语义分割 在上面的图片中，只有 3 种类别，人、自行车和其他事物。FCN 可以被训练来识别道路、植物以及天空。VOC2012 和 MSCOCO 是语义分割领域最重要的数据集。...当我在研究转置卷积中填充差异的时候，我发现关于一些关于 SAME 和 VALID 填充的很有趣的事情。...需要理解的最重要的事情是，在 Valid 填充时，滤波器 Kernel 的大小不会超出输入图像的尺寸，对于卷积和转置卷积都是如此。类似，Same 填充核可以超出图像维度。...如果步长是 2，会在现有行列之间再分别增加一行和一列。如果步长是 1，不会做任何填充。 ? Stride:1, kernel:3x3 ?...然而，如果由于 Kernel 大小和步长值而漏掉一些行或列，则添加一些额外的列和行来覆盖整个图像。 这不是转置卷积的情况。输出图像维度不依赖于过滤器的内核大小，而是根据步长的倍数增加。
一.矩阵转置 1.问题呈现： 示例： 2.实现方法 首先我们需要一个·大小可变的二维数组，具体的定义方法请参考：http://t.csdn.cn/3XvSL 代码： int arr[20][20...//初始化数组 { for (j = 0; j < m; j++) { scanf("%d", &arr[i][j]); } } 那具体该怎么实现矩阵转置呢？...从示例中我们可以看出由本来的2行3列经转置后变成了3行2列，且数组中元素的存放内存是连续的，其实转置只是一种视觉效果，数组中元素的内存没有发生改变，只是打印数组的时候呈现的转置的结果。...要想真正使用二维数组的第一个元素的地址，可以这样定义： int *p=&arr[0][0]； 下面来看代码： int* p = &arr[0][0]; for (i = 0; i 转置后的矩阵行和列刚好相反...上面这种打印方式不免有些复杂，且容易出错，下面介绍一种简单的方法： 只需将printf的部分改掉就行了，转置后行和列是相反的，那我们打印的时候行和列也是相反的不就行了，这张方法简洁易懂，且不易出错。
list/tuple转置： 以二维grid[][]为例： grid = [[row[i] for row in grid] for i in range(len(grid[0]))] 效果如图：
Excel里有选择性粘贴，转置；PQ里当然也不能少，而且就是一个按钮点一下。...先上数据： 要求结果： Step-1：获取数据 Step-2：转置 直接转置，原来的列名会丢失，这可能不是想要的结果，所以，如果要保留，要先做个处理：将原来的标题降下来。...在这之前，先将刚才的转置操作删除： Step-3：删除转置操作 Step-4：标题降级【使用表头作为首行】 Step-5：转置 Step-6：提升标题【将第一行用于标题】 Step-7：数据上载
一 索引简介 索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储结构，SQL的主流索引结构有B+树以及Hash结构，聚集索引以及非聚集索引用的是B+树索引。...从上图可以看出聚集索引的好处了，索引的叶子节点就是对应的数据节点，可以直接获取到对应的全部列的数据，而非聚集索引在索引没有覆盖到对应的列的时候需要进行二次查询，后面会详细讲。...，因此如果再在上面创建索引的时候会根据索引列的排序移动全部数据行上面的顺序，会非常地耗费时间以及性能。...非聚集索引的二次查询问题 非聚集索引叶节点仍然是索引节点，只是有一个指针指向对应的数据块，此如果使用非聚集索引查询，而查询列中包含了其他该索引没有覆盖的列，那么他还要进行第二次的查询，查询节点上对应的数据行的数据...还有一点要注意的是非聚集索引其实叶子节点除了会存储索引覆盖列的数据，也会存放聚集索引所覆盖的列数据。
本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法，主要包含以下内容： Python：基本数据类型、容器（列表、元组、集合、字典）、函数、类 Numpy：数组、索引和切片、数组数学、广播...它的高效性和便捷性使得它成为Python数据科学生态系统中不可或缺的组成部分。...转置操作 数组转置操作是指将数组的行和列互换的操作，转置操作对于处理二维数组特别有用，例如在矩阵运算和线性代数中经常需要对数组进行转置。 a....使用.T属性 在NumPy中，多维数组对象（ndarray）具有一个名为.T的属性，可以用于进行转置操作。该属性返回原始数组的转置结果，即行变为列，列变为行。...使用transpose()函数 另一种实现数组转置的方法是使用np.transpose()函数。该函数接受一个多维数组作为参数，并返回其转置结果。
目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧，CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，以便可以扩展更多...1、标准数据帧 标准数据帧基于早期的CAN规格（1.0和2.0A版），使用了11位的识别域。 CAN标准帧帧信息是11字节，包括帧描述符和帧数据两部分。如下表所列： 前3字节为帧描述部分。...字节4~11为数据帧的实际数据，远程帧时无效。 2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节，包括帧描述符和帧数据两部分，如下表所示： 前5字节为帧描述部分。...扩展格式的 ID 有 29 个位，基本 ID 从 ID28 到 ID18，扩展 ID 由 ID17 到 ID0 表示，基本 ID 和 标准格式的 ID 相同，可以出现2^29种报文，且在数据链路上是有间隙的...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，功能上都是相同的，它们有一个共同的特性：帧ID数值越小，优先级越高。
