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两个不规则的box求取IOU-python

在L1的左边，在L3的右边第二步：相与和相或两框的mask相与求交集，相或求并集，二者相除得到iouimportosimportnumpyasnpdefget_k(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4

Jumi爱笑笑·2023-01-07 13:18

python求解含有参量常微分方程组的解析解（笔记）

sy.symbols('b')a=sy.symbols('a')k=sy.symbols('k')x1=sy.Function("x1")x2=sy.Function("x2")x3=sy.Function("x3")x4

Python_YBYB·2023-01-07 13:13

Java--异或详解

性质1、交换律2、结合律（即(a^b)^c==a^(b^c)）3、对于任何数x，都有x^x=0，x^0=x4、自反性AXORBXORB=AXOR0=A二、异或使用异或运算最常见于多项式除法，不过它最重要的性质还是自反性

龙腾腾·2023-01-06 13:00

boundingRect

Pythonpoint_array1=[x1,y1]point_array2=[x2,y2]point_array3=[x3,y3]point_array4=[x4,y4]x,y,w,h=cv2.boundingRect

每次都来学点儿·2023-01-06 08:36

《PyTorch深度学习实践》P13循环神经网络RNN高级篇

分类任务：用名字识别出语言；这里每一个名字实际上是一个序列，(序列长短不一致)例如Maclean，->Maclean==x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7①准备数据用ASCII码来表示;序列长短不一

XD101DX·2023-01-06 07:11

吴恩达Couresa课程——第二部分：监督学习week2 （未完待续，见下一篇）

一、多元线性回归模型1.1多元线性回归函数以上表格内给出了4个特征（大小、卧室数量、地板数量、房子年龄）分别记为x1、x2、x3、x4，每个特征对应一个wi。

jqqjrr123·2023-01-05 13:02

MATLAB编程练习题

获取x的第10个单元的值，赋值给x1；获取x的前10个单元的值，赋值给x2；获取x的后5个单元的数据，赋值给x3；将x的偶数单元中的数据赋值给x4；将x的数据倒排序赋值给x5。

平平无奇的小女子~·2023-01-05 12:13

动手学习深度学习-softmax回归学习笔记

一、分类问题输入是一个2x2的灰度图像，每一个图像对应四个特征x1,x2,x3,x4，每一个图像属于类别"猫"，“鸡”，"狗"中的一个。

Moonpie小甜饼·2023-01-03 20:07

《动手学深度学习》-E2-2

1.创建TensorFlow一、x1=tf.constant(range(12))x2=tf.constant([1,2,3],[1,2,3])x3=tf.reshape(x1,(3,4))x4=tf.zeros

m0_37773168·2023-01-03 20:36

用函数拼成一幅画

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#总区间x1=np.arange(0,15,0.01)#4手xx2=np.arange(0.5,1.48,0.01)x3=np.arange(2.02,3,0.01)x4

knight(⑉°з°)-♡·2023-01-03 11:23

Opencv-python 计算线段的夹角与交叉点

l1,l2):x1,y1=l1[0],l1[1]x2,y2=l1[2],l1[3]a1=-(y2-y1)b1=x2-x1c1=(y2-y1)*x1-(x2-x1)*y1x3,y3=l2[0],l2[1]x4

廷益--飞鸟·2022-12-31 17:32

teacherfbj·2022-12-31 09:50

数据库原理范式例题

定义2NF3NFBCNF例题Y(X1,X2,X3,X4)Y(X1,X2,X3,X4)Y(X1,X2,X3,X4)(X1,X2)→X3(X1,X2)\rightarrowX3(X1,X2)→X3X2→X4X2

柳小茶·2022-12-30 19:03

关于pytorch的forward的问题

可以改成自己的内容，例如插值等：例如如下的操作(使用张量)：x1=torch.rand((1,4,3,3))x2=torch.rand((1,4,3,3))x3=torch.rand((1,4,3,3))x4

