Dimensional

BFS解决八数码问题

一维数组存储棋盘状态2、my_index、parent存储自己下标和父节点下标3、stringstr_state实现用字符串表达棋盘状态classgrid{public:intstate[9];//one_dimensional_vectorintmy_index
Rave1sking·2022-12-04 17:30

Attentive One-Dimensional Heatmap Regression for Facial Landmark Detection and Tracking阅读笔记

用于面部关键点检测和跟踪的一维热图回归ACM2020论文链接代码貌似未开源本阅读笔记主要关注面部关键点检测。摘要：热图回归是面部关键点检测的sota方法，但其空间复杂性巨大，且易产生量化误差。本文提出用一维热图回归面部关键点来解决此问题。①先预测两组一维热图分别表示x，y坐标的边缘分布（边缘分布（MarginalDistribution）只考虑其中部分变量的概率分布。），相比于用2D热图表示x和y
AnZhiJiaShu·2022-11-29 22:58

Tensorflow中循环操作张量

背景：报错ValueError:‘image’(shape(10,299,299,3))mustbethree-dimensional.原因：tensorflow1.6中随机水平翻转tf.image.random_flip_left_right
xiaoqiaoliushuiCC·2022-11-27 01:52

AMCL代码详解（七）amcl中的kd-Tree

1、kd-Tree基础kd树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构，主要应用于多维空间关键数据的近邻查找(NearestNeighbor)和近似最近邻查找(ApproximateNearestNeighbor
一叶执念·2022-11-24 19:02

图像处理之图像保存方法

上面两个方法存图会比较慢一些，可以利用cuCIM进行图像处理的加速：详情请见：https://developer.nvidia.com/blog/cucim-rapid-n-dimensional-image-p
qq_45919032·2022-11-22 02:56

python 读取.sgy地震文件到三维ndarray矩阵，(全网仅此一份)

importsegyiodefload_data_from_sgy(sgy_path):'''读取sgy为3维矩阵Args:sgy_path:sgy路径Returns:ndarray三维矩阵对象'''three_dimensional_list
欧阳枫落·2022-11-19 13:18

python的matplot库绘制曲面图像，其中三个维度值均为一维列表且各数据独立/“ValueError: Argument Z must be 2-dimensional.“报错的解决/”

问题：x,y,z分别为三个一维矩阵，需要绘制三维图像，如：x=[1,2,3]y=[2,4,6]z=[3,1,4]过程：在其他地方搜的时候发现很多人三维绘图使用如下代码：X,Y,Z=np.meshgrid(x,y,z)#假设x,y,z分别为m,n,l维向量，则矩阵（数组）X,Y,Z的Dimension都是m*n*lax.plot_surface(X,Y,Z)上面这个函数要求X,Y,Z均为三维向量，或
the_Young_Marshal·2022-11-19 05:18

Numpy n维数组的线性变换（Linear algebra on n-dimensional arrays）SVD

n维数组线性变换看完之后，掌握以下知识：理解一维，二维，n维数组在numpy中的不同；学会使用线性代数相关知识对n维数组操作而不是使用for-loops;理解n维数组的轴和形状变换。matrixdecomposition(矩阵分解)SingularValueDecomposition（单值分解）:产生一个压缩的图像近似值fromscipyimportmiscimg=misc.face()#使用sc
看到就想笑·2022-10-16 07:41

论文笔记：Multi-dimensional Graph Convolutional Networks

论文笔记：Multi-dimensionalGraphConvolutionalNetworks文章目录论文笔记：Multi-dimensionalGraphConvolutionalNetworksABSTRACT1INTRODUCTION2THEPROPOSEDFRAMEWORK2.1Generalanddimension-specificrepresentations2.4Multi-dim
Yuetianw·2022-09-28 07:44

遇到IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were i..问题

新换了个数据集跑实验的时候遇到了这个问题IndexError:toomanyindicesforarray:arrayis1-dimensional,but2werei…是数据集中xml文件有空标签的原因首先科普下什么是空标签
dear_queen·2022-09-24 15:54