Table.Transpose( //转置...表格转置 Table.Transpose([去除自定义]) ? C. 通过转换得到错误的值并用错误值替换的方式来命名日期列的标题。...Table.TransformColumns([转置],{"Column1",each try DateTime.ToText...到分割表格并转置这一步基本都一样 ? 2. 提升标题 Table.PromoteHeaders([转置]) ? 3....展开数据，筛选并调整后即可得到最终结果。 ? 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
PHP数据结构（五）——数组的压缩与转置 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 1、数组可以看作是多个线性表组成的数据结构，二维数组可以有两种存储方式：一种是以行为主序，另一种是以列为主序。...该方法存储的表，要进行转置操作非常便利。转置需要进行三步操作，分别是：行列的值进行转换、i和j进行转换、重新从小到大排列i和j。因此，转置的重点在于最后一步——排序。...也可以采用下述的快速转置法。...在转置前，先通过原矩阵M获取这两个数组，用于快速转换的计算。 PHP快速转置稀疏矩阵的源码如下： <?...（四） ——队列 PHP数据结构（三）——运用栈实现括号匹配 PHP数据结构（二）——链式结构线性表 PHP数据结构（一）——顺序结构线性表
在工作之中，由于SQL问题导致的数据库故障层出不穷，索引问题是SQL问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引，隐式转换，索引创建不合理。...当数据库中出现访问表的SQL没创建索引导致全表扫描，如果表的数据量很大扫描大量的数据，执行效率过慢，占用数据库连接，连接数堆积很快达到数据库的最大连接数设置，新的应用请求将会被拒绝导致故障发生。...隐式转换是指SQL查询条件中的传入值与对应字段的数据定义不一致导致索引无法使用。...隐式转换会导致索引无法使用，进而出现上述慢SQL堆积数据库连接数跑满的情况。 索引使用策略及优化 创建索引 在经常查询而不经常增删改操作的字段加索引。...在使用复合索引时，最左前缀原则，查询时必须使用索引的第一个字段，否则索引失效；并且应尽量让字段顺序与索引顺序一致。 避免隐式转换，定义的数据类型与传入的数据类型保持一致。
（先来一波操作，再放概念） 远程帧和数据帧非常相似，不同之处在于： （1）RTR位，数据帧为0，远程帧为1； （2）远程帧由6个场组成：帧起始，仲裁场，控制场，CRC场，应答场，帧结束，比数据帧少了数据场...（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。
最近在做姿态估计的项目，在定制和实现卷积网络的时候发现自己对里面的一些计算细节还不够了解，所以整理了该文章，内容如下： 卷积计算过程（单 / RGB 多通道） 特征图大小计算公式 转置卷积（反卷积）的计算过程...空洞卷积的计算过程 该文章只单纯的讲解计算的细节，关于对应的原理和证明可以戳尾部的参考文献。...当填充方式为 SAME 时，步长 s 为 1 时，输出的 o == i，我们则可以计算出相应的 P 值为 p = (f-1) / 2 转置卷积（反卷积，逆卷积）的计算过程 在理解转置卷积（Transposed...矩阵 C 那么，转置卷积就可以理解为是 ?...1、A guide to convolution arithmetic for deep learning（https://arxiv.org/abs/1603.07285） 2、如何理解深度学习中的转置卷积
Problem Description 数组——矩阵的转置 给定一个m*n的矩阵(m,n转置矩阵并输出。...Input 输入包含多组测试数据，每组测试数据格式如下： 第一行包含两个数m，n 以下m行，每行n个数，分别代表矩阵内的元素。...（保证矩阵内的数字在int范围之内） Output 对于每组输出，输出给定矩阵的转置矩阵。两组输出之间用空行隔开。
Problem Description 转置运算是一种最简单的矩阵运算，对于一个m*n的矩阵M( 1 = 转置矩阵T是一个n*m的矩阵...显然，一个稀疏矩阵的转置仍然是稀疏矩阵。你的任务是对给定一个m*n的稀疏矩阵( m , n 转置矩阵并输出。矩阵M和转置后的矩阵T如下图示例所示。 ...稀疏矩阵M 稀疏矩阵T Input 连续输入多组数据，每组数据的第一行是三个整数mu, nu, tu(tu 和矩阵中非零元素的个数，随后tu行输入稀疏矩阵的非零元素所在的行、列值和非零元素的值，同一行数据之间用空格间隔。...(矩阵以行序为主序) Output 输出转置后的稀疏矩阵的三元组顺序表表示。
