今天向大家分享DFS在矩阵中的代码实现，文字较多，预计阅读时间为5分钟，会涉及很有用的基础算法知识。如果对DFS还不熟悉，可以上B站看看‘正月点灯笼’的视频，讲的很不错。...文字表述核心步骤： 1.求出矩阵的和，如果是奇数不可拆分，输出0.如果是偶数执行步骤2。 2.遍历矩阵中的所有点，对于每个点，得出其坐标(x,y)，并代入步骤3。...4.依次判断点(x,y)的上下左右四个方向是否能前进,不能则跳过，能则执行步骤3。 path用于避免走重复的路，以及最后判断最少格子数量的区域是否包含左上角的格子。...if snum + martix[x][y] > t_sum/2: return 'no' 在文字描述中总是在反复执行第3步，使用递归函数可以大大减少代码量。...在dfs函数内print(path)，看一下结果再结合第2点中那篇文章的知识，大概就能明白了。
之前刷 LeetCode 题目的时候，偶尔会需要反转二维列表，这里总结了几种 Python 实现。 循环 简单的二维循环，将原始二维列表的每一行的第 N 个元素，放到新的二维列表的第 N 行中。...-> list[list[int]]: return [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))] 使用zip函数 Python...内置函数zip，可以不断迭代多个列表相同索引的元素组成的元组。...Python 解释器，效率不是非常高。...如果要进行专业的数值分析和计算的话，可以使用numpy库的matrix.transpose方法来翻转矩阵。
相关系数矩阵（Correlation matrix）是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。...在Python中，有很多个方法可以计算相关系数矩阵，今天我们来对这些方法进行一个总结 Pandas Pandas的DataFrame对象可以使用corr方法直接创建相关矩阵。...，在最后我们会有介绍 Numpy Numpy也包含了相关系数矩阵的计算函数，我们可以直接调用，但是因为返回的是ndarray，所以看起来没有pandas那么清晰。...值 如果你正在寻找一个简单的矩阵(带有p值)，这是许多其他工具(SPSS, Stata, R, SAS等)默认做的，那如何在Python中获得呢？...创建相关系数矩阵的各种方法，这些方法可以随意选择（那个方便用哪个）。
“ 看过大神冰不语的文章《圣诞节，用Python给自己加顶“圣诞帽”》，文章很棒，但是对于刚入门的我来说，讲解的不够太细，这里做了详细的分析，也分享给大家” 一起来玩OpenCV 01.基础知识准备 在计算机中...一副尺寸为 M × N 的图像可以用一个 M × N 的矩阵来表示，矩阵元素的值表示这个位置上的像素的亮度，一般来说像素值越大表示该点越亮。...接下来是按照比例缩小帽子的图片 # 根据人脸大小调整帽子大小 factor = 1.5 resized_hat_h = int(round(rgb_hat.shape[0] * h / rgb_hat.shape...黑黑的部分就是我们要放置帽子的地方 在帽子图片中提取帽子部分 # 提取帽子区域 hat = cv2.bitwise_and(resized_hat, resized_hat, mask=mask) 使用刚刚调整大小的帽子图片来提取...思考 通过如上的简单分析，可以看出，图片处理，主要还是矩阵的处理，同时OpenCV和dlib都是炒鸡强大的库，里面有太多的宝藏等着我们去探索啦！
2.7、运动模糊Motion Blur 运动模糊可以通过只在一个方向模糊达到，例如下面9x9的运动模糊滤波器。注意，求和结果要除以9。 ? ...2）第二种方法也是想象I是无限图像的一部分。但没有指定的部分是用图像边界的值进行拓展。在我们的例子中，因为图像I最左边的值I(1)=5，所以它左边的所有值，我们都认为是5 。...3）第三种情况就是认为图像是周期性的。也就是I不断的重复。周期就是I的长度。在我们这里，I(0)和I(10)的值就是一样的，I(11)的值和I(1)的值也是一样的。...所以将我们的图像和滤波器通过算法变换到频域后，直接将他们相乘，然后再变换回时域（也就是图像的空域）就可以了。 ? o表示矩阵逐元素相乘。那用什么方法将空域的图像和滤波器变换到频域了。...要在频域中对一副图像进行滤波，滤波器的大小和图像的大小必须要匹配，这样两者的相乘才容易。因为一般滤波器的大小比图像要小，所以我们需要拓展我们的kernel，让它和图像的大小一致。 ?
