爬取思路：确定目标（目标网站：大同历史天气预报 2020年5月份） 请求网页（第三方库 requests） 解析网页（数据提取） 保存数据（这里以 .csv 格式存储到本地）
脑电波是一类由大脑中局部群体神经元同步放电所形成的具有时空特征的脑电活动电波。德国医生汉斯·伯格（Hans Berger）在1924年首次在人的头骨上记录到脑电波图（electroencephalography,EEG)。心理学研究表明，人类的认知和感知可以通过脑电波来表达。当大脑的嗅觉、听觉、视觉、味觉及触觉神经受到刺激时，其刺激反应信号可以通过脑电波表达出来，从而揭示感官和人员之间的心理关联性。其中大量研究展示了使用脑电信号连续确定个人舒适感的可行性，并且可以得到更加客观的数据。近来则有研究表明触觉刺激与脑电波的θ，α，β这三个频段均存在关联性。
统计学习方法 (李航) 维特比算法例题 的代码实现, (HMM 预测) import numpy as np num_hidden_states = 3 num_observations = 2 # 红, 黑 obs_map = {'红': 0, '白': 1} # matrix[t-1, t] ===> t-1 --> t transition_matrix = np.array([[.5, .2, .3], [.3, .5, .2],
通过加载PaddleHub DeepLabv3+模型(deeplabv3p_xception65_humanseg)实现一键抠图
np.array(map(float, line.strip().split(' ')), dtype=np.float32)
前一篇介绍了如何使用mpl_toolkits包中的basemap模块制作填充地图，这一节继续分享线图+点图的应用。
这只是对文件的一个简单的误解，我不怪你——我也花了几次摸索才明白。文档很清楚，但是这个函数可能没有按您预期的方式工作；事实上，它在与我最初预期相反的方向工作。
最近探索出来一个在Python中创建热力图非常高效的方法，使用folium包来创建热力图，实际效果非常赞，过程简单，代码量少。
算法可以在给定一个包含线性规划问题的标准形式的描述下，求解该线性规划问题。 例如某一个 pro.txt 文件内容如下:
推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法解析（一）前面这篇介绍了整个SAR算法，算法本身比较容易理解。本篇主要对一下里面有趣的小函数。
用python做科学计算时，经常需要类型转换，以下是常用类型转换 一、ndarray 转换为 series 1、如果ndarray是二维数组，如下 array([[1], [2], [3]]) 需要通过map结合lamdba import numpy as np import pandas as pd data = np.array([1, 2, 3]).reshape(3, 1) data_list = map(lambda x: x[0], data) ser = pd.S
当我们使用的鱼眼镜头视角大于160°时，OpenCV中用于校准镜头“经典”方法的效果可能就不是和理想了。即使我们仔细遵循OpenCV文档中的步骤，也可能会得到下面这个奇奇怪怪的照片：
只需修改path class Reader: """ 可读取的文件格式: .csv .tsv .xlsx .xlx .txt """ @staticmethod def change_1d_array(array, header_cut=None, str_to_float=None): """ 为一维数组去掉第一个值；将字符串转为数值 :param array: type:<class 'numpy.ndarray'
在之前的HMM系列中，我们对隐马尔科夫模型HMM的原理以及三个问题的求解方法做了总结。本文我们就从实践的角度用Python的hmmlearn库来学习HMM的使用。关于hmmlearn的更多资料在官方文档有介绍。
photoshop 中有将多张重叠图像配准的功能，本文记录 OpenCV 实现方法。 任务描述 将两张具有重叠部分的图像拼接为一张连续的图像 image.png 实现思路 特征点匹配 统计两张图像 SIFT 特征点 特征点匹配 根据匹配的特征点计算透视变换矩阵 重构画布 计算重映射 x y 坐标 图像重映射 实现代码 import numpy as np import cv2 # read img1 and img2 img1 = cv2.imread('1.png') img2 = cv2.
我们可能有时需要关注某个网站的通知更新，以便进行后续操作。比如，时常查看官网的报名通知。但如果手动去看，比较麻烦也容易忘记，所以如果有程序自动监控就比较方便。
尽管很多人不喜欢3D地图，但是仍可以使用 Basemap 和 matplotlib mplot3d [注1] 工具绘制3D地图。
使用mindnlp库实现GPT2模型进行文本摘要，采用BertTokenizer进行分词, 使用线性预热和衰减的学习率策略进行模型训练. 通过多种数据预处理和模型优化技术, 训练并部署模型进行文本摘要推理.
利用 Python 原生的功能，创建一个二维的 list，变量名称为 x ，其 shape 为 (3,1)
K近邻（K Nearest Neighbors，KNN）算法是最简单的分类算法之一，也就是根据现有训练数据判断输入样本是属于哪一个类别。
导出后的文件如下图所示，第一行是标题，有Sample in Buffer、Sample in Window、TRIGGER，后面就是我们采的信号的名称，但这个信号名称是包含例化的层级结构名字的。
参考 caffe 将三通道或四通道图片转换为lmdb格式，将标签（单通道灰度图）转换为lmdb格式 http://blog.csdn.net/c_qianbo/article/details/53375476
Torchvision框架中在语义分割上支持的是Deeplabv3语义分割模型，而且支持不同的backbone替换，这些backbone替换包括MobileNetv3、ResNet50、ResNet101。其中MobileNetv3版本训练数据集是COCO子集，类别跟Pascal VOC的20个类别保持一致。这里以它为例，演示一下从模型导出ONNX到推理的全过程。
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
Caffe2 - (二十四) Detectron 之 utils 函数(2) 1. env.py """Environment helper functions.""" from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function from __future__ import unicode_literals import imp import os
Theano是最老牌的深度学习库之一。它灵活的特点使其非常适合学术研究和快速实验，但是它难以调试的问题也遭到过无数吐槽。其实Theano本身提供了很多辅助调试的手段，下面就介绍一些Theano的调试技巧，让Theano调试不再难。 以下的技巧和代码均在Theano 0.8.2 上测试通过，不保证在更低的版本上也可以适用。 如何定位出错位置 Theano的网络在出错的时候，往往会提供一些出错信息。但是出错信息往往非常模糊，让人难以直接看出具体是哪一行代码出现了问题。大家看下面的例子： import thea
在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
map on the list of tensors unpacked from elems on dimension 0.
