翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
在本章中，我们考虑二维细胞自动机，特别是 John Conway 的生命游戏（GoL）。 像上一章中的一些 CA 一样，GoL 遵循简单的规则并产生令人惊讶的复杂行为。 就像沃尔夫勒姆的规则 110 一样，事实证明 GoL 是通用的；也就是说，至少在理论上它可以计算任何可计算的函数。
本教程介绍了如何在 Linux 终端验证域名或计算机名的 IP 地址。本教程将允许你一次检查多个域。你可能已经使用过这些命令来验证信息。但是，我们将教你如何有效使用这些命令在 Linux 终端中识别多个域的 IP 地址信息。
MongoDB主要使用B+树作为其索引结构。B+树是一种自平衡的树，能够保持数据有序，并且允许对数据进行高效的插入、删除和查找操作。索引条目由键值对和指向相应文档的指针组成。当执行查询时，MongoDB会首先检查是否有可用的索引。如果存在合适的索引，MongoDB会使用该索引快速定位到数据集中的相关文档，从而避免全表扫描。
在本节中，您将加深对理论的理解，并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念，例如图像过滤，特征映射，边缘检测，卷积运算，激活函数，以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow，Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
个人博客：https://suveng.github.io/blog/ 2d 地理空间索引 概述 2D地理空间索引可以将文档与二维空间中的位置（例如地图上的点）相关联。MongoDB将位置字段中的二维坐标解释为点，并且可以将这些点编入特殊索引类型以支持基于位置的查询。地理空间索引提供特殊的地理空间查询操作。例如，您可以基于与其他位置的邻近度或基于指定区域中的包含查询文档。
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
对于许多开发人员而言，编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多，常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关，这只会增加压力。
中国女孩偶像组合SNH48最新发布圣诞音乐视频，六位最受欢迎的明星一起唱歌和跳舞，值得注意的是，这六人都有假“替身”。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
CUDA 是“Compute Unified Device Architecture (计算统一设备架构)”的首字母缩写。CUDA 是一种用于并行计算的 NVIDIA 架构。使用图形处理器也可以提高 PC 的计算能力。
上一节，我们使用基于蒙特卡洛树搜索的机器人来自我对弈，同时我们把机器人落子方式和落子时的棋盘编码记录下来，本节我们就使用上一节数据来训练神经网络，让网络学会如何在给定棋盘下进行精确落子。
首先，让我们明确一点：由于您没有提供具体的图18-8(f)的内容，我只能假设它是一个数据结构（可能是图、树或列表等）的某种表示，并且C、P和V是该数据结构中的节点或元素。由于不知道确切的数据结构类型，我将以一个简单的链表为例来演示如何在Go语言中删除指定的节点。
文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析（包括分割、描述和识别） 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊（复原） 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作（亮度和二值图像） 形态学操作（二值图像） 结构元素（STR
作为人类，我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界，我们不需要刻意的“努力”思考，就可以对所看到的一切做出预测，并对它们采取行动。当我们看到某些东西时，我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况，请看下面这张图片：
往期推荐 干货 | 手撕十大经典排序算法 剑指offer | 认识面试 剑指offer | 面试题2：实现Singleton模式 面试题3: 二维数组中的查找 “题目:在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。 “leetcode:https://leetcode-cn.com/problems/er-wei-shu-zu-zhong-de-cha-zhao-lcof/submissio
作为人类，我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界，我们不需要刻意的“努力”思考，就可以对岁看到的一切做出预测，并对它们采取行动。当我们看到某些东西时，我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况，请看下面这张图片：
在电力、油田燃气、供水管网等工业自动化领域 Web SCADA 的概念已经提出了多年，早些年的 Web SCADA 前端技术大部分还是基于 Flex、Silverlight 甚至 Applet 这样的重客户端方案，在 HTML5 流行前 VML 和 SVG 算是真正纯种 Web 方案也是有不少应用，近些年随着 HTML5 的流行，加上移动终端以及浏览器对 HTML5 支持的普及，越来越多新项目开始采用真正纯 HTML5 的方案，更具体的应该说是大数据量应用性能高于 SVG 的 Canvas 方案，已经逐渐成
在电力、油田燃气、供水管网等工业自动化领域 Web SCADA 的概念已经提出了多年，早些年的 Web SCADA 前端技术大部分还是基于 Flex、Silverlight 甚至 Applet 这样的重客户端方案，在 HTML5 流行前 VML 和 SVG 算是真正纯种 Web 方案，也有着不少应用。近些年随着 HTML5 的流行，加上移动终端以及浏览器对 HTML5 支持的普及，越来越多新项目开始采用纯 HTML5 的方案，更具体的应该说是大数据量应用性能高于 SVG 的 Canvas 方案，已经逐渐成为当今 Web SCADA 前端技术的首选标配方案。
Hadoop是一个基于Java的编程框架，支持在廉价机器集群上处理和存储极大数据集。它是大数据竞争领域的第一个主要开源项目，由Apache Software Foundation赞助。
