最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...，终于又给我找到了，针对这种情况，可以使用exclude_regex_paths去实现： 时间有限，这里就不针对deepdiff去做过多详细的介绍了，感兴趣的小伙伴可自行查阅文档学习。
广播(Boardcasting)是NumPy中用于在不同大小的阵列（包括标量与向量，标量与二维数组，向量与二维数组，二维数组与高维数组等）之间进行逐元素运算（例如，逐元素 加法，减法，乘法，赋值等）的一组规则...NumPy在广播的时候实际上并没有复制较小的数组; 相反，它使存储器和计算上有效地使用存储器中的现有结构，实际上实现了相同的结果。...二、广播(Broadcasting)的机制让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分都通过在前面加1补齐输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为...1时，这个数组能够用来计算，否则出错当输入数组的某个轴的长度为1时，沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值简单来说，我总结为两条规则：两个array的shape长度与shape的每个对应值都相等的时候，那么结果就是对应元素逐元素运算...shape长度不相等时，先把短的shape前面一直补1，直到与长的shape长度相等时，此时，两个array的shape对应位置上的值 ：1、相等 或 2、其中一个为1，这样才能进行广播。
在我们需要信息或操作我们用不同维度启动的数组的情况下，这些函数非常有用。这些函数在头文件 中定义。一些功能包括： is_array() ： 顾名思义，此函数的唯一目的是检查变量是否为数组类型。...string> using namespace std; int main() { // 使用is_array检查哪个是数组 cout 2D array same as 1D array?...array is : 3 The rank of 1D character array is : 1 extent()： 范围和移除范围都是复合类型更改，可应用于C++中的数组。... using namespace std; int main() { // 检查不同类型的范围（使用范围） cout << "The extent of 1st
1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample在使用机器学习算法进行数据建模时...其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"，意味着算法期望的是一个二维数组，但是实际传入的却是一个一维数组。...错误原因分析该错误通常在使用机器学习算法时发生，特别是在使用sklearn库进行数据建模时。在机器学习算法中，输入数据通常是一个二维数组，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。...结论与总结在机器学习算法中，如果遇到"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"错误，说明算法期望的输入是一个二维数组，但实际传入的是一个一维数组...希望通过这个示例代码，你可以更好地理解如何使用reshape()函数解决"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"错误，并且在实际应用中能够灵活运用
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GLSL 支持在顶点和片段着色器使用纹理图像。 纹理采样器的类型和作用 下面的这个表解释了每种采样器的作用，不需要记忆，使用时，进行查阅即可!...访问1D 纹理图像像数组 sampler2DArray 访问2D 纹理图像数组 isampler2DArray 访问2D 纹理图像像数组 usampler2DArray 访问2D 纹理图像像数组 sampler2DRect...(program,"tex "); glUniformli(texSampler,2); 第三步 .在着色器内部对一副问题图片进行采样时，需要使用已经声明且与一个纹理单元相关联的采样器变量。...，需要使用纹理坐标在纹理图像中指定位置，并提取相应的纹理单元的值。...，不管是在着色器中使用静态初始值，还是作为值得集合呈现为uniform变量中的一个数组，在这两个情况下，都有可能出现超出可用大小限制的数组.我们可能把这样一个值得表存储在一个纹理图像中，然后，在纹理中操作纹理坐标来访问想要访问的值
也可以使用相同的函数生成随机数的2d数组。...如果我们想从同一个分布中生成一个1d数字数组，我们可以指定1d数组的长度作为第三个参数。...最后，我们可以使用相同的函数生成随机数的2d甚至3d数组。...如果我想生成一个由两行五列组成的2d数组——这些参数正好位于元组内部，我仍然可以继续使用相同的函数。...在处理相对较大的数据量（如大型数组）时，在编写代码时从小处着手非常有帮助。