ZN-ZY·2022-12-29 03:53

循环神经网络-基础篇Basic-RNN

例如天气，股市，金融数据和自然语言等什么是RNN首先来看一个简单的循环神经网络结构将序列x1−x4x_{1}-x_{4}x1−x4作为输入到RNNCellRNNCellRNNCell，它是一个

Ricardo_PING_·2022-12-28 01:50

生产计划多阶段动态规划LINGO代码

model:max=11328*(1-k2)-0.55*x1^2-0.55*x2^2-0.6*x3^2-0.6*x4^2-0.65*x5^2-0.65*x6^2!

wjdamowang·2022-12-27 21:25

Matlab实现——巧用灰色关联法完成“系统分析”与“综合评价”

哪些对系统起促进作用（x4）？…又该怎么更好地去评价这些影响因素对于系统的影响。”对于这个问题的思考，除了第一时间涌上脑

就是莫世冰。·2022-12-26 11:16

游戏引擎之物理碰撞检测原理（AABB算法）

碰撞盒算法先遍历模型所有顶点遍历所有顶点，然后再不同方向上分别找出最大最小值来构成AABB盒子的最大最小顶点，模型就被处理成如下图的粗模型：下面给出一个简化的原理图如果物品没有发生碰撞的时候X轴上的顺序为X1，X2，X3，X4

星空_MAX·2022-12-25 22:44

python判断两线段是否相交_如何检查两个线段是否相交？

直线的方程式是：f(x)=A*x+b=y对于一个段，它是完全相同的，只是x包含在一个区间I上如果有两个段，定义如下：Segment1={(X1,Y1),(X2,Y2)}Segment2={(X3,Y3),(X4

weixin_39858275·2022-12-23 17:14

几何算法--python求解空间线段交点坐标

【问题】已知两个线段的端点坐标分别为(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)；(x3,y3,z3)、(x4,y4,z4)，求它们的交点坐标？

halo world·2022-12-23 17:11

泰勒公式求极限

x4+o(x4)=1−12x2+124x4+o(x4

tanjunming2020·2022-12-22 15:03

笔记本变慢,CPU主频上不去的终极解决方案。

2.原来的样子倍频在x4，上也上不去。不正常。各个CPU的频率在700-899之间。不正常。3.解决办法。

柳暗花明、又一春·2022-12-22 08:08

MATLAB数据关联性（相关性）分析

分析某个因素与其它因素之间的关联强弱，举个例子X0、X1、X2、X3、X4、X5分别代表热效率、煤气流量、空气流量、热值、蒸汽流量、给水流量；这里分析X1、X2、X3、X4、X5与X0的关联度。

杨铮...·2022-12-21 16:29

线性规划单纯形法python实现

maxz=1500x1+1000x2maxz=1500x_1+1000x_2maxz=1500x1+1000x2{3x1+2x2+x3=652x1+x2+x4=403x2+x5=75x1,x2,x3,x4

梓铭zyb·2022-12-18 10:04

Meta-SR: A Magnification-Arbitrary Network for Super-Resolution

3H*W*3H∗W∗3的图片经过特征提取模块（比如2017年ESDR的残差网络，2018年RDN的稠密残差网络），得到相同尺寸的H∗W∗CH*W*CH∗W∗C的特征图；然后再经过上采样模块（x2或x3或x4

理想很丰满，现实很骨感·2022-12-17 09:17

特征工程之高维组合特征的处理、组合特征、文本表示模型

假设数据的特征向量为X=(x1,x2,x3,x4,x5……xk)。比如xi和xj两个特征组合，组合之后特征的维度=xi取值个数*xj取值个数。但是当引入特征ID进

算法星球·2022-12-16 08:55

系统辨识char3_3——递推最小二乘辨识程序

=randn(1,60);%产生M序列L=60;%M序列的周期y1=1;y2=1;y3=1;y4=0;%四个移位积存器的输出初始值fori=1:L;x1=xor(y3,y4);x2=y1;x3=y2;x4

