为：AA、30：2B、15：2C、30：1D
Kyle942·2022-12-06 11:42

卷积层（1D,2D,3D..反卷积）

文章目录1d/2d/3d卷积卷积-nn.Conv2d()尺寸计算转置卷积-nn.ConvTransposenn.ConvTranspose代码尺寸计算1d/2d/3d卷积卷积运算：卷积核在输入信号（图像
L1AK·2022-12-05 14:52

一文搞定3D卷积

卷积，卷积核会在3个方向上运动，那么卷积核的运动需要有三个自由度（一小块立方体，在一个大面包块内3个方向上滑动2D卷积，卷积核只在2个方向上运动，因此只有两个自由度（一小片纸，在一大张纸内2个方向上滑动1D
Alex丶Chen·2022-12-05 14:21

pytorch 1D卷积与1D深度可分离卷积

一个1d卷积核的大小为(64/32,kernel)。由于output_channels=128。对每个group卷积一次会得到输出的一个channel，所以需要对32个group
LegendNeverDied-24·2022-12-05 00:53

CNN 1d 输入输出维度

CNN1d输入输出维度：tf.layers.conv1d函数解析（一维卷积）更正：tf.nn.conv1d（）详细正确解析Conv1D、Conv2D、Conv3Dpytorch之nn.Conv1d详解CNN2d3d输入输出维度：1DCNN+2DCNN+3DCNN区别:1维卷积，核沿1个方向移动。一维CNN的输入和输出数据是2维的。主要用于时间序列数据2维卷积，核沿2个方向移动。二维CNN的输入输出
踩坑记录·2022-12-05 00:18

简要解释什么是Conv1d,Conv2d,Conv3d

文章目录Conv2dConv1dConv3d实战conv1d解释什么是Conv1d,Conv2d,Conv3d归结为解释什么是1d,2d,3d。
音程·2022-12-04 14:38

自动驾驶技术基础——LiDAR

3.LiDAR传感器的1D、2D或3D变型4.秒懂光达原理5.激光测量的各种方法5.1相位相关测量法5.2脉冲飞行时间测量法5.3HDDM+测量法（统计评估）6.评估测量光束中的多个接收脉冲7.参考资料
河西剑客·2022-12-04 12:12

汉明距离（Hamming Distance）

d(10010,10000)=1d(abcbc,abdab)=3计算根据定义，我们需要统计出相同位置上不同字符的个数，
卡了个卡·2022-12-04 10:31

【基础篇】pytorch学习笔记（四）[nn.Conv1d、nn.Conv2d、nn.Conv3d]

梳理一下1d,2d,3d卷积的用法importtorch.nnasnn一、nn.Conv1d1.定义classin_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,
ykszd71·2022-12-04 09:54

【OpenCV-Python】教程：3-10 直方图（3）2D直方图

OpenCVPython直方图2D【目标】学习2D直方图，为后续章节做准备之前学习的直方图都是1D的，因为只考虑了灰度图像的亮度信息。2D直方图在后续的直方图反向投影中有用。
黄金旺铺·2022-12-02 22:51
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