我们可以将 8 元素 1D 数组重塑为 2 行 2D 数组中的 4 个元素，但是我们不能将其重塑为 3 元素 3 行 2D 数组，因为这将需要 3x3 = 9 个元素。...这些功能属于 numpy 的中级至高级部分。 NumPy数组迭代 迭代意味着逐一遍历元素。 当我们在 numpy 中处理多维数组时，可以使用 python 的基本 for 循环来完成此操作。...(arr): print(x) 迭代不同数据类型的数组 我们可以使用 op_dtypes 参数，并传递期望的数据类型，以在迭代时更改元素的数据类型。...'], op_dtypes=['S']): print(x) 以不同的步长迭代 我们可以使用过滤，然后进行迭代。...有时，我们在迭代时需要元素的相应索引，对于这些用例，可以使用 ndenumerate() 方法。
由于我们必须将 2d 点作为形状为 (N, 2) 的数组传递，因此我们必须展平输入网格并堆叠两个展平的阵列。...，因此在不同的输出点对其进行评估会减少额外的工作量 可以有任意形状的输出点数组（与被限制为矩形网格相反，见下文） 更有可能保持输入数据的对称性 支持关键字核的多种径向函数：multiquadric、inverse_multiquadric...griddata基于提供的点的Delaunay三角部分。然后将数据插值到每个单元（三角形）上。例如，对于2D函数和线性插值，三角形内部的值是经过三个相邻点的平面。...在单个调用中计算内插值，因此从头开始探测多组输出点 可以有任意形状的输出点 支持任意维度的最近邻和线性插值，1d 和 2d 中的三次。...1d 三次插值使用样条，2d 三次插值使用 CloughTocher2DInterpolator 构造一个连续可微的分段三次插值器。
简介 广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。...本文将会以具体的例子详细讲解NumPy中广播的使用。 基础广播 正常情况下，两个数组需要进行运算，那么每个数组的对象都需要有一个相对应的值进行计算才可以。...但是如果使用Numpy的广播特性，那么就不必须元素的个数准确对应。...第二个示例中的代码比第一个示例中的代码更有效，因为广播在乘法过程中移动的内存更少（b是标量而不是数组）。...还有更多的例子： B (1d array): 1 Result (2d array): 5 x 4 A (2d array): 5 x 4 B (1d array
1D卷积预测方法 另一种预测时间序列的方法是使用一维卷积模型。1D卷积使用一个过滤窗口并在数据上循环该窗口以产生新的输出。...在第一步中，我们将过滤器的元素乘以输入数据，并将结果相加以产生卷积输出。 ? step 2 在卷积的第二步中，窗口向前移动一个，重复相同的过程以产生第二个输出。 ?...如果我们添加padding=“same”选项，我们的输入数据将在开始和结束处用零进行填充，以保持输出长度等于输入长度。上面的演示使用线性激活，这意味着最后一个多色数组是我们的输出。...因为我使用padding=“same”，每个过滤器的输出宽度将是72，就像我们的输入数据一样，并且输出的数量将是24个卷积数组。最后通过Flatten生成72*24=1728长度的数组。...在普通CPU上训练每一个epoch大约需要4分钟。不过，当它完成后，预测效果如下图： ? 与其他模型对比预测误差： ? 可以看到，2D卷积的效果优于其它所有的预测模型。
简介 广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。...本文将会以具体的例子详细讲解NumPy中广播的使用。 基础广播 正常情况下，两个数组需要进行运算，那么每个数组的对象都需要有一个相对应的值进行计算才可以。...第二个示例中的代码比第一个示例中的代码更有效，因为广播在乘法过程中移动的内存更少（b是标量而不是数组）。...比如表示颜色的256x256x3 数组，可以和一个一维的3个元素的数组相乘： Image (3d array): 256 x 256 x 3 Scale (1d array):...还有更多的例子： B (1d array): 1 Result (2d array): 5 x 4 A (2d array): 5 x 4 B (1d array
，当接收数据内容时，torch.Tensor 创建的 Tensor 会使用默认的全局数据类型，而 torch.tensor 创建的 Tensor 会使用根据传入数据推断出的数据类型。...创建序列张量 在循环计算或者对张量进行索引时，经常需要创建一段连续的整型或浮点型的序列张量。PyTorch 提供了一些能够创建序列张量的方法。...) 的 1D 张量，张量的元素值为在 start, end 之间，步长为 step 的整型序列，包含 end 本身； 使用 torch.range() 函数会出现 Warning 警告：未来的 Pytorch...1D 张量，张量的元素值为在 start, end 之间均匀间隔的 steps 个点。...1D 张量，张量的元素值为在 [base^{start}, base^{end}] 之间均匀间隔的 steps 个点。