哈哈，今天说得当然不是游戏王里的魔法了，但是我们使用的是Python魔法，今天我们将使用Python编程语言，以及自带的图像处理工具包进行图像融合操作，来实现图像融合的酷炫效果！...算法流程 我们知道图像是一组矩阵数据，每一个矩阵对应着图像的像素值，彩色图像包括三个通道，R，G，B，分别对应着红，绿，蓝的三原色。...代码实现 首先导入所使用的Python工具包，使用的是numpy的数据科学工具包，以及OpenCV的图像处理包。.../pic2.jpg').astype(np.float32) img = cv2.resize(img, (499, 375)); 其中的读入图片可以修改为自己的图片，进行DIY的调整，但是需要将两幅图片的大小进行统一化的处理...设置图像的融合权重，可以采用以其中一副图片为主，另一张图片为辅助，调节融合权重的数值，更改融合的效果。 a = 0.5 进行像素值的实际相加与融合计算操作，计算最终融合图像的像素值。
此外，每当设置受到干扰且摄像机移位时，我们都必须重复此过程。这很耗时，也不是理想的解决方案。 为了代替手动调整相机，我们考虑用软件的方法。使用一种称为“立体图像校正”的方法。...[1] 下图说明了立体校正的过程。这个想法是在平行于透过光学中心的线的公共平面上重新投影两个图像。这样可以确保相应的点具有相同的Y坐标，并且仅通过水平平移进行关联。 ?...由于要计算的参数很多（较大的参数空间），并且在诸如角点检测和将点近似为整数之类的步骤中累积了误差。这增加了迭代方法偏离正确解的风险。...我们还传递两个图像中捕获的3D点和相应的2D像素坐标。 该方法计算相机间的平移旋转矩阵以及基础矩阵和本质矩阵。 ? 3）立体校正 使用相机的内外参，我们现在可以运用立体校正了。...下载2：Python视觉实战项目31讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目31讲，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取
图片讯飞星火：代码解决方案：Cython 是一个可以将 Python 代码转换为 C 代码的工具。通过使用 Cython,可以大大提高 Python 代码的执行速度。...2.使用 Cython 提供的内存视图功能。内存视图是一种允许在 Cython 代码中访问 C 内存的方式。使用内存视图可以避免将大量数据复制到 Python 堆栈中，从而提高性能。...如果数组的大小不会发生变化，可以将数组声明为常量。这样可以避免在运行时重复分配内存，从而提高性能。...在函数内部，我们使用 malloc() 函数将输入数组复制到 C 内存中，并在 C代码中执行计算。最后，我们使用 free() 函数将结果存储回 Python 数组中。...具体来说，需要调整算法中的系数 k 和常数 C，以适应新的输入规模。调整后的 Strassen 算法的时间复杂度为 O(n^(3/2))，仍具有很高的效率。
12.有一个已排好序的数组，要求输入一个数后，按原来排序的规律将它插入数组中。13.将一个数组中的值按逆序重新存放。例如，原来顺序为 8, 6, 5, 4, 1。要求改为 1, 4, 5, 6, 8。...代码分析11和扩展.矩阵对角线元素之和对角线分为正对角线和副对角线，对角线元素之和=正对角线+副对角线-重复的元素对于 3x3 的整型矩阵对角线元素之和为正对角线+副对角线-a[1][1]。...对于 nxn 的整型矩阵，先判断n为奇数还是偶数：n为奇数，对角线元素之和为正对角线+副对角线-a[n/2][n/2]n为偶数，对角线元素之和为正对角线+副对角线12.有序数组进行插入for循环遍历，从后往前...int n, sum1 = 0, sum2 = 0; printf("请输入矩阵大小 n: "); scanf("%d", &n); int array[n][n]; printf.../ 2]);// n为奇数,则减去重复 } else { printf("整型矩阵对角线元素之和: %d\n", sum1 + sum2);// n为偶数，则直接加 }
矩阵的特征值（eigenvalue）和特征向量（eigenvector）在很多应用中都具有重要的数学和物理意义。...基本思想 Jacobi 旋转法的基本思想是通过一系列的相似变换，逐步将对称矩阵对角化，使得非对角元素趋于零。这个过程中，特征值逐渐浮现在对角线上，而相应的特征向量也被逐步找到。...注意事项 Jacobi 旋转法的优点是可以用于任意大小的对称矩阵，但其缺点是迭代次数较多，计算量较大。在实际应用中，通常会结合其他方法来提高计算效率。...该方法通过动态调整阈值，并根据阈值对非对角元素进行选择性的旋转变换，以逐步对角化对称矩阵。 1....注意事项 通过不断调整阈值并选择性地进行旋转变换，Jacobi 过关法逐渐减小非对角元素的绝对值，以达到更好的数值稳定性。
