\begin{figure}[t] \centering \includegraphics[width=0.9\columnwidth, clip=true, trim=0 0 0 32]{figures/freq-non-merge.pdf} \includegraphics[width=0.9\columnwidth, clip=true, trim=0 0 0 0]{figures/freq-merge.pdf} \caption{Commit frequency before and a

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50997822 LaTeX中文本加粗的方法,给出代码示例,一看就懂: \documentclass{article} \usepackage{amsmath} \begin{document} 1. yhlleo 2. \textbf{yhlleo} 3. $\textbf{yhlleo}$ 4. $\mathbf{yhlleo}$ 5.

1. 基本 LaTeX技巧458:关于LaTeX数学字体加粗 $\mathbf $,会变为粗体,但也导致数学字母斜体形式的丢失: 使用 amsmath package 的 \boldmath 命令: \boldmath $f(x,y) = 3(x+y)y / (2xy-7)$ \unboldmath 使用包, 使用 bm package 的 \bm 命令: \usepackage{amsmath, bm} $\bm{f(x,y) = 3(x+y)y / (2xy-7)}$ 2. emph vs.

import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim import rawpy import numpy as np import tensorflow as tf import struct import glob import os from PIL import Image import time __sony__ = 0 __huawei__ = 1 __blackberry__ = 2 __stage_raw2ra

在使用 LaTeX写论文或者画海报的时候,希望两张较小的表格可以并排,(一般情况的LaTeX插入两张图片是上下布局的) 查找了一下,相关的例子如下: \begin{minipage}{\textwidth} \begin{minipage}[t]{0.45\textwidth} \centering \makeatletter\def\@captype{table}\makeatother\caption{表格标题1} \begin{tabular}{cccc} 表格内容 \end{tabula

目录 目录 前言 (一)subplot()方法 ==1.语法说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (二)subplot2grid方法 ==1.语法说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== 目录 前言 前面我们已经知道,一个figure可以画一张画布,今天我们讲的是在同一个figure里画多张子图,我们要用的是subplot与subplot2grid()方法来绘制子图. (一)subplot()方法 ==1.语法说明== subplot是均匀的分割绘图区,来进行子图的放置.

摘要 本文主要介绍OpenCV中同时显示多张IplImage图像的方法(C++形式的多图显示需要修改,用vector<Mat>可能比较方便),有点类似MATLAB中的subplot,只是暂时还没有subplot那么完善,这种方法主要思想和用到的技术为: 主要思想:将多张小图组合成一张大图来显示 组合方式:按照图片的数量,将大图分割成特定的行列数,每一个小块放一张子图 输入方式:使用 中的 type va_list ,就可定义形参数目不确定的函数了. 1. va_list va_start In

java程序从开发到最终运行经历了什么? (31) 编译期: 第一步:在硬盘某个位置(随意),新建一个xxx.java文件 第二步:使用记事本或者其他文本编辑器例如EditPlus打开xxx.java文件 第三步:在xxx.java文件中编写"符合java语法规则的"源代码 第四步:保存 第五步:使用编译器(javac[JDK安装后自带])对xxx.java文件进行编译. 第六步:如果xxx.java文件中编写的源代码是符合语法规则的,编译会通过,否则报错,报错不会生成class文件.

技术背景 在学术领域,很多文档是用Latex做的,甚至有很多人用Latex Beamer来做PPT演示文稿.虽然在易用性和美观等角度来说,Latex Beamer很大程度上不如PowerPoint,但是Beamer这种浓厚的学术色彩还是受到了很多人的喜好.但是我们知道Latex生成的文档一般是用pdf格式来存储的,如果放一个gif动态图进去,就可能会变成一个静态图,那就没办法展示整个动态的过程了.幸运的是,Latex还有一种比较麻烦的方法,对动态图也做了一定的支持.本文所使用的案例,是一个比较热

matplotlib官方文档 使用Matplotlib,能够轻易生成各种图像,例如:直方图.波谱图.条形图.散点图等. 入门代码实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, "y*-",label="y=sin(x)") # 把x;y函数画出来,用黄色的*-线 plt.plot(x

