Pandas:如果A列中的行包含字符串“x”、"y“、"z"，则将”“x_”“、"y_”、"z_“写入B列中的行 - 腾讯云开发者社区

在IplImage类型中图片的尺寸用width和 height来定义，在Mat类型中换成了cols与rows，但即便是这样，在C++风格的数据类型中还是会出现width和 height的定义，比如Rect...这些细节如果不加注意，代码不会报错，但是运行后结果就不是我们想要的了，甚至直接出现异常。...总的来说就是： Mat类的rows（行）对应IplImage结构体的heigh（高），行与高对应point.y Mat类的cols（列）对应IplImage结构体的width（宽），列与宽对应point.x...;j++) { MoveImage.at(i,j) = (int)SrcImage.at(i,j); } } i = 行 = y j = 列 = x...它包含宽、高2个成员：width , height还有一个有用的面积函数area()。

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Python中的循环-比较和性能

z所需的时间，每个元素是x和y中相应元素的总和。...) 按numpy元素求和两个数组x_和y_就像x_ + y_一样容易。...如果可以使用32位整数而不是64位整数，则在某些情况下可以节省内存和时间： x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int32), np.array(y, dtype=np.int32...因此，x和y实际上代表具有100行和1.000列的矩阵： m, n = 100, 1_000 x = [random.sample(r, n) for _ in range(m)] y = [random.sample...但是如果我们使用32位整数，它可能会更快： x_, y_ = np.array(x, dtype=np.int32), np.array(y, dtype=np.int32) 像以前一样进行性能检查

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Deep Learning Chapter01：机器学习中线性代数

X = {(x_{1},x_{2},\cdots,x_{n})}^{T} ， Y = \left( y_{1},y_{2},\cdots,y_{n} \right)^{T} 即： \gamma...=x_{1}\alpha_{1} + x_{2}\alpha_{2} + \cdots + x_{n}\alpha_{n} = y_{1}\beta_{1} +y_{2}\beta_{2} + \cdots...n}}{D} ，其中 D_{j} 是把 D 中第 j 列元素换成方程组右端的常数列所得的行列式。...mathbf{n}} 的二次齐次函数 f(x_{1},x_{2},\cdots,x_{n}) = \sum_{i = 1}^{n}{\sum_{j =1}^{n}{a_{{ij}}x_{i}y_{j}}...(3) 规范形任一实二次型 f 都可经过合同变换化为规范形 f = z_{1}^{2} + z_{2}^{2} + \cdots z_{p}^{2} - z_{p + 1}^{2} - \cdots

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图形学入门（一）：坐标变换

由此我们可以知道，这个 R_{view}^{-1} 矩阵的第三列必然为 (x_{-g},\ y_{-g},\ z_{-g},\ 0)^\mathrm{T}。...{t}} & y_{\hat{g} \times \hat{t}} & z_{\hat{g} \times \hat{t}} & 0 \\ x_t & y_t & z_t & 0 \\ x_{-...R_{view} \ T_{view} = \begin{bmatrix} x_{\hat{g} \times \hat{t}} & y_{\hat{g} \times \hat{t}} & z_{...\hat{g} \times \hat{t}} & 0 \\ x_t & y_t & z_t & 0 \\ x_{-g} & y_{-g} & z_{-g} & 0 \\ 0 & 0 & 0...回到前面的等式，由于结果中 nx 不包含除了 x 之外的参数，ny 不包含除了 y 之外的参数，而且两者都没有常数项，另外，z 则不包含除了 z 之外的任何项，我们可以根据矩阵乘法的规则可知，这个 M_

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变换(Transform)(2)-坐标空间变换

反推：如果我们知道\mathbf{M_{c \to p}} ，将矩阵的前三列提取出来并归一化，我们就能够得到子坐标空间的x, y, z轴。...&y_{\hat{\mathbf{g}}\times\hat{\mathbf{t}}}&z_{\hat{\mathbf{g}}\times\hat{\mathbf{t}}}&0\\x_{\mathbf{...t}}&y_{\mathbf{t}}&z_{\mathbf{t}}&0\\x_{-\mathbf{g}}&y_{-\mathbf{g}}&z_{-\mathbf{g}}&0\\0&0&0&1\end{bmatrix...\mathbf{r}}}&y_{\hat{\mathbf{r}}}&z_{\hat{\mathbf{r}}}&-\hat{\mathbf{r}}\cdot\mathbf{e}\\x_{\mathbf{t...}}&y_{\mathbf{t}}&z_{\mathbf{t}}&-\mathbf{t}\cdot\mathbf{e}\\x_{-\mathbf{g}}&y_{-\mathbf{g}}&z_{-\mathbf