单目相机三维姿态解算（opencv）

单目相机三维姿态解算Abstract:Thispassagemainlydescribeshowtosolvepose(Yaw,Pitch,Roll)withsignalcamerainthree-dimensional
lyhbkz·2022-09-19 11:44

深度学习Course5第二周Natural Language Processing & Word Embeddings习题整理

WordEmbeddingsTrue/False:Supposeyoulearnawordembeddingforavocabularyof20000words.Thentheembeddingvectorscouldbe1000dimensional
l8947943s·2022-09-08 07:02

数据仓库工具箱——维度建模(Dimensional Modeling)摘要（二）

申明：本文若有任何晦涩难以理解之处，敬请留言指明，以求简明通俗。维度设计的四个步骤：1、选择商业过程。应该选取最有影响的、最有价值的那块先进行。这也是符合敏捷里Scrum的原则。2、申明商业过程的粒度。取最细节、最原子的粒度。3、选择维度。粒度已经决定了基本维度，同时可以增加更多维度。如果增加的维度导致产生了更多的事实行，那么粒度就需要重新申明。换句话说，原先的粒度并不是最原子、不可分的。4、识别
浪菜叶·2022-06-20 01:49

深入解析Tensor索引中的Indexing Multi-dimensional arrays问题

写在前面最近小弟做了一些实验，但是发现我写的代码虽然能够跑通，但是对于gpu的利用率始终在一个比较低的水平，这就很难受，别人的代码2h就跑完了，我得10h，经过排查发现究其原因就是代码的并行化成都不高，在代码中使用了大量的for循环，没有采用矩阵运算，就导致计算非常的慢，于是最近在学习一些大神的代码，遇到了这个在Tensor中的IndexingMulti-dimensionalarrays问题。前
小火汁猛猛·2022-05-16 07:21

自编码器(Auto-Encoder)

特征降维(Dimensional
卷卷怪·2022-05-12 11:10

Python 数据挖掘（二） numpy模块 简单使用

1.numpy模块强大的多维（N-dimensional）数组/矩阵对象复杂的(广播)函数整合C/C++和Fortran代码的工具实用的线性代数、傅里叶变换、随机数2.numpy简单使用2.1导入numpy
是个好男人呀·2022-04-24 07:28

【吴恩达深度学习】05_week2_quiz Natural Language Processing & Word Embeddings

(1)Supposeyoulearnawordembeddingforavocabularyof10000words.Thentheembeddingvectorsshouldbe10000dimensional
深海里的鱼(・ω<)★·2022-04-16 11:37

Tsunami: A Learned Multi-dimensional Index for Correlated Data and Skewed Workloads 论文解读（VLDB 2021）

Tsunami:ALearnedMulti-dimensionalIndexforCorrelatedDataandSkewedWorkloads论文解读（VLDB2021）本篇博客是对发表在2021VLDB上的#Tsunami:ALearnedMulti-dimensionalIndexforCorrelatedDataandSkewedWorkloads的解读，原文链接为Tsunami:ALe
茶柒每天要学习·2022-04-02 18:00

斯坦福CS106L-C++作业3——KDTree(k-dimensional tree)

参考资料：斯坦福CS106L算法目的：在一个N维空间中找到某个点最近的一个点（距离用平方来衡量）。算法：算法的大致过程如下（记住还有一部分不一样），跟二叉搜索树差不多，比较的树跟每个节点进行比较来预测要向左还是向右，但是这里有N维，每一层从根节点开始一次是第0,1,2...N-1,0,1,2...个数字进行比较，图中粗体的数字就是那个节点要比较的数字，此数字要比左子树对应的数字（序号相同）大，比右
抬头挺胸才算活着·2022-02-12 09:32

目标检测学习笔记-3D摄像头与 2D摄像头区别

D全称是Dimensional，翻译中文为维度。中文解译2D,3D为二维，三维。2.2D和3D区别如果从数学，物理角度出发考虑，大家就很容易理解，二维只有x,y两个轴，比如一张画，一张相片。
殇堼·2022-02-10 12:15