第三波,走起~~ FFT/NTT复习笔记&多项式&生成函数学习笔记Ⅰ FFT/NTT复习笔记&多项式&生成函数学习笔记Ⅱ 单位根反演 今天打多校时 1002 被卡科技了--赛场上看出来是个单位根反演但不会,所以只好现学这东西了( 首先你得知道单位根是什么东西,对于 \(n\) 次方程 \(x^n-1=0(x\in\mathbb{C})\),在复数域上有 \(n\) 个根,其对应到复平面上就是单位圆的 \(n\) 等分点,我们将这些单位根从 \(x\) 轴正半轴开始顺时针依次

题目链接: 传送门 DZY Loves Chemistry time limit per test1 second     memory limit per test256 megabytes Description DZY loves Physics, and he enjoys calculating density. Almost everything has density, even a graph. We define the density of a non-directed gr

from:https://segmentfault.com/a/1190000005104723 本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找. 强烈推荐ipython无论你工作在什么项目上,IPython都是值得推荐的.利用ipython --pylab,可以进入PyLab模式,已经导入了matplotlib库与相关软件包(例如Numpy和Scipy),额可以直接使用相关库的功能. 这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPy

做exploratory data annalysis的作业,差点被虐死了,R从头开始,边做边学,最后搞到一点多才弄完,还有一个图怎么画都不对,最后发现是数据读取的时候有问题. 用来画图的数据来自:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Individual+household+electric+power+consumption 数据属性如下: Attribute Information: .date: Date in format dd/mm/yyyy

python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']   #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     #用于正常显示负号 (2)统计作图函数: plt.plot()绘制线性二维图,折线图 注意:如果向plot()指令提供了一维的数

https://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694 https://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html featuremap上每个滑窗中心对应原图的一个区域(感受野),其中心点替换掉上表中的(7.5,7.5)即可得到9个anchor的坐标. R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Pro

就是想保存下来,没有其他用意 原博文:http://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/53467968 3. 空间定位与检测     参考信息<基于深度学习的目标检测研究进展> 3.1 计算机视觉任务 3.2 传统目标检测方法 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长宽比对图像进行遍历,时间复杂度高) 2)特征提取(SIFT.HOG等:形态多样性.光照变化多样性.背景多样性使得特征鲁棒性差) 3)分类

本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找. 强烈推荐ipython 无论你工作在什么项目上,IPython都是值得推荐的.利用ipython --pylab,可以进入PyLab模式,已经导入了matplotlib库与相关软件包(例如Numpy和Scipy),额可以直接使用相关库的功能. 这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK).对于大部分用户而言,默认的后端就已

1         CxImage的作用 CxImage将几张图片合成一张图片,在一张底图上添加图片,有些图片是有透明效果的,实现图片之间的透明重叠效果.另外还可以添加文字. (1)背景图片mymix.png (2)角标图片,左下角为透明的,black.png和snap.png (3)字图片1MixImage1.jpg和MixImage2.jpg (4)合成后图片效果图 现在的目标就是将(2),(3)中的有透明的图片和不透明的图片合成到背景图片(1)上,实现图片(4)中的效果. 1       

R-CNN --> FAST-RCNN --> FASTER-RCNN R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal: (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN,将CNN的fc7层的输出作为特征: (4)将每个Region Proposal提取的CNN特征输入到SVM进行分类: (5)对于SVM分好类的Region Proposal做边

MATAB 是我学习和接触的第一种工具类的编程语言,最早可以追溯到大一上数学分析这门课的时候.MATLAB既是一种软件也是一门编程语言,MATLAB功能强大在理科和工科中运用较多. MATLAB 是 MATrix LABoratory (矩阵实验室)的缩写,它是一种功能强大的数值计算语言,在工程和数学领域中应用广泛. % 以百分号作为注释符 %{ 多行注释 可以 这样 表示 %} % 指令可以随意跨行,但需要在跨行处用 '...' 标明: a = 1 + 2 + ... + 4 % 可以在MAT