在此篇文章中，我们将详细探讨 C 和 C++ 中数组大小的常量要求，分析 const 在这两种语言中的作用，解答为什么在 C 中常量 const int a = 10; 无法作为数组大小，而在 C++...C++ 中的数组大小要求 在 C++ 中，与 C 语言不同，const 变量被视为常量表达式，允许直接用于定义数组的大小。...为什么 C++ 中 const 变量可以作为数组大小 C++ 中的 const 变量具有一些与 C 不同的特性，最重要的一点是它在编译阶段已经是不可变的常量。...深入理解指针 指针是C语言中的核心概念之一，是学习C语言的难点之一。理解指针的定义、使用方式、以及指针与数组、字符串等的关系至关重要。...数组与链表：理解它们的差异和应用场景。 栈与队列：掌握它们的基本操作（入栈、出栈等）。 树和图：学习常见的树形结构（如二叉树）和图的表示方法。
umPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含： 一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合 C/C++/Fortran 代码的工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能...SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。...所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。 很多时候可以声明 axis。...NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有： ?...比如，一个二维数组，其维度表示"行数"和"列数"。 ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。
二分取中查找算法 一种在有序数组中查找某一特定元素 的搜索算法。...搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小 于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。...但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法 中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。...辗转相除法首次出现于欧 几里得 的《几 何原本 》（第VII卷，命题i和ii）中，而在中国则可以追溯至东汉出现的《九 章算术 》。...快速傅里叶变换有广泛的应用，如数 字信号处理 、计算大 整数乘法 、求解偏 微分方程 等等。本条目只描述各种快速算法，对于离散傅里叶变换的性质和应用，请参见离 散傅里叶变换 。
", a.shape) # 输出：数组形状： (2, 3) print("数组大小：", a.size) # 输出：数组大小： 6 print("数组数据类型：", a.dtype) # 输出：数组数据类型...： int32 print("数组元素大小：", a.itemsize) # 输出：数组元素大小： 4 print("数组数据缓冲区：", a.data) # 输出：数组数据缓冲区： 的，它们在对数运算中会导致无穷大的结果。这在NumPy中是一个正常的行为，提醒你注意输入数据中的零值。 如果你想避免这些警告，可以在计算对数之前，处理数组中的零值。...数组拼接与分割 NumPy提供了拼接与分割数组的函数。 1....NumPy高级功能 NumPy提供了线性代数、随机数生成和快速傅里叶变换等高级功能，使得其在科学计算和工程应用中更加得心应手。 14.
音频的采样率为44100， 短时傅里叶变换 在matlab中，短时傅里叶变换的分析函数为spectrogram，其使用情况如下： 功能：使用短时傅里叶变换得到信号的频谱图。...，会自动绘制频谱图；有输出参数，则会返回输入信号的短时傅里叶变换。...Noverlap---各段之间重叠的采样点数。它必须为一个小于window或length(window)的整数。其意思为两个相邻窗不是尾接着头的，而是两个窗有交集，有重叠的部分。...F---在输入变量中使用F频率向量，函数会使用Goertzel方法计算在F指定的频率处计算频谱图。指定的频率被四舍五入到与信号分辨率相关的最近的DFT容器(bin)中。...而在其他的使用nfft语法中，短时傅里叶变换方法将被使用。对于返回值中的F向量，为四舍五入的频率，其长度等于S的行数。 T---频谱图计算的时刻点，其长度等于上面定义的k，值为所分各段的中点。