Python科学计算——Numpy Numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包，用于科学计算。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展，基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包，当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架。 基本类型（array） array，也就是数组，是numpy中最基础的数据结构，最关键的属性是维度和元素类型，在numpy中，可以非常方便地创建各种不同类型的多维数组，并且执行一些基本
The following are code examples for showing how to use . They are extracted from open source Python projects. You can vote up the examples you like or vote down the exmaples you don’t like. You can also save this page to your account.
写在开头，这个实例有局限性，我在工作站上就无法正常运行。。。所谓的无法正常运行是指运行的时间长度和单进程是一致的。另外，进程数设为2所用的时间最短，不知道为什么。。。
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 本文已更新至TensorFlow1.5版本 我们知道，在TensorFlow中可以使用feed-dict的方式输入数据信息，但是这种方法的速度是最慢的，在实际应用中应该尽量避免这种方法。而使用输入管道就可以保证GPU在工作时无需等待新的数据输入，这才是正确的方法。 幸运的是，TensorFlow提供了一种内置的API——Dataset，使得我们可以很容易地就利用输入管道的方式输入数据。在这篇教程中，我们将介绍如何创建和使用输入管道以
王小新 编译自 Towards Data Science 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器学习算法烂熟于心，网络结构顺手拈来，但是如果数据集载入时耗费大量时间，那整个训练时间就会大大增加。
卷积操作 即为 一系列 滤波操作 之和 。 有关卷积的概念，具体可参加我的这篇文章：深度学习: convolution (卷积) 。
选自TowardsDataScience 作者：Francesco Zuppichini 机器之心编译 处理并使用数据集是深度学习任务非常重要的组成部分。在本文中，作者 Francesco Zuppichini 将教你使用 TensorFlow 的内建管道向模型传递数据的方法，从此远离「feed-dict」。本文内容已更新至最新的 TensorFlow 1.5 版本。 相关代码地址：https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini/Tensorflow-Datase
目标检测中常见的mAP计算说起来比较麻烦，所以结合VOC的计算代码进行一次详细的解析。
风向条件下的气体扩散模型计算得到的数据，相当于等值线需要在地图上展示。如下图，可以看到，离中心最近的多边形毛糙锯齿严重。
文章提出的STN的作用类似于传统的矫正的作用。比如人脸识别中，需要先对检测的图片进行关键点检测，然后使用关键点来进行对齐操作。但是这样的一个过程是需要额外进行处理的。但是有了STN后，检测完的人脸，直接就可以做对齐操作。关键的一点就是这个矫正过程是可以进行梯度传导的。想象一下，人脸检测完了，直接使用ROI pooling取出人脸的feature map，输入STN就可以进行矫正，输出矫正后的人脸。后面还可以再接点卷积操作，直接就可以进行分类，人脸识别的训练。整个流程从理论上来说，都有梯度传导，理论上可以将检测+对齐+识别使用一个网络实现。当然实际操作中可能会有各种trick。
扩展库pyopencl使得可以在Python中调用OpenCL的并行计算API。OpenCL（Open Computing Language）是跨平台的并行编程标准，可以运行在个人电脑、服务器、移动终端以及嵌入式系统等多种平台，既可以运行在CPU上又可以运行于GPU上，大幅度提高了各类应用中的数据处理速度，包括游戏、娱乐、医学软件以及科学计算等等。 import numpy as np import pyopencl as cl import pyopencl.array from pyopencl.ele
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 📷 SiamFC 特征提取网络 孪生网络讲解 SiamFC孪生网络细解 单目标跟踪 https://zhuanlan.zhihu.com/p
Numerical Python(数值化的python) 1.numpy在内存运算上占有优势,核心数据类型叫做ndarray (n dimension array) 2.使用数组管理内存 3.numpy是一个并行计算的库(高密计算),不是直接由python进行封装的,是c语言封装的一个python库,它没有GIL锁. 4.numpy是python人工智能的基础库.其它的库都依赖于numpy. numpy中的数据类型¶ python中有自己的数据类型. numpy中的数据类型相对于python来说,更加的细致
1、卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波)过程。
插值操作非常常见，数学思想也很好理解。常见的一维插值很容易实现，相对来说，要实现较快的二维插值，比较难以实现。这里就建议直接使用scipy 的griddata函数。
Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。 此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制（http://t.cn/RSSY56v）） 相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两种方法在语法上更加简洁易懂。此外，如果想要用到TensorFl
有趣的镜子不是平面镜子，而是凸/凹反射表面的组合，它们会产生扭曲效果，当我们在这些镜子前面移动时，这些效果看起来很有趣。
作者 | 何之源 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。 此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解TensorFlow数据读取机制https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630） 相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两种方法在语法
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