【SIGSPATIAL '20】A Tutorial on Learned Multi-dimensional Indexes

名称：ATutorialonLearnedMulti-dimensionalIndexes会议：SIGSPATIAL（2020）机构：PurdueUniversity摘要最近，机器学习（简称ML）已成功地应用于数据库索引。对学习型索引的初步实验表明，与传统的数据库索引相比，它们具有更好的查找性能和更低的空间代价。为了将学习的索引扩展到多维空间，学界已经做出许多尝试，使得学习型索引有可能赋能空间数据
三半俊秀·2021-12-02 14:12

【PCA】2D-PCA原始文献《Two-Dimensional PCA》理解

《Two-DimensionalPCA:ANewApproachtoAppearance-BasedFaceRepresentationandRecognition》本人机器学习的论文阅读部分学习了2D-PCA的原始文献《Two-DimensionalPCA:ANewApproachtoAppearance-BasedFaceRepresentationandRecognition》以下是自己通过
one_feeling·2021-11-21 11:33

C++实现KDTree 附完整代码

目录简介举例分割的作用一维二维n维关于kdtree的重要问题一.树的建立关键代码简介  k-d树（k-dimensional），是一种分割k维数据空间的数据结构（对数据点在k维空间中划分的一种数据结构）
·2021-08-19 11:29

《Linear Algebra Done Right》读书笔记

空间与矢量的关系1.空间与空间的关系Sum:DIrectSum:2.空间与矢量的关系：Span:一堆矢量spans一个矢量空间(v1,...,vm)spansVFinite-dimensional:空间是否
小小灵狐·2021-06-21 12:18

《 Dimensional 》登陆 Steam Early Access

自从HeadStartDesign的BrettJackson凭借其作品《Dimensional》获得去年的VRTGOVR和AR展会的大奖之后，我们一直密切关注这款游戏的开发进度，在获奖之后的几个月内，Jackson
品锋网Pnphone·2021-05-19 01:18

python 使用MyQR和qrcode来制作二维码

一、二维码  二维码(2−Dimensional(2-Dimensional(2−DimensionalBarcode)Barcode)Barcode)，又称二维条形码。
·2021-05-10 19:58

Two-Dimensional Array Defination in Python

InPython,amulti-dimensionaltablelikethiscanbeimplementedasasequenceofsequences.Atableisasequenceofrows.Eachrowisasequenceofindividualcells.Thisallowsustousemathematical-likenotation.Wherethemathematic
cutelittlePanda·2021-05-05 14:11

文献阅读（十五）：Multi-modal Conditional Attention Fusion for Dimensional Emotion Prediction基于多模态条件注意融合的多维情感

文献阅读（十五）：Multi-modalConditionalAttentionFusionforDimensionalEmotionPrediction基于多模态条件注意融合的多维情感预测ABSTRACT1INTRODUCTION2MULTI-MODALFEATURES2.1AudioFeatures2.2VisualFeatures3EMOTIONPREDICTIONMODEL3.1Uni-M
Laura_Wangzx·2021-04-26 19:41

python fft2,python scipy fft.fft2用法及代码示例

计算二维离散傅立叶变换此函数通过快速傅立叶变换(FFT)计算M-dimensional阵列中任何轴上的n-dimensional离散傅立叶变换。
抹奶茶·2021-03-25 08:58

python correlate_python scipy signal.correlate用法及代码示例

Cross-correlate两个N-dimensional阵列。Cross-correlatein1和in2，输出大小由mode参数确定。参数：in1：array_like第一次输入。
weixin_39825105·2020-12-15 14:19

Java二维数组与动态数组ArrayList类详解

inta[][]=newint[2][3];int[][]arr={{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}};2.二维数组遍历//遍历二维数组publicclassTraverse_a_two_dimensional_array
·2020-09-20 17:46

ValueError: class_weight not supported for 3+ dimensional targets

在使用keras的class_weight参数的时候，设置class_weight为一个字典，报出这一样一个错误：ValueError:`class_weight`notsupportedfor3+dimensionaltargets在尝试过很多方案后，仍没有成功解决，最后将class_weight字典改为一个numpy数组的时候成功解决！公众号：
light-124·2020-09-16 20:34