本文是学习opencv-python官方教程的函数总结 cv2.cvtColor(src, dst, code, dstCn) 参数： src：输入图像 dst：输出图像，与输入图像具有相同大小和深度...opencv-python中的运用： gray = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.inRange(src, lowerb, upperb..., dst) 参数： src：输入图像 lowerb：下边界 upperb：上边界 dst：输出图像，和输入具有一样的尺寸，类型为CV_8U 介绍： 对于一副图像...，把所有介于下边界和上边界的值替换为255，其余替换为0 opencv-python中的运用： lower_blue = np.array([110, 50, 50]) upper_blue...= 0 例如src1(I) = 5 = 101(b), src2(I) = 6 = 110(b)，则dst(I) = 100(b) = 4 opencv-python中的运用： res
我们可以这样理解EC的目标和作用：对n个同样大小的数据块, 额外增加m个校验块, 使得这n+m个数据中任意丢失m个数据块或校验块时都能恢复原本的数据。...两矩阵B和D，相乘，得到一个新的具备纠错能力的矩阵。 解码过程（图右）： 取范德蒙矩阵B中没有丢失的行，构成矩阵B`。 取编码过程最后计算的矩阵中没有丢失的行，构成矩阵Survivors。...首先按编码过程构建纠错矩阵： 1、得到向量D 2、生成一个变换矩阵B 3、得到纠错矩阵D*B 假设d1,d2数据丢失，我们通过解码做数据恢复： 1、取B中没有丢失的行，构成矩阵B` 2、取纠错矩阵中没有丢失的行...与三副本的方式对比，在可靠性方面，三副本方式可以容忍存储该文件（数据d1,d2,d3）的机器中任意两台宕机或坏盘，因为总还有一个副本可用，并通过复制到其他节点恢复到三副本的水平。...最终，我们通过RS-3-2的方式能够在1.67倍冗余的情况下，实现近似三副本的可靠性。 下图为Hadoop上，不同策略下的有效数据与冗余数据占比示意图。
/s/2GxvBC5WWRt8eT1JnVqx1w 1.ndarray的创建与数据类型 1.Numpy（Numerical Python） Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，...在计算机编程中，矩阵可以用数组形式定义，矢量可以用结构定义! 1....注意，将向量添加v到矩阵的每一行 x等同于vv通过堆叠v垂直的多个副本来形成矩阵，然后执行和的元素x和求和vv。...如果两个数组在维度中具有相同的大小，或者如果其中一个数组在该维度中具有大小1，则称这两个数组在维度上是兼容的。 如果阵列在所有维度上兼容，则可以一起广播。...右图：着色和调整大小的图像。 ---- MATLAB文件 功能scipy.io.loadmat和scipy.io.savemat允许您读取和写入MATLAB文件。您可以在文档中阅读它们 。
Greg Diamos在Rework Deep Learning Summit上演讲中 据了解，大多数的深度学习模型使用的是32位单精度浮点数（FP32）来进行训练，而混合精度训练的方法则通过16位浮点数...层与层之间的转换可以通过通用矩阵乘法（GEMM）来实现，而对深度学习训练的过程其实很大程度是GEMM计算的过程。 如下图所示，GEMM操作可以分解为若干个几个乘法运算和后续的加法运算。 ?...如下图所示，在MT模型中仍然保留FP32格式的主副本，将FP16用于正向和反向传播，优化器中的梯度更新将被添加到主FP32副本当中，该FP32副本被简化为一个FP16副本在训练期间使用，这个过程在每次训练迭代中重复...为了克服这个问题，我们使用缩放因子在反向传播开始时缩放损失，通过连锁规则，梯度也逐渐扩大，并在FP16中可表示。...在将其更新应用于权重之前，梯度确实需要缩小；而为了恢复某些型号的精度损失，必须进行损耗调整。关于这两种技术的更多细节可以在我们的论文中找到。
它描述相同类型的元素集合，NumPy 数组是通常的 Python 数组的扩展 ndarray 配备了大量的函数和运算符，可以帮助我们快速编写各种类型计算的高性能代码，每个元素在内存中使用相同大小的块... 2、NumPy 数组的创建方法： ①从其他 python 数据类型（如：列表、元组等）转换过来 ②NumPy 原生数组的创建（通过 arange、ones、zeros 等创建） ...如果为true，则返回子类；ndmin 指定返回数组的最小维数 import numpy as np # 本来是一个一维数组，但通过 ndmin=2 使得数组最小维度为2维 # 输出 arr: [[1...2 维数组 ②ndim：返回数组维度 ③size：返回数组里元素个数 ④itemsize：返回数组中每个元素的字节单位长度 ⑤T：转置矩阵，但不会改变原矩阵 ⑥flags...numpy as np # shape 这一数组属性返回一个包含数组维度的元组，它也可以用于调整数组大小 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr_t =