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数控加工中心编程，半小时入门

如G54G_ X_Y_Z_ F_ S_ T_ M_ G_ G代码 X_Y_Z_ 机床的直线轴 F_ 进给速度 S_ 主转转速 T_ 刀具指令 M_ 辅助功能最常用的M代码 M3 主转正转 M4 主转反转...G00 快速点定位 G00 X_Y_Z_ ；刀具以快速度移动至以绝对值指令(G90)或增量值指令(G91)所指定的工件坐标系中的位移动速度由机床参数所指定 G01直线插补 G01 X_Y_Z_ F_...; G02顺时针圆弧插补指令格式：G02 X_ Y_ Z_ R_ F_ / G03 X_ Y_ Z_ I_ J_ K_ F_ G03逆时针圆弧插补指令格式：G03 X_ Y_ Z_ R_ F_ /...G03 X_ Y_ Z_ I_ J_ K_ F_ X_ Y_ Z_ 圆弧的终点坐标 R_ 圆弧的半径 I_ 圆弧的终点相对于刀具所在位置X向的位置 J_ 圆弧的终点相对于刀具所在位置Y向的位置 K_ 圆弧的终点相对于刀具所在位置...G81 格式为 G81 X_ Y_ Z_ R_ F_； X_Y_ 孔位坐标(也就是孔的位置) Z_ 孔的深度 R_ 安全高底，也就是高具移动到什么位置时开始进给运动？ F_ 进给速度。

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TrafficVLM | 车辆第一视角多模态视频标题生成模型，AI City Challenge 2024 表现优异！

给定一个车辆摄像头视频，包含帧，事件边界序列，包含个阶段，以及nx_{i}^{st},x_{i}^{ed},y_{i}^{st},y_{i}^{ed})\}_{i=1}^{n}，目标是生成两个序列...的行人边界框列表b=\{(x_{i}^{st},x_{i}^{ed},y_{i}^{st},y_{i}^{ed})\}_{i=1}^{n}，目标是生成两个序列\tilde{v}=\...明确地说，作者从边界框信息 b 中选择一个片段 (x_{min}^{st},x_{max}^{ed},y_{min}^{st},y_{max}^{ed}) 并将较短的维度延伸到长度……。...\tilde{W}=\max(y_{max}^{ed}-y_{min}^{st},x_{max}^{ed}-x_{min}^{st}) \tag{1} 为了使选定的片段变成正方形。...[\sum_{i=1}^{L-1 }\log p_{\theta}\left(y_{i+1}\mid z^{g},z^{l},z^{c},y_{<i}\right)\right], \tag{15} 在文中

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基于优化的离散点平滑算法

+ y_{i + 2} - 2 y_{i + 1})^2 展开上式的x部分： cost_{1x} = \sum_{i=0}^{n-2} (x_{i}^2 + 4 x_{i + 1}^2 + x_{i...，P矩阵有数值区域可以分为五个部分：第1、2列；第3、4列；倒数第1、2列；倒数第3、4列；中间所有列；第1、2列：X + Y + Z；之所以有两列，是因为坐标有x和y两个变量。...data中的开始和结束的索引。...例如，这里indptr为[0, 2, 3, 6]，即表示在data中，索引[0,2)为第一列的数据，索引[2, 3)为第二列的数据，索引[3, 6)为第三列的数据；indices中数据代表对应的data...中的数据在其所在列中的所在行数，例如，这里的indices为[0, 2, 2, 0, 1, 2]，表示在data中，数据1在第0行，数据2在第2行，数据3在第2行，数据4在第0行，数据5在1行，数据6在第

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斯坦福NLP课程 | 第3讲 - 神经网络知识回顾

：将 W 的 y^{th} 行和 x 中的对应行相乘得到分数： W_{y} \cdot x=\sum_{i=1}^{d} W_{y i} x_{i}=f_{y} 对 c=1, \cdots...}{N} \sum_{i=1}^{N}-\log \left(\frac{e^{f_{y_{i}}}}{\sum_{c=1}^{C} e^{f_{c}}}\right) 不使用 f_y=f_y(x...(x)=f(w^{T}x+b) f(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} b ：我们可以有一个“总是打开”的特性，它给出一个先验类，或者将它作为一个偏向项分离出来。..._{21} x_{1}+W_{22} x_{2}+W_{23} x_{3}+b_{2}) z=Wx+b a=f(z) f([z_{1}, z_{2}, z_{3}])=[f(z_{1}),...f(z_{2}), f(z_{3})] f(x) 在运算时是 element-wise 逐元素的 1.15 非线性变换的必要性 [非线性变换的必要性] 例如：函数近似，如回归或分类没有非线性，深度神经网络只能做线性变换