One-Dimensional Battle Ships

AliceandBobloveplayingone-dimensionalbattleships.Theyplayonthefieldintheformofalineconsistingofnsquarecells(thatis,ona1 × ntable).AtthebeginningofthegameAliceputskshipsonthefieldwithouttellingtheirpos
weixin_30421809·2020-09-16 07:48

Codeforces Round #Pi (Div. 2) —— D One-Dimensional Battle Ships

题目的意思是：现在有一个长度为n，宽为1的方格，在上面可以放大小为1*a船，然后输入为n，k，a；分别为平地的大小，船的数量，船的长度。一个叫alice的人已经在地图上摆好了船的位置。然后bob总共可以有m次攻击的机会，然后他每次攻击的点为xi，但是alice并不会告诉它有没有打中（也就是说每次都认为他是miss的），问你，bob可以在第几次攻击的时候推测出alice在撒谎，如果推测不出来则输出-
ACMer_hades·2020-09-16 06:51

One-dimensional Japanese Crossword —— 基础题

题目链接：http://codeforces.com/contest/721/problem/AA.One-dimensionalJapaneseCrosswordtimelimitpertest1secondmemorylimitpertest256megabytesinputstandardinputoutputstandardoutputRecentlyAdaltikdiscoveredja
DOLFAMINGO·2020-09-16 06:48

Python科学计算-----NumPy（一）

与Python的基本数据类型相比，其具有以下突出优势：提供功能更强大的高维数组（N-dimensional）对象强大的广播功能（broadcasting），便于矢量化数组操作（直接对数组进行数据处理，而不需要编写循环
忆梦涟·2020-09-15 20:30

JAVA基础学习笔记 day006_04二维数组

importjava.util.Arrays;publicclassTwo_dimensional_array{publicstaticvoidmain(String[]args){//二维数组的定义inttwoDimArray
Kye_Cao·2020-09-14 15:54

bzoj2716: [Violet 3]天使玩偶

传送门这题好像有CDQ分治做法不过我太菜了没听懂于是我打了一发kdtree度娘：k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。
zhouyuyang233·2020-09-14 05:57

High-Dimensional Local Binary Patterns

HD-LBP用于人脸识别取得接近人类的结果。几乎是目前最好的算法。主要流程是人脸检测，再对齐。在标定点附近找高维特征，最后根据这个特征可以用cos来计算人脸的相似性。人脸图片的获得：opencv人脸检测，2倍大小图片。再检测眼角点将图片旋转为正脸。高纬度特征的提取方法：把人脸都放缩到300,212,150,106,75大小，再这五个层次分别提取，最后合成高维特征。对于每个层次的人脸。在每个特征点附
vsooda·2020-09-13 16:04

用链表实现带菜单功能的一元多项式的基本操作 (Use linked list to realize the basic operation of a one-dimensional polynom)

问题描述：从键盘读入一元多项式中每一项的系数和指数，编写算法和建立文本菜单实现：建立带表头结点的单链表存放一元多项式（按照指数升序排列）；输出一元多项式的所有数据元素(按照指数升序输出每一系数非0项的系数和指数)；将单链表存放的一元多项式就地逆置，变成按照指数降序排列；输入自变量的值，计算一元多项式的值（设计高效算法）；求2个一元多项式的和多项式；程序使用说明：1.在选择1未建表的情况下
fengranmo·2020-09-12 10:42

使用WinWedge软件记录satorius天平的数据（记录）

step3:新建立一个模块，双击进入模块，输入如下代码SubGetSingleField()'Dimensional
hakspc·2020-09-11 22:38

HYPER-CUBE: High-Dimensional Hypervisor Fuzzing 论文阅读笔记

这是一篇对Hypervisor进行fuzzing的文章，作者来自于德国的波鸿鲁尔大学，是一个安全研究实力很强的课题组，且研究方向很广。虚拟机监控器VMM也叫Hypervisor是现代软件栈至关重要的一部分，如果让VMM被攻击了可能对整个云基础设施产生问题。作者提出了HyperCube这样一个fuzzer，目的是测试hypervisor，它是基于一个自己开发的操作系统与字节码解释器做的，对比于一维的
RainyD4y·2020-09-11 00:41