最近在论坛、群里面经常看到有人问数据转置相关的问题，那么今天小编就在来说一说数据集的转置，之前虽然也写过proc transpose相关的推文，那么今天我还要写...不仅仅要写这个！...我还要写小编在数据转置上的成长历程... 数据转置难么？ 数据集的转置难么？其实不难，在我刚学SAS的前俩周，我眼里的数据集转置是set、keep、rename，基础吧！Data步里面特别基础的知识！...能数据集的转置？当然能。当时的小编做到的还是Epi的系统的项目的，接下来与小编来看一看一个实验室的检查的数据集转置！现在以及找不到当时的数据集了，就随便找了一个简化的版的数据来做实例。 ?...当然数组的作用不局限于数据的转置，但小编数组使用最多的还是在数据转置的场景下，所以呀，例子也仅举转置。...，然后就不可自拔了 现在转置一般都用transpose了，因为效率确实比数组高，尤其针对大数据处理的时候！
先看一个数据， data为data.frame格式 ? 进行转置 t(data) ? 数值型数据全部变成了字符型，怎么回事？其实是因为cluster那一列数据并不是数值型，而是字符型。...转置会先将data.frame用as.matrix()转成矩阵格式，然后再转置，最终得到一个矩阵。...因为data.frame可以存放多个类型的数据，但matrix只能存放同一种数据类型，对于输入的data.frame而言,如果有字符型数据，那么整个data.frame的数值型数据都会被转成字符型·。...想将字符型数据再变成数值型向量可参考：https://blog.csdn.net/Candle_light/article/details/84374814
excelperfect 所谓转置数据，就是将数据从水平转变成垂直，或者从垂直转变成水平。换句话说，在Excel工作表中，将行中的数据转变到列中，将列中的数据转变到行中。...下面将展示3种转置数据的方法： 复制粘贴 TRANSPOSE函数 简单的公式技巧 示例如下图1所示。 ? 图1 方法1：使用复制/粘贴 如下图2所示的数据。 ?...图2 选择数据单元格区域A3:B7，按下Ctrl+C组合键或者单击“复制”按钮。 选择要粘贴数据的单元格区域左上角单元格，单击鼠标右键，从快捷菜单中选择“选择性粘贴——转置”命令，如下图3所示。...图8 因为使用的是公式，所以当原数据区域中的值更改时，公式区域的值也会相应更改。 方法3：简单的单元格引用 首先，利用填充序列功能，在要放置转置数据的单元格区域输入如下图9所示的数据。 ?...图11 使用此方法，当原数据区域中的值更改时，数据转置区域的值也会相应更改。
今天跟大家分享excel数据转置——一维表与二维表之间的转化！...▽ 我们在做数据搜集整理的时候 通常会遇到要将原始数据做转置处理 如下图案例所示 这是一张典型的一维表 纵向的列代表某一个属性 横向的行代表某一条完整的记录 这也是我们接触最多的原始数据 可是有时候为了分析的方便或者作图的需要...本案例数据较少情况还没有那么严重 可是如果数据有几万条、几十万条呢 傻眼了吧，手动得累死 今天要交给大家的是数据转置 ●●●●● 逐步如下： ►首先选中要转置的源数据区域并复制 鼠标停留在一个空白单元格区域...然后右键选择黏贴——选择性粘贴——转置 红色标注的图标就代表转置 点击之后就可以完成转置 或者复制并选择空白单元格之后 直接按Ctrl+Alt+V 在弹出菜单中最低端勾选转置复选框 确定之后就可以完成转置...step1中选择要转化的二维表区域 第二步选择一个空白单元格 第三步点击底部Unpivot table 生成了标准的一维表 ●●●●● 我为什么要推荐这个插件呢 大家仔细对比一下用选择性粘贴功能 和用
Excel中很多数据在一行，现在想将三个为一组转为行。...1，因为我们将数据移动到第1行 row_index = 1 # 遍历列中的单元格，直到指定的结束行 for col_index in range(1, end_row + 1): # 计算目标列索引，每...=col_index, column=1).value # 计算目标行索引，每3个数据后换行 target_row_index = (col_index - 1) // 3 + 1 # 将原始单元格的数据移动到目标单元格...的内容移动到{chr(64 + target_col_index)}{target_row_index}') # 保存修改后的工作簿 workbook.save(workbook_path) print(f'数据转置完成...，已保存至 {workbook_path}') # 执行转置操作 transpose_data( workbook_path=r'F:\AI自媒体内容\AI网络爬虫\工作簿1.xlsx', end_row
oder[10][3] = {{1,2,12},{1,3,9},{3,1,-3},{3,6,14},{4,3,24},{5,2,18},{6,1,15},{6,4,-7},{7,2,8}}; // 原始数据...xsjz M,T; void fastzz() // 快速转置 { printf("------------------------------\n"); printf("转置\n")
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