其发表的文章中对于极限学习机的描述如下： 该算法具有良好的泛化性能以及极快的学习能力 极限学习机和标准神经网络的区别 ELM 不需要基于梯度的反向传播来调整权重，而是通过 Moore-Penrose generalized...单隐藏层神经网络 其计算过程如下： 输入值乘以权重值 加上偏置值 进行激活函数计算 对每一层重复步骤1~3 计算输出值 误差反向传播 重复步骤1~6 而 ELM 则对其进行了如下改进：去除步骤4；用一次矩阵逆运算替代步骤...利用 beta 在新的数据集上进行预测 T Python 应用案例见https://github.com/burnpiro/elm-pure 其中，基础的 ELM 算法就能够在 MNIST 数据集达到...91%以上的准确率，并且在 intel i7 7820X CPU 平台上通过 3s 就能够计算完成。...在第一种情况下，BP网络的大小是原来的5倍，在第二种情况下，BP网络的大小是原来的2倍。也说明了 ELM 方法在逼近数据集时有很高的精确性。
通常特征描述子会把一个w*h*3(宽高3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。...这里有张图是720*475的，我们选100*200大小的patch来计算HOG特征，把这个patch从图片里面抠出来，然后再把大小调整成64*128。 ?...我们用了上一张图里面的那个网格的梯度幅值和方向。根据方向选择用哪个bin, 根据副值来确定这个bin的大小。...8*8网格直方图 这里，在我们的表示中，Y轴是0度(从上往下)。你可以看到有很多值分布在0,180的bin里面，这其实也就是说明这个网格中的梯度方向很多都是要么朝上，要么朝下。...重复这个过程把整张图遍历一遍。 ?
通常特征描述子会把一个w*h*3(宽*高*3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。...这里有张图是720*475的，我们选100*200大小的patch来计算HOG特征，把这个patch从图片里面抠出来，然后再把大小调整成64*128。 ?...我们用了上一张图里面的那个网格的梯度幅值和方向。根据方向选择用哪个bin, 根据副值来确定这个bin的大小。...8*8网格直方图 这里，在我们的表示中，Y轴是0度(从上往下)。你可以看到有很多值分布在0,180的bin里面，这其实也就是说明这个网格中的梯度方向很多都是要么朝上，要么朝下。...重复这个过程把整张图遍历一边。 ?
但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求，无法通过常规手段优化，这个时候只能通过原始的方式实现。因此，如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究。 ...在matlab中有几个函数都与图像卷积有关，比如imfilter就可以实现卷积，或者 conv2也行，他们的速度都是相当快的，比如3000*3000的灰度图，卷积矩阵大小为15*15，在I5的CPU上运行时间只要...具体来说实现过程如下： 1、为了使用SSE的优势，首先将卷积矩阵进行调整，调整卷积矩阵一行的元素个数，使其为不小于原始值的4的整数倍，并且让新的卷积矩阵的内存布局符合SSE相关函数的...第一：由于卷积取样时必然有部分取样点的坐标在原始图像的有效范围外，因此必须进行判断，耗时。第二：同样为了使用SSE,也必须把取样的数据放在和扩充的卷积矩阵一样大小的内存中。...，即用空间换时间，新建一副（Width + ConvW - 1, Height + ConvH -1)大小的图像，然后四周的ConvW及ConvH的像素用边缘的值或者边缘镜像的值填充，正中间的则用原来的图复制过来
在一篇关于BERT模型的flop研究中可以发现，BERT中99.8%都是矩阵乘法（Tensor Contraction）操作，所以虽然非矩阵乘法的速度要慢15倍，但也无伤大雅。...GPU的DRAM大小可以通过nvidia-smi命令获得，仓库容量不够也是导致CUDA Out of Memory错误的主要原因。...增加重复次数是在不增加内存访问的情况下增加计算量的一个简单方法，这也被称为增加计算强度。 因为tensor的大小为N，需要将执行2*N次内存访问，以及N*repeat FLOP。...相比之下，Python的运行速度就相当慢了，一秒钟内只能进行3200万次加法运算。 这也意味着，在Python可以执行一个FLOP的时间里，A100可以运行975万FLOPS。...nvidia-smi中的GPU-Util就是在测量实际运行GPU内核的百分比，这也是一种衡量开销的好方法。
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