小凡1991·2022-12-16 01:27

【国科大矩阵论】2021秋季叶世伟矩阵论考试计算题

参考资料1、《矩阵论讲稿》——张凯院，西北工业大学2、《矩阵论》第四版——张凯院，西北工业大学出版社计算题1原题大意：子空间V={X=(xi)2×2∣x3−x4=0,xi∈R}，TX=XB。

zoetu·2022-12-15 21:22

pytorch-softmax回归

例如在一个图片分类的问题中，输入的图像为2x2像素图片，分别记为x1，x2，x3，x4。对应数据集的真实标签为狗，猫，鸡，记为o1，o2，o3。softmax回归同线性回归一样，也是一个单层神经网络。

我渊啊我渊啊·2022-12-13 09:06

pytorch基础操作(四)softmax回归手动实现以及pytorch的API实现

我们可以⽤⼀个标量表⽰每个像素值，每个图像对应四个特征x1,x2,x3,x4。此外，假设每个图像属于类别“猫”，“鸡”和“狗”中的⼀个。

undo_try·2022-12-13 09:05

pytorch之Softmax回归

softmax回归模型，实际是一个分类模型，与线性回归模型有很多不同的地方(与线性回归一样都是一个单层的神经网络）分类问题介绍输入图片的每一个像素值都可以用一个标量表示，我们将图片中的4个像素用x1,x2,x3,x4

(ノへ￣、)。·2022-12-13 09:05

西瓜书机器学习笔记——朴素贝叶斯

与几个概念后验概率：给定观测向量X(x1=甜度，x2=牛奶…)，观察特定类别的概率P(y|x)，类别：Y={y0=好喝，y1=不好喝}，特征：X(x1=甜度，x2=牛奶，x3=茶叶，x4=冰块），抽象化如下

Erik_Won·2022-12-11 23:36

多元回归求解机器学习_机器学习 —— 多元线性回归

如果我们要预测一套房子的价格，影响房子价格的因素可能包括：面积、卧室数量、层数以及房龄，我们用x1、x2、x3、x4来代表这4个特征(features)。

鲸晚好梦·2022-12-10 16:01

实验08 聚类分析

有X1：房屋平均销售价格；X2:住宅平均销售价格；X3：别墅，高档公寓平均销售价格；X4：经济适用房平均销售价格；X5:办公楼平均销售价格X6:商业营业用房平均销售价格；X7：其他平均销售价格；X8：商品房销售面积

jingmingx1·2022-12-09 20:02

R中的探索性因子分析 (EFA)

数据文件ex6.3给出了全国28个省区19~22岁年龄组城市男生身体形态指标：身高(x1)、坐高(x2)、体重(x3)、胸围(x4)、肩宽(x5)和骨盆宽(x6)，试对这6个指标进行主成分分析和因子分析

Mrrunsen·2022-12-09 20:01

求过度矩阵+(二次型标准化)正交变换的过度矩阵

求过渡矩阵的方法求-个由基a,a,.,a,到B,.,…β.的过渡矩阵P,一般采用下列方法:(1)定义法:例函数R[x]_5旧基为B1={1，x,x2,x3,x4);新基B2={1，1+x，1+x+x2,1

FakeOccupational·2022-12-09 13:18

基于主成分分析（PCA）的故障诊断（SPE和T^2指标）-MATLAB实现

num_sample,1);x1=a+randn(num_sample,1);x2=1*sin(a)+randn(num_sample,1);x3=5*cos(5*a)+randn(num_sample,1);x4

夏雪之晶莹·2022-12-08 07:40

（转）深度学习PyTorch，TensorFlow中GPU利用率较低，CPU利用率很低，且模型训练速度很慢的问题总结与分析

说num_workers应该是你所利用的所有GPU数量x4，但是当GPU完全带不动模型的时候减少num_workers至少能让模型跑起来，然后再说提速的事。

贝猫说python·2022-12-07 21:22

【Python】2D/3D框IOU简单计算方法

旋转的原理是先通过旋转角度构造旋转矩阵，然后左乘坐标进行旋转：注意这个情景下使用矩阵乘法时坐标得是这个格式：[(x1,x2,x3,x4,...),(y1,y2,y3,y