Multi-dimensional Arrays

Question3:Explanation:Sinceeveryrowinthearraya[10][5]cancontainonly5characters,thea[2]elementwillhold“fello”i.e.5characters.Therewillnotbeanynullcharacterina[2].Since,thearrayiscompletelyintialized,ot
Master Chicken·2020-08-26 14:11

Two-dimensional arrays as arrays of arrays

Two-dimensionalarraysasarraysofarraysArraysofarraysJavabuildsmulti-dimensionalarraysfrommanyone-dimensionalarrays,theso-called"arraysofarrays"approach.Thereareacoupleofinterestingconsequencesofthis:Ro
AU3604·2020-08-26 11:21

数据降维之多维缩放MDS（Multiple Dimensional Scaling）

网上看到关于数据降维的文章不少，介绍MDS的却极少，遂决定写一写。考虑一个这样的问题。我们有n个样本，每个样本维度为m。我们的目标是用不同的新的k维向量（k<
bo o ya ka·2020-08-25 09:36

多维缩放（Multiple Dimensional Scaling）MDS-机器学习

多维缩放（MultipleDimensionalScaling）MDS机器学习matlab实战1算法目的一般的数据是高维的，但是与学习任务相关的一般是某个低维度的分布，即一个低维的嵌入。如上图所示2算法推导算法的原则是：原始空间中样本之间的距离在低维度能够保持算法的目标：获得样本在低维度空间的坐标，且两个任意样本在低维度空间的欧式距离等于原始空间的距离。具体的算法推导可以看看其他的博客，很多都说的
Luna_Lovegood_001·2020-08-25 09:37

多维缩放(Multiple Dimensional Scaling, MDS)

主要思想是构造低维空间的内积矩阵，使得该内积矩阵中所表达的任意两点之间的距离与高维空间的相应两点距离相等，然后通过对该内积矩阵进行正交特征值分解，析出两个矩阵相乘(即矩阵与矩阵的转置进行相乘)的形式，获得最终的变换矩阵。
清风.伴酒.·2020-08-25 09:32

特征抽取篇之MDS(Multiple Dimensional Scaling)

1.前言MDS，中文名叫“多维缩放”，是一种经典的降维方法，同时也是数据可视化的一种手段。最早起源于当我们仅能获得物体之间的相似性矩阵时，如何由此来重构它们的欧几里得坐标，如对一个国家的许多城市而言，假如我们不知道它们的经纬度信息，却知道所有城市两两之间的距离，就可以通过MDS方法重现它们的空间信息。MDS的基本思想很简单，要求原始空间中样本之间的距离在低维空间中得到保持。下面我们将对MDS的原理
程序猿一帆·2020-08-25 09:19

【MDS算法】—— Multiple Dimensional Scaling降维算法简介

在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题，是所有机器学习方法共同面临的严重障碍，被称为“维数灾难”(curseofdimensionality)。缓解维数灾难的一个重要途径是降维(dimensionreduction)，亦称“维数约简”，即通过某种数学变换将原始高维属性空间转变为一个低维“子空间”(subspace),在这个子空间中样本密度大幅提高，距离计算也变得更为容易.为什么能进行降
Giyn·2020-08-25 09:56

用Verilog实现最简一维细胞自动机（one-dimensional cellular automaton）

首先，我们通过观察上表可以很容易的发现一个规律，center的下一个状态由center的左邻居和右邻居异或而成。center的下一个状态列：01011010，转换为十进制即为90，所以我们将其命名为rule90.知道了下一状态产生的规则后，我们就根据其规则实现下面这个电路：在这个电路中，我们创造512个细胞系统（q[511:0]），在每个时钟周期前进一个步长。load输入将输出q加载为data[5
早睡身体好~·2020-08-23 08:22
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他