类型映射签名在缓冲指针的名称上有很大的不同。带有 FARRAY 的名称用于 Fortran 排序数组，而带有 ARRAY 的名称用于 C 排序（或 1D 数组）。...ND: (数据类型* INPLACE_ARRAY_FLAT, 维度类型 维度 FLAT) 输出数组 Argout 数组是在 C 中作为输入参数出现的数组，但实际上是输出数组。...在 Python 中，这些数组会为您分配并作为新数组对象返回。 注意，我们支持 1D 中的 DATA_TYPE* argout 类型映射，但不支持 2D 或 3D。...支持每种数据类型的 74 种不同参数签名，包括： 一维、二维、三维和四维数组。 仅输入、原地、输出参数、输出参数视图和内存管理的输出参数视图行为。...在 Python 中，数组将为您分配并返回为新的数组对象。 请注意，我们支持DATA_TYPE* argout typemaps 在 1D 中，但不支持 2D 或 3D。
由于这个原因，在处理多通道时间数据的时候，最好使用1D 卷积， 尽管数据看上去像是二维的。 应用了 1D 卷积之后 （卷积核的大小是3） 我们的卷积核看起来不同于上一篇文章的应用了单个通道的例子。...这次我们有4个输入通道，我们的卷积核也会用4个通道初始化。所以尽管我们使用了1D 卷积 但是我们有一个2D 卷积核！...图2：一个 卷积核大小为3 的1D 卷积， 应用于 一个4*6 的输入矩阵，输出一个1*4 的矩阵 图3：单元格Q4使用的Excel公式 进阶：在这种情况下， 一个卷积核形状为（3,4）的2D卷积，...既然我们又回到了三维，在使用MS Excel之前，让我们先看一下three.js图。 图5：与3x3内核的2D卷积应用于大小为5x5的3通道RGB输入，得到3x3的输出。...单击输出单元格检查公式，并尝试使用不同的内核值更改输出。在MXnet Gluon中复制您的结果后，我认为您可以在LinkedIn配置文件中正式添加“卷积大师”作为标题！
因此，使用 GPU.js 不会有任何不利因素。 GPU.js 也可以用于并行计算。此外，你可以同时在 CPU 和 GPU 上异步地进行多项计算。...正如你所看到的，我使用了 createKernel 函数，利用 GPU 进行计算。 另外，定义输出的大小是必须的。在上面的例子中，我使用了一个名为 settings 的参数来指定输出大小。...const settings = { output: [100] }; 内核函数的输出可以是 1D、2D 或 3D，这意味着它最多可以有 3 个线程。...第 1 步，生成 1000 个元素的数组的函数 我将生成一个每个元素有 1000 个数字的 2D 数组，并在接下来的步骤中使用它们进行计算。...例如，当我把数组大小减少到 10 个元素时，CPU 只花了 0.14ms，而 GPU 花了 108ms。 但随着数组大小的增加，GPU 和 CPU 所花的时间有明显的差距。
以下程序也与以前的程序非常相似。唯一的区别是该程序创建一个空白图像，而不是从文件加载现有图像。将上述简单代码片段复制并粘贴到 IDE 中并运行它。然后，您应该会看到如下图所示的输出。...由于绿色通道的值明显大于其他通道的值，因此输出图像为绿色。您可以尝试这三个值的不同组合并查看输出图像。...row - 2D 数组中的行数（即 - 图像的高度（以像素为单位）cols - 2D 数组中的列数（即 - 图像的宽度（以像素为单位）type - 二维数组的数据类型，指定每个通道中每个元素的深度和数据类型以及通道数...（当然，如果通道数大于 2，则 1D 数组变为 2D 数组）。...s 为每个通道给出的值初始化每个数组元素（像素）。
Numpy 有一个强大之处在于可以很方便的修改生成的N维数组的形状。...技巧：在使用 reshape 时，可以将其中的一个维度指定为 -1，Numpy 会自动计算出它的真实值 >>> a.reshape(3, -1) array([[ 6., 7., 2., 0.],...将不同数组堆叠在一起 除了可以对单个数组的形状进行转换外，还可以把多个数据进行堆叠。...对于2D数组来说，使用hstack和column_stack 效果一样，对于1D数组来说，column_stack 会将1D数组作为列堆叠到2D数组中： >>> from numpy import newaxis...使用hsplit，可以沿其水平轴拆分数组，通过指定要返回的均匀划分的数组数量，或通过指定要在其后进行划分的列： >>> from pprint import pprint >>> a = np.floor
-首次公开 PVA 和 VIC 处理器以供一般用途 -在系统级别上，可以对CV 工作负载轻松实现负载平衡 -可以在 Tegra 和 PC 上加速 -与不同硬件的无缝接口 -比较容易使用 -使用 NVIDIA...-在 Jetson AGX Xavier 上实现——480x270x16bpp，最多 64 个差异：2.61ms -输出置信度图 -检测无效的差异 -亮点：使用颜色输出更新的立体样本： VPI Python...… -封装现有的 2D numpy 数组 img = vpi.asimage(buffer [,format])buffer: numpy array, for single plane images,..._2D…Created arrays are initially empty (size == 0) 封装一个现存的1D numy 数组 arr = vpi.asarray(buffer [,type]...答：您好，PVA 后端的 LK 光流仅适用于 Xavier 设备，例如 NX。Nano没有PVA。您可以在 Nano 上使用 CUDA 或 CPU 后端。
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