Sprite.Nym·2022-12-07 19:52

pytorch基础操作(二) 自动微分

#在我们的例⼦中，我们只想求偏导数的和，所以传递⼀个1的梯度是合适的x.grad.zero_()y=x*x#y=x*x=(x1^2,x2^2,x3^2,x4^2)#等价于y.backward(torch.ones

undo_try·2022-12-07 19:07

【流行学习】局部线性嵌入(Locally Linear Embedding)

比如有一个样本x1x_1x1，我们在它的原始高维邻域里用KKK-近邻思想找到和它最近的三个样本x2,x3,x4x_2,x_3,x_4x2,x3,x4，然后我们假设x1x_1x1可以

infinite_with·2022-12-07 01:50

相机投影矩阵计算

=inv(A)*B%x3=linsolve(A,B)%[x1x2x3]=solve('3*x1+x2-x3=3.6','x1+2*x2+4*x3=2.1','-x1+4*x2+5*x3=-1.4')%x4

马少爷·2022-12-06 21:55

基于LQR的二级倒立摆建模与MATLAB仿真

中间的推导过程不再赘述取x1=xx_1=xx1=x,x2=x˙x_2=\dot{x}x2=x˙,x3=θ1x_3=\theta_1x3=θ1,x4=θ˙1x_4=\dot{\theta}_1x4=θ˙1

志匹·2022-12-06 18:23

树莓派重装Ubuntu16.04mate系统+ROS kinetic安装+运行ydlidar X4的注意事项

一、树莓派重装系统1、格式化：网上很多格式化的方法是向其中写入一个bootsector.img文件，然后读卡器拔出再插进去，会自动提示格式化。我这样试过了，发现格式化之后，再向其中烧镜像的时候不成功。这时还需要一个软件Diskgenius,用这个软件先删除内存卡的分区，保存分区。最后新建一个分区，分区的格式选FAT32格式。2.烧写软件运行的时候最好用管理员运行二、ROS安装树莓派安装系统很简单，

玉京佳处·2022-12-06 01:45

多元统计分析实验-线性回归

第一组数据为我国2004年31个地区城镇居民年人均可支配收入和年人均消费性支出数据，第二组数据为随机抽查的36个人的当前年薪y（美元）与开始年薪x1（美元）、工作时间x2（月）、先前工作经验x3（月）和受教育年限x4

無垠·2022-12-05 12:48

线性回归分析

1、读取文件“test2-1.csv”，数据为随机抽查的36个人的收入情况，包括当前年薪y（美元）与开始年薪x1（美元）、工作时间x2（月）、先前工作经验x3（月）和受教育年限x4（年）。

Xin Deng·2022-12-05 12:46

Python入门5（pandas中merge中的参数how）

[8,0,3]],columns=['x1','x2','x3'])3df2=pd.DataFrame([[1,2],[1,10],[1,3],[4,6],[3,9]],columns=['x1','x4

weixin_30302609·2022-12-03 21:11

西瓜书习题一

假设空间:所有假设组成的空间，表1.1对应的假设空间的大小为3(*、青绿、乌黑)x4(*、蜷缩、稍蜷、硬挺)x4(*、浊响、清脆、沉闷)+1(∅\empty∅)=49种，其中版本空间为：(色泽=青绿;根蒂

JYCG·2022-12-03 16:34

人工智能知识表示方式：状态空间和问题归约题目练习

注：与或图中的四元数列（X1,X2,X3,X4）代表着盘A在X1位置，盘B在X2位置等等②以上，初始状态表示为（1111），目标状态为（3333）③基于问题归约思想分解子问题，首次分解成盘ABC和盘D，

努力学习的夏同学·2022-12-01 16:11

Pytorch自用基础知识笔记

cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"1、张量的创建，格式和运算z1=torch.empty(1)x2=torch.rand(5,3)x3=torch.zeros(5,3,dtype=torch.long)x4

工科狗Niko·2022-12-01 08:58

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