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【GAMES101-现代计算机图形学课程笔记】Lecture 02 Review of Linear Algebra

(k \vec{b})=k(\vec{a} \cdot \vec{b}) 计算示例 \vec{a} \cdot \vec{b}=\left(\begin{array}{l}x_{a} \\ y_{a}\...end{array}\right) \cdot\left(\begin{array}{l}x_{b} \\ y_{b}\end{array}\right)=x_{a} x_{b}+y_{a} y_{b}...\vec{x} \vec{z} \times \vec{y}=-\vec{x} \vec{z} \times \vec{x}=+\vec{y} \vec{x} \times \vec{z}=-\vec{...y} 2）判定左 / 右或者内 / 外比如一直坐标系由XYZ组成，然后现在想判断向量b是在a的左边还是右边，之需要求出 \vec{x} \times \vec{y} 可以知道与 \vec{z} 同向...\end{array}\right) 以右边那个8为例，可以看到它是第三行第一列，所以直接找到左边矩阵的第三行，即 [0\,\,4] ，和右边矩阵第一列 [3\,\,2]^T ,然后做点积即可求得为

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常微分方程的数值解

的求解问题，不过，不同于向后Euler公式中的纯迭代思路，这里只使用一次迭代来近似，即： y_{n+1} = y_n + \frac{h}{2}(f(x_n, y_n) + f(x_{n+1},...前向Euler公式 \left\{ \begin{aligned} y_{n+1} &= y_n + hf(x_n, y_n, z_n) \\ z_{n+1} &= z_n + hg(x_n, y_n...梯形公式 \left\{ \begin{aligned} \hat{y_{n+1}} &= y_n + hf(x_n, y_n, z_n) \\ \hat{z_{n+1}} &= z_n + hg(...x_n, y_n, z_n) \\ y_{n+1} &= y_n + \frac{h}{2}(f(x_n, y_n, z_n) + f(x_{n+1}, \hat{y_{n+1}}, \hat{z_{n...+1}})) \\ z_{n+1} &= z_n + \frac{h}{2}(g(x_n, y_n, z_n) + g(x_{n+1}, \hat{y_{n+1}}, \hat{z_{n+1}})) \

2.8K3 0

蒙特卡洛（Monte Carlo）方法

从 [a, b] 之间的均匀分布中采样 x_{0} , 从 [0, M] 之见的均匀分布中采样 y_{0}, \quad\left(x_{0}, y_{0}\right) 构成一个随机点...若 y_{0} \leq f\left(x_{0}\right) , 则说明该随机点在函数 f(x) 下方，染成绿色。...若 f\left(x_{0}\right)y_{0} \leq M f(x) 上方，染成红色。...在期望法求积分中, 如果 a, b 均为有限值, 则 p(x) 可以取均匀分布的概率密度函数： image.png 此时 $ f^{*}(x)=(b-a) f(x), \quad \bar...(x_{i}\right) , 计算得到 x_{i}=\tilde{P}^{-1}\left(z_{i}\right) , 其中 \tilde{P}^{-1} 为反函数, 则 x_{i} 为对

1.5K1 0

回溯法+约束编程-LeetCode37（数独扫雷问题、Tuple使用）

, y_; //std::tie (x_, y_) = spaces_.at(pos); const auto& [x_, y_] = spaces_.at...(pos); const auto b = * (x_ / ) + (y_ / ); for (auto i = ; i x_][i] || col_[y_][i] || block_[b][i]) continue; // 如果数字使用过了，直接返回，否则使用该数字进行递归...board[x_][y_] = '1' + i; row_[x_][i] = true; col_[y_...'; // 如果不满足条件，则回溯，恢复为原来的状态 row_[x_][i] = false; col_[y_][i] = false

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线性代数 - 1 - 基础知识

乘,其结果等于kA 行列式A等于其转置行列式AT(AT的第i行为A的第i列) 行列式A中两行（或列）互换,其结果等于-A 把行列式A的某行（或列）中各元同乘一数后加到另一行（或列）中各对应元上，结果仍然是...{\mathbf{k}}分别为x, y, z轴的单位向量。...{v}}构成的平行四边形的面积向量的并矢给定两个向量 \overrightarrow{\mathbf{x}}=\left(x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}\right)^{T...}, \overrightarrow{\mathbf{y}}=\left(y_{1}, y_{2}, \cdots, y_{m}\right)^{T} ，则向量的并矢记作： image.png...向量（ m维向量）对向量 ( n维向量) 的偏导数（雅可比矩阵，行优先）如果为列优先，则为矩阵的转置。