“互联网+”思维让数据的搜集和获取更加便捷，并且随着大数据的深度开发和应用，数据分析预测对于提升用户体验有非常重要的价值，同时也为不同行业、不同领域的合作提供了更广阔的空间。传统的发电企业是一个资金、技术密集但又相对独立封闭的行业，例如沙角A电厂，拥有优质的码头、安信检修、车队、技术人才等资源，未来是否能借助互联网走出去，或者其他一些先进的管理、技术能否通过互联网走进来互融都是可以探索的。工业互联网的典型应用，也不都是在机器上，包括照明、智能交通、智能机器应用、工厂控制、厂房应用、状态监控，以及其他农业、电力设备上的应用，互联网+的应用会越来越广，传统的电力企业还是需要跟紧步伐。
PyTorch 已经成为现在创建神经网络的事实上的标准之一，我喜欢它的界面。但是，对于初学者来说，要获得它有些困难。
背景： 211渣硕，电气专业转JAVA后台，看书很少多数是在刷面经，能找到工作实属侥幸，现献上自己的面经，希望能帮助到别人 部分面试结果： 📷 先上总结： 如果实力不够硬建议还是海投，会很累，但机会多一些，我投了200+家，笔试100家左右，面试三四十家，过了7家，那段时间每天少则3场多则7场。 心态一定要稳住，提前批能试就试，过不了也别气馁，毕竟厉害的人很多，就当攒经验了； 感觉上华为小米海康比纯互联网公司的难度要低一些，也是不错的选择 Offer意向书、口头offer统统别信，“hr面不刷人”和“hr面
论文名称：Predictions of 2019-nCoV Transmission Ending via Comprehensive Methods
2020-11-15：手写代码：行有序、列也有序的二维数组中，找num，找到返回true，否则false？
NumPy是一个开源的Python库，主要用在数据分析和科学计算，基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础，因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。比如：Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image 等。
“两个指针”是一种模式，其中两个指针串联遍历数据结构，直到一个或两个指针都达到特定条件。两个指针在排序数组或链接列表中搜索对时通常很有用；例如，当您必须将数组的每个元素与其他元素进行比较时。
对很多开发者来说，编程工作的面试准备很容易让人焦虑。面试要涉及的东西实在太多，其中很多还往往与开发者的日常工作无关，只会额外增添压力。
这是有关分析和优化在 GPU 上运行的 PyTorch 模型主题的系列文章的第二部分。在第一篇文章中，我们演示了使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 迭代分析和优化 PyTorch 模型的过程以及巨大潜力。在这篇文章中，我们将重点关注 PyTorch 中由于使用急切执行而特别普遍的特定类型的性能问题：模型执行部分对 CPU 的依赖。识别此类问题的存在和根源可能非常困难，并且通常需要使用专用的性能分析器。在这篇文章[1]中，我们将分享一些在使用 PyTorch Profiler 和 PyTorch Profiler TensorBoard 插件时识别此类性能问题的技巧。
Viewer 类是 cesium 的核心类，是地图可视化展示的主窗口，cesium 程序应用的切入口，它提供了基本的虚拟地球显示和众多的控制选项.
人脸识别技术作为一种生物识别技术，在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段，每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
非刚性人脸跟踪是视频流每一帧中一组准密集的人脸特征的估计，这是一个难题，现代方法从许多相关领域借鉴了思想，包括计算机视觉，计算几何 ，机器学习和图像处理。 这里的非刚性指的是以下事实：人脸特征之间的相对距离在面部表情和整个人群之间变化，并且不同于人脸检测和跟踪，后者仅旨在在每个帧中查找面部的位置，而不是配置人脸特征。 非刚性人脸跟踪是一个流行的研究主题，已经有二十多年的历史了，但是直到最近，各种方法才变得足够鲁棒，处理器也足够快，这使得构建商业应用成为可能。
思想（KISS）相当重要。KISS（keep it simple stupid）。 这是其实不难，只要按照一下思路进行就ok。
管理员在进行系统操作的时候，不可避免地会对文本进行修改，如进行各种服务程序配置文件的改动，使程序对用户提供不同的服务效果。在本章我们向大家介绍Linux上常见的编辑器ed、vi、emacs，同时以vi为例，讲解Linux中的文本编辑，为大家成为优秀的系统管理员打下基础。
但是我还是同意把它放在 CLI 程序编写中实现，至于生产代码则不推荐，因为严格模式不支持。
《前端技术观察》是由字节跳动IES前端团队收集、整理、推荐的业界高品质前端资源合集，主要分为以下几个板块： Highlights 业界最新的技术、热点文章 业界对（新）技术的深度地、优秀地实践 Tut
该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法
过去几年中，GraphQL 已经成为一种非常流行的 API 规范，该规范专注于使客户端（无论是客户端、前端还是第三方）的数据获取更加容易。
为了实现一个基于HTML5的场景小游戏，我采用了HT for Web来实现，短短200行代码，我就能实现用“第一人称”来操作前进后退上下左右，并且实现了碰撞检测。 先来看下实现的效果： http://
卷积神经网络最初是用来处理多维数组数据，比如，一张由三个2D数组组成、包含三个彩色通道像素强度的彩色图像。大量的数据模式都是多个数组形式：1D用来表示信号和序列信号包括人类语言；2D用来表示图片或声音；3D代表视频或有声音的图像。卷积神经网络利用自然信号特征的核心理念是：局部连接（local connections），权重共享，池化(pooling）和多网络层的使用。
本章将向您展示如何为 Android 智能手机和平板电脑编写一些图像处理过滤器，该过滤器首先针对台式机（使用 C/C++）编写，然后移植到 Android（使用相同的 C/C++ 代码，但使用 Java GUI）， 这是为移动设备开发时的推荐方案。 本章将涵盖：
本章将介绍卷积神经网络。它是近年来深度学习能在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。在掌握了这些基础知识以后，我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经网络的设计思路。这些模型包括最早提出的AlexNet，以及后来的使用重复元素的网络（VGG）、网络中的网络（NiN）、含并行连结的网络（GoogLeNet）、残差网络（ResNet）和稠密连接网络（DenseNet）。它们中有不少在过去几年的ImageNet比赛（一个著名的计算机视觉竞赛）中大放异彩。虽然深度模型看上去只是具有很多层的神经网络，然而获得有效的深度模型并不容易。有幸的是，本章阐述的批量归一化和残差网络为训练和设计深度模型提供了两类重要思路。
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