维度扩展 x.unsqueeze(n) 在 n 号位置添加一个维度 例子: import torch x = torch.rand(3,2) x1 = x.unsqueeze(0) # 在第一维的位置添加一个维度 x2 = x.unsqueeze(1) # 在第二维的位置添加一个维度 x3 = x.unsqueeze(2) # 在第三维的位置添加一个维度 print(x1.shape) print(x2.shape) print(x3.shape) >> torch.Size([1, 3, 2

使用系统方法UIImageJPEGRepresentation(UIimage *image,CGFloat quality)进行图片质量压缩,暂且叫参数quality为压缩比吧,取值范围为0-1. 此压缩并非线性,当quality为0.99时,大致压缩到原图片大小的1/3以内,也就是说你无法通过此方法来把一个图片压缩到原大小的一半. 弄明白这这一点剩下的就好办了,至于实现,根据自己的需去要DIY就行了- 首先声明,以下方法无法实现对图片大小的精确压缩. //以40K大小为例,误差1K为例 UI

一.图片压缩简述 在我们开发过程中,有可能会遇到拍照.或者从相册中选择图片,要么单选或者多选,然后上传图片到服务器,一般情况下一张图片可能3-4M,如果类似微信朋友圈上传9张图片大约是 35M左右,如果我们上传 35M左右的图片到服务器,可想而知后台的压力有多大,最主要的还是特别耗时,如果是在网速比较慢,那么用户上传图片可能需要4-5分钟,那么用户就会受不了,可能会退出应用.所有在开发过程中,考虑到手机性能.网络性能等因素的影响,更重要的是后台服务器的内存.网络等性能的限制,我们再通过网络发送图

微信小程序官方API中  wx.chooseImage() 是可以进行图片压缩的,可惜的是不能压缩到指定大小. 实际开发中需求可能是压缩到指定大小: 原生js可以使用canvas来压缩,但由于微信小程序对canvas有封装,使得利用canvas来压缩图片有了一些区别: 代码放在了git: https://github.com/jonyellow/code-diary/tree/master/%E5%B0%8F%E7%A8%8B%E5%BA%8F/%E5%9B%BE%E7%89%87%E5%8E%

using System;using System.Collections.Generic;using System.Drawing;using System.Drawing.Drawing2D;using System.Linq;using System.Web; namespace Book_Painting.Common{ /// <summary> /// 图片压缩 /// </summary> public class ThumbnailImage { /// <s

使用 signature_pad canvas 库生成的图片太大.但又没有提供方法来压缩. 当然这是根据你canvas的画布大小决定的,某些原因导致我的画布就得是那么大. 随随便便一个图片转化为base64 之后就是200kb-300kb.所以得想办法压缩. 思路就是把生成的base64 图片再一次放入canvas 中 ,然后等比缩小4倍即可. save () { if (this.$refs.signature.isEmpty() === false) { // https://github.

一份数据,两种传输方式进行收集. 一份数据:有多台数据采集节点或者多个数据源 两种方式:一种是从依次多个采集节点或者多个数据源将数据拷贝过来,合并为一个文件 另外一种是多个采集节点或者数据源同时向汇总端发送数据,最后合并为一个文件 两种方式的不同:汇总后的数据都是一样的,但是顺序会不一样 使用gzip命令压缩合并文件....最终显示压缩后的文件大小不一样.... 由此可见同样的数据用gzip压缩比较大小需要保证顺序一致!!压缩算法导致顺序不同压缩结果就不同... 这个问题折腾了好久才发现,主要原

1.通过util.zip带的gzip压缩程序  Coherence对象压缩程序如下 package coherencetest; import com.tangosol.net.CacheFactory; import java.util.zip.*; import java.io.*; import com.tangosol.net.CacheFactory;import com.tangosol.net.ConfigurableCacheFactory;import com.tangosol

最近项目需要实现一个需求,用户上传图片时,图片大小超过4M,长宽超过2000,需要压缩到400k,2000宽高.在git上找到一个不错的方法,把实现方法总结一下: 安装image-conversion包 npm i image-conversion --save   template <template> <div class="select_invoice"> <el-upload class="upload-demo" :multi

在很多项目中我们会把上传的图片做处理,比较图片上传过多对服务器的容量和带宽有很多的浪费,如果不是必须的高清图片,我们可以通过代码来做压缩.在我的项目中我们压缩图片的目的是让web页面打开的速度很快,并且节省空间. 下面先分享一下代码: package org.util; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.*; import java.awt.image.BufferedImage; import java.awt.image.CropIm