-i：忽略大小写 -v：反转匹配，只显示不匹配的行 -c：计数匹配的行数 -n：显示匹配的行号 -r：递归搜索目录中的所有文件 -E：使用扩展正则表达式 常用示例： 查找文件中包含"error"的行（不区分大小写.../bin/bash # 搜索日志文件中包含 "ERROR" 的条目，并且输出错误及其前后两行的内容 grep -C 2 'ERROR' /var/log/application.log > error_context.log...&：在替换字符串中引用匹配的部分。 -n 与 p 结合使用：仅打印那些发生替换的行。 自动化脚本案例： #!.../bin/bash # 提取日志文件中的IP地址，并统计每个IP出现的次数，输出最常见的10个IP grep -oE '\b([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}\b' /var/log.../bin/bash # 监控日志文件的增长，并为新的日志条目添加时间戳和格式化输出 tail -Fn0 /var/log/application.log | \ while read line ; do
30.save('region_30.png') #保存图像 region_30.show() 输出为： 需要注意的，粘贴的图像数据必须与粘贴区域具有相同的大小，但是，它们的颜色模式可以不同， paste...#需要注意的，粘贴的图像数据必须与粘贴区域具有相同的大小， #但是，它们的颜色模式可以不同， #paste()方法在粘贴之前自动将粘贴的图像数据转换为与被粘贴图像相同的颜色模式。...在 np.einsum 的调用 "ijk,lk->ijl" 中，我们有以下含义： ijk 表示输入张量 image 的维度，其中 i、j 和 k 是索引，分别代表图像的高度、宽度和颜色通道数。...ijl 表示输出张量的维度，其中 i 和 j 与输入图像的 ijk 相同，代表旋转后图像的高度和宽度，而 l 代表旋转矩阵的行数（这里是 3），因为输出图像的颜色通道数与输入图像相同。...，会让图像变得更加模糊； 2）核必须是大于1的奇数，如3、5、7等； 3）在代码 dst = cv2.medianBlur(src, ksize) 中 填写核大小时，只需填写一个数即可，如3、5、7
对于固定 PRNG 密钥输入，jax.random 中伪随机函数的输出可能会在 JAX 不同版本间变化。兼容性政策仅适用于输出的分布。...一些 NumPy 例程具有依赖数据的输出形状（例如unique()和nonzero()）。因为 XLA 编译器要求在编译时知道数组形状，这些操作与 JIT 不兼容。...delete(arr, obj[, axis, assume_unique_indices]) 从数组中删除条目或条目。 diag(v[, k]) 提取对角线或构造对角线数组。...numpy.fft.fftn() 的 LAX 后端实现。 原始文档字符串如下。 该函数通过快速傅里叶变换（FFT）在 M 维数组中的任意数量的轴上计算 N 维离散傅里叶变换。...输入的顺序与 fft2 返回的顺序相同，即应该在两个轴的低阶角落中有零频率项，这两个轴的第一半中有正频率项，中间有奈奎斯特频率项，并且两个轴的后半部分中有负频率项，按照递减负频率的顺序。
梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。...FFT就是根据Nyquist频率截取采样率的一半来计算，具体来说就是，假设一帧有512个采样点，傅里叶变换的点数也是512，经过FFT计算后输出的点数是257(N/2+1)，其含义表示的是从0(Hz)到采样率...5.计算频率对应FFT中点的下标 例如：假设采样率为16khz，最低频率为0hz，滤波器个数为26，帧大小为512，则傅里叶变换点数也为512，那么带入Mel频率与实际频率的转换公式中得到最低...有了这些，我们在计算每个滤波器的输出，计算公式如下： image.png 式中的M指滤波器的个数，N指FFT中的点数(上述的例子中是257)。...经过上面的计算后每帧数据我们得到一个与滤波器个数相等的维数，降低了维数(本例中是26维)。
，一个周期函数重复相同值序列的次数 在数字图像处理中，有两个经典的变换被广泛应用——傅里叶变换和霍夫变换。...这时可以有针对性的对图像进行相关操作，例如图像除噪、图像增强和锐化等。...=None) 注：a表示输入图像 s表示整数序列，可以决定输出数组的大小 axes表示整数序列，用于计算FFT的可选轴 norm包括None和ortho两个选项...OpenCV实现傅里叶变换及逆变换 在OpenCV 中，通过函数cv2.idft()实现傅里叶逆变换 和用Numpy输出的结果一样，但与Numpy实现不同的是，OpenCV输出结果是双通道的 第一个通道是结果的实数部分...=None) 注：src表示输入图像，需要通过np.float32转换格式 dst表示输出图像，包括输出大小和尺寸 flags表示转换标记 由于输出的频谱结果是一个复数