2.2K2 0

Deep Learning Chapter01：机器学习中概率论

{{B}_{i}} 的个数可为可列个。...},Z = g\left( X,Y \right) 则： P(Z = z_{k}) = P\left\{ g\left( X,Y \right) = z_{k} \right\} = \sum_{g\...left( x_{i},y_{i} \right) = z_{k}}^{}{P\left( X = x_{i},Y = y_{j} \right)} 连续型： \left( X,Y \right) \...; \left( X,Y \right)\sim P\{ X = x_{i},Y = y_{j}\} = p_{{ij}} ; E(Z) = \sum_{i}^{}{\sum_{j}^{}{g(x_{...统计量：设 X_{1},X_{2}\cdots,X_{n}, 是来自总体 X 的一个样本， g(X_{1},X_{2}\cdots,X_{n}) ）是样本的连续函数，且 g() 中不含任何未知参数，则称

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避免这7个误区，才能让【宏】削铁如泥

(X) : (Y)) 当将此宏与包含副作用的参数一起使用时，如此处所示， next = min（x + y，foo（z））; 它扩展如下： next = ((x + y) z))...(x + y) : (foo (z))); 其中x + y替换了X，而foo（z）替换了Y。函数foo出现在程序中的语句中仅使用一次，但是表达式foo（z）已两次替换到宏扩展中。...\ typeof (Y) y_ = (Y); \ (x_ y_) ?...x_ : y_; }) “（{{…}）”符号产生一个复合表达式，它的值是其最后一条语句的值。如果不使用GNU C扩展，唯一的解决方案是在使用宏min时要小心。...调用其他可进行字符串化或连接的宏的宏如果参数是字符串化或串联的，则不会进行预扫描。如果要扩展宏，然后对其扩展进行字符串化或串联，则可以通过使一个宏调用进行该字符串化或串联的另一宏来实现。

1.3K2 0

标准化流 Normalization Flow

给定一个 D 维的输入 x ， dy 如下计算 : $$ \begin{aligned} y_{1: d} & =x_{1: d} \\ y_{d+1: D} & =x_{d+1..._{1: d} \\ y_{d+1: D}=x_{d+1: D} \odot \exp \left(s\left(x_{1: d}\right)\right)+t\left(x_{1: d}\right...)\end{array}\right. \\ \Leftrightarrow\left\{\begin{array}{l}x_{1: d}=y_{1: d} \\ x_{d+1: D}=\left(y_...，即可高效的实现该层的计算： y=b \odot x+(1-b) \odot(x \odot \exp (s(b \odot x))+t(b \odot x)) 但在实验中，Real-NVP的效果并没有...IAF 可以看做是上式的 reparametrisation，即： x_{i}=\mu_{i}\left(z_{1: i-1}\right)+\sigma_{i}\left(z_{1: i-1}\right

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标准化流 Normalizing Flows

1.2K3 0

从零开始学C++之继承（一）：公有私有保护继承、overloadoverwriteoverride之间的区别

#include using namespace std; class Base { public: int x_; protected: int y_; private...: int z_; }; class PublicInherit : public Base { public: void Test() { x_ = 10;... y_ = 20; //z_ = 30; error } private: int a_; }; class PublicPublicInherit : ...: private Base { public: void Test() { x_ = 10; y_ = 20; //z_ = 30; error...(is-a) #include using namespace std; class Base { public: Base() : x_(0), y_(48)

1.1K0 0

矩阵乘积 MatMul 的反向传播

第 i 行第 j 列）, 则必有\frac{\partial L}{\partial x_{ij}} = A_{ij} ，我们只要能证明这一点就可以了 y根据链式法则（可参考附录), 要计算 \frac...{\partial L}{\partial x_{ij}} ，我们先计算 L 对 y 的偏导（已知项），然后乘以 y 对 x 的偏导；注意并不需要考虑中的所有项，因为按照矩阵乘法定义，x_{ij...} 只参与了 y 第 i 行 (y_{i1}, y_{i2},...y_{in}) 的计算，其中 \begin{split} \frac{\partial L}{\partial x_{ij}}&=\sum...end{split} i也就是对的偏导等于对第行的偏导（可视为向量）与第列（向量）的点积，根据矩阵乘法定义(矩阵的第项等于的第...行与的第列的点积），可得上述答案 W现在我们来计算关于权重矩阵的偏导 y_{kj} = \sum_{l=1}^Mx_{kl}W_{lj}同样按照链式法则，我们先计算

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OpenCV 各数据类型中的行与列，宽与高，x与y

Python中的循环-比较和性能

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