压缩图片大小,尺寸不变 将已知路径的图片压缩至不大于目标大小,并保存至指定路径 /** * 质量压缩,通过给定的路径来压缩图片并保存到指定路径 * * @param srcPath * 资源图片的路径 * @param savePath * 图片的保存路径 * @param aimSize * 压缩到图片大小的最大值 */ public static void compressImageByPath(String srcPath, String savePath, int aimSize) {

Bitmap压缩到指定大小: private void imageZoom() {//图片允许最大空间 单位:KBdouble maxSize =400.00;//将bitmap放至数组中,意在bitmap的大小(与实际读取的原文件要大)ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();bitMap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);byte[] b = baos.toB

/** * 使用Matrix将Bitmap压缩到指定大小 * @param bitmap * @param w * @param h * @return */ public static Bitmap resizeBitmap(Bitmap bitmap, int w, int h) { int width = bitmap.getWidth(); int height = bitmap.getHeight(); float scaleWidth = ((float) w) / width; f

常用的Tensor操作 1.通过tensor.view方法可以调整tensor的形状,但必须保证调整去前后元素总数一致.view不会修改自身的数据,返回新的tensor与原tensor共享内存,即更改其中的一个,另一个也会跟这改变. 2.实际中经常需要添加或减少某一维度,可用squeeze和unsqueeze这两函数. import torch as t a = t.arange(0,6) b = a.view(2,3) #调整tensor的形状,不会修改自身数据 c = a.view(-1,3

- 重点掌握基本张量使用及与numpy的区别 - 掌握张量维度操作(拼接.维度扩展.压缩.转置.重复……) numpy基本操作: numpy学习4:NumPy基本操作 NumPy 教程 1. Tensorflow Tensorflow一些常用基本概念与函数(1,2,3,4) tensorflow与numpy函数的选择 Tensorflow 和numpy区别 相同点: 都提供n位数组 不同点: numpy支持ndarray,而Tensorflow里有tensor:numpy不提供创建张量函数和求导

一.对Tensor的操作 从接口的角度讲,对Tensor的操作可以分为两类: (1)torch.function (2)tensor.function 比如torch.sum(a, b)实际上和a.sum(b)功能等价. 从存储的角度讲,对Tensor的操作也可以分为两类: (1)不修改自身数据,如a.add(b),加法结果返回一个新的tensor: (2)修改自身数据,如a.add_(b),加法结果仍存在a中,a被改变. 函数名以_结尾的称为inplace方式. 二.Tensor的创建 常见的

05_pytorch的Tensor操作 目录 一.引言 二.tensor的基础操作 2.1 创建tensor 2.2 常用tensor操作 2.2.1 调整tensor的形状 2.2.2 添加或压缩tensor维度 2.3 索引操作 2.4 高级索引 2.5 Tensor类型 2.5.1 Tensor数据类型 2.5.2 数据类型转换 2.5.3 cpu和gpu间数据类型转换 2.6 逐元素操作 2.7 归并操作 2.8 比较 2.9 线性代数 三.Tensor和Numpy 3.1 tensor

前言: 做过Android网络开发的都知道,在网络传输中我们一般都会开启GZIP压缩,但是出于刨根问底的天性仅仅知道如何开启就不能满足俺的好奇心的,所以想着写个demo测试一下比较常用的两个数据压缩方式,GZIP/ZIP压缩. 首先认识一下GZIP压缩 GZIP是网站压缩加速的一种技术,对于开启后可以加快我们网站的打开速度,原理是经过服务器压缩,客户端浏览器快速解压的原理,可以大大减少了网站的流量.GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNIX系统的文件压

zip命令 zip是个使用广泛的压缩程序,文件经它压缩后会另外产生具有".zip"扩展名 的压缩文件. 选项: -A   调整可执行的自动解压缩文件. -b<工作目录>   指定暂时存放文件的目录. -c   替每个被压缩的文件加上注释. -d   从压缩文件内删除指定的文件. -D   压缩文件内不建立目录名称. -f   此参数的效果和指定"-u"参 数类似,但不仅更新既有文件,如果某些文件原本不存在于压缩文件内,使用本参数会一并将其加入压缩文件中.

当我们说到压缩,我们可能会想到文件压缩,其实,字符串也是可以压缩的. PHP提供了 gzcompress() 和gzuncompress() 函数: $string = “Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Nunc ut elit id mi ultricies adipiscing. Nulla facilisi. Praesent pulvinar, sapien vel feugiat vestibulum,

HTTP的压缩过程如下: 1.浏览器发送HTTP Request给Web服务器,Request中含有Accept-Encoding:gzip,deflate(告诉服务器支持的压缩格式): 2.Web服务器接到Request后,生成原始的Response,其中有原始的Content-Type和Content-Length: 3.服务器通过Gzip对Response进行编码,编码后header中含有Content-Type和Content-Length(压缩后的大小),并且增加了Content-En