f(x,y)在空域也成立 对称性 共轭对称性 如果f(x,y)是实函数，它的傅里叶变换是共轭对称（实部相等，虚部互为相反数）的，即 ?...二维卷积定理 简单来讲，卷积就是空间域与频率域之间的“桥梁”。 大小为M×N的两个函数f(x,y)和h(x,y)的离散（循环）卷积 ? 卷积定理 ?...二维相关定理 大小为M×N的两个函数f(x,y)和h(x,y)的相关系数： ? 注：上式中 ? 应为☆ ? 表示 ? 的复共轭，对实函数（图像）有： ? = ?...图像傅里叶变换的物理意义 对图像进行二维傅里叶变换得到的频谱图F(u,v)/~(u,v)，就是图像梯度的分布图 当然频谱图上的各点与图像上各点并不出存在一一对应关系 傅里叶频谱图上明暗不一的亮点，实际上是图像上某一点灰度值与领域点差异的强弱...，即梯度的大小，也叫该点(u,v)的频率的大小。
+链表/数组+红黑树，由以上方法，可以发现数组下标索引的定位公式是： i=(n-1)&hash，当初始化大小n是2的倍数时， (n-1)&hash等价于 n%hash。...因为，与运算（&）比取余（%）运算效率高 求余运算： a % b就相当与a-(a / b)*b 的运算。 与运算： 一个指令就搞定 因此，默认初始化大定义为2的幂，就是为了使用更高效的与运算。...设置初始大小时，应该考虑预计的entry数在map及其负载系数，并且尽量减少rehash操作的次数。如果初始容量大于最大条目数除以负载因子，rehash操作将不会发生。...最后选择选择0.75，可能0.75是接近0.693的四舍五入数中，比较好理解的一个，并且默认容量大小16*0.75=12，为一个整数。...由第一小节（HashMap默认初始化大小为什么是1 的幂，与运算比取余运算效率高。只有容量是2的n次方时，与运算才等于取余运算。
3.8 基于注意力的模型 深度学习中的注意力机制最初用于机器翻译，通过自动搜索源句中与目标词相关的部分，以有效捕获长距离依赖关系。...4.1 快速傅里叶变换（FFT） 卷积定理指出，两个信号的卷积的傅里叶变换是它们傅里叶变换的逐点积。[68]中的作者利用这一事实改进卷积网络的训练和推理时间。...常规卷积的计算复杂度取决于输入/输出特征图、输入通道数、输出通道数和内核空间维度。深度可分离卷积将滤波器的卷积分解为两部分，第一部分需要D2×K2×M，第二部分需要D2×M×N。...计算改进的阶数为max（O（N），O（D2）），在滤波器大小或深度增加时尤为明显。 4.5 膨胀卷积 作者引入了膨胀卷积，通过在卷积核中插入零来扩展有效感受野。...特别是，它将模型的逐像素分类输出与真实情况进行比较，并找到它们的交集和并集（即，有多少像素被正确分类为所有类别 i 的类别 i，以及有多少像素被分类为类别 i）。或者对于所有类 i) 都注释为类 i。
下面的图表解释了 这些具有特定含义的 target 单元之间的依赖关系 以及各自在启动流程中的位置。图中的箭头表示了单元之间的依赖关系与先后顺序， 整个图表按照自上而下的时间顺序执行。...重要的是当保存到硬盘上时这三者之间的关系不会丢失。Syslog 将不同的信息保存到不同的文件中，分析的时候很难确定哪些条目是相关的。...通过查询引导列表可看到最多能查看前几次启动信息 $ sudo journalctl --list-boots #引导列表 #实例2.显示不早于指定日期的条目何特定区间的数据(利用--since与--until...，字典（dictionary），哈希表（hash table），有键列表（keyed list），或者关联数组（associativearray）。...conf 文件，当中能够加入或重置參数，这里设置的參数优先级高于原来的单元文件。
用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内在映射文件的工具 线性代数，随机数生成以及傅里叶变换功能 用于集成C,C++,Python等语言编写的代码的工具 由于Numpy...，子集构造和过滤，转换等快速的失量化数组运算 常用的数组算法，如排序，唯一化，集合运算等 高效的描述统计和数据聚合/摘要运算 用于异构数据集的合并/连接运算的数据对齐和关系型数据运算 将条件逻辑表述为数组表达式...,每个数组都有一个shape(一个表示各维度大小的元组)和一个dtype(一个用于说明数据类型的对象) 这里我是使用jupyter notebook的环境进行操作,而且我是强烈建议是使用这个工具....我在上一篇文章有介绍这个工具的基本使用了，详细了解可以移步：Python数据分析之旅: 前戏 ndarray的创建，以及元组的数据类型 ?...In 是我们输入的代码， out是代码输出的结果
对于增加列的宽度而言，char与varchar有非常明显的效率差异，varchar列基本上不花费时间，而修改char列需要花费很长的时间。...5.解释什么是队列(queue),栈(stack),有何区别,php哪些数组结合可以实现队列和栈? 栈（Stack）和队列（Queue）是两种操作受限的线性表。...PHP实现栈和队列: array_shift : 删除数组中首个元素，并返回被删除元素的值。 array_unshift : 在数组开头插入一个或多个元素。...* * （/bin/rm -f expire.ls logins.bad;bin/expire$#@62;expire.1st） 10.统计文件的行数 wc 命令的作用：统计指定文件中的字节数、字数、...的字符数 wc -w filename 输出 filename 的单词数 wc -L filename 输出 filename 文件里最长的那一行是多少个字符数 示例 统计当前文件夹下的php文件数目
对于矩阵中的每一行，如果该行不只包含零，则最左边的非零条目称为该行的前导系数（或枢轴）。因此，如果两个前导系数在同一列中，则可以使用类型 3的行操作使这些系数之一为零。...没有关系，大致懂就行 程序的实现上面，我们导入这些内容 为了精度，导入float64 以及导入的一个N维的数组，在内部是所以ndarray封装的 这样学习的态度是不对的，我们需要看看Numpy...没关系，你不懂的官网文档满足你 NDarray在这里 可在运行时用于键入具有给定 dtype 和未指定形状的数组。 系数矩阵，向量是输入的参数，后面是返回的数据类型。...返回值是具有给定形状、数据类型和顺序的零数组。 首先，reversed 函数返回一个反转的迭代器。这个为什么倒着算呢？是因为倒着算对算法来讲有一些优点。...内部再套一个函数，内部对列处理，下面的代码就是实现使用倍数的关系对一整行处理，[]是相当于数组的index写法，下面是将处理结果应用到行，最后打印X。
有一种方法可以将核大小扩展到 [1024,1024] 及以上，并且这种方法可以增加给定输入分辨率的核大小并且对推理时间几乎没有影响，还可以大幅降低特征图的空间维度，并且不会丢失几乎任何信息，你相信吗？...上面说的主要总结为两个问题： 计算输出序列中的单个点需要进行大量计算。 输入信号越大（即图像的分辨率越高），核必须更频繁地移动，因此需要更多的计算。同样适用于大核。...在这里可以做一个基本的观察：水平轴有更高的频率分量作为垂直轴，零交叉在水平轴上更分散。这里有两个含义： 输入图像中的窄空间特征在幅度谱中具有高频分量，因此它们具有高带宽。高带宽滤波器容易产生噪声。...但在实际场景中，通常以批处理的形式处理多个图像，并且并行应用多个核。所以需要重新排列输入信号的维度，并利用数组广播来执行此操作，这样不涉及循环操作。...而2D DFT卷积在执行时间上是恒定的，与滤波器的大小无关。这是因为滤波器被填充到图像的大小。如果滤波器更大，则填充的值可以更少。 现在让我们来看看结果的差异。
字典也被称作关联数组或哈希表。...值可以取任何数据类型，但必须是不可变的，如字符串，数或元组。 二、访问字典里的值 把相应的键放入熟悉的方括弧，如下实例: #!...的条目 dict.clear(); # 清空词典所有条目 del dict ; # 删除词典 print "dict['Age']: ", dict['Age']; print...']; #以上实例输出结果： #dict['Name']: Manni 2）键必须不可变，所以可以用数，字符串或元组充当，所以用列表就不行，如下实例： #!...值 5、radiansdict.has_key(key)：如果键在字典dict里返回true，否则返回false 6、radiansdict.items()：以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组 7
激活层主要由激活函数组成，即在卷积层输出结果的基础上嵌套一个非线性函数，让输出的特征图具有非线性关系。...设置为'SAME'表示对不足卷积核大小的边界位置进行某种填充（通常零填充）以保证卷积输出维度与输入维度一致；当设置’VALID’时则对不足卷积尺寸的部分进行舍弃，输出维度就无法保证与输入维度一致 输入通道数...（In Channels） 指定卷积操作时卷积核的深度 默认与输入的特征矩阵通道数（深度）一致；在某些压缩模型中会采用通道分离的卷积方式 输出通道数（Out Channels） 指定卷积核的个数 若设置为与通道数一样的大小...，可以保持输入输出维度的一致性；若采用比输入通道数更小的值，则可以减少整体网络的参数量 卷积操作维度变换公式： 其中， 为输入维度， 为输出维度， 为卷积核大小， 为步长。...在多通道输入的情况下，假定输入图像特征通道数为3，卷积核尺寸则为 ，每次滑窗与3个通道上的 窗口内的所有值进行卷积操作，得到输出图像中的一个值。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
