np.clip( a, a_min, a_max, out=None): 部分参数解释: 该函数的作用是将数组a中的所有数限定到范围a_min和a_max中.a:输入矩阵:a_min:被限定的最小值,所有比a_min小的数都会强制变为a_min:a_max:被限定的最大值,所有比a_max大的数都会强制变为a_max:out:可以指定输出矩阵的对象,shape与a相同 实例: x Out[1]: array([[1, 8, 4, 2, 7], [1, 5, 5, 9, 5], [6, 0, 3,

np.clip截取函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 将范围外的数强制转化为范围内的数 def clip(a, a_min, a_max, out=None): 将数组a中的所有数限定到范围a_min和a_max中,即az中所有比a_min小的数都会强制变为a_min,a中所有比a_max大的数都会强制变为a_max. 其中a_min和a_max可以为一个和a一样大小的数组(列表也可以,只要是类似数组的结构就是可行的),则数组中相应位置的元素进行比较. out 是可选项

转自:https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/79799612 Numpy 中clip函数的使用 一维数组 其中a是一个数组,后面两个参数分别表示最小和最大值 import numpy as np x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9]) np.clip(x,3,8) Out[88]: array([3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8]) 多维数组x=np.array([[1,2,3,5,6,7,8,9],[1,2,3

1.多维数组降为一维: a = np.arange(24) np.ravel(a)或者a.ravel a.flatten 2.数据类型转换 a = a.astype(np.float32) //tf是tf.cast(a, tf.float32) 3.多个一维数组连接成一个一维数组 import numpy as np arr1=np.array([10,22],float) arr2=np.array([31,42,45,61],float) arr3=np.array([65,76,89,91

前言 深度学习是最近比较热的词语.说到深度学习的应用,第一个想到的就是Prisma App的图像风格转换.既然感兴趣就直接开始干,读了论文,一知半解:看了别人的源码,才算大概了解的具体的实现,也惊叹别人的奇思妙想. 声明 代码主要学习了[titu1994/Neural-Style-Transfer]的代码,算是该项目部分的简化版或者删减版.这里做代码的注解和解释,也作为一个小玩具. 论文可以参考[A Neural Algorithm of Artistic Style],网上也有中文的版本. 使

二进制打开图片文件,base64编解码,转成Opencv格式: # coding: utf-8 import base64 import numpy as np import cv2 img_file = open(r'00.JPG','rb') # 二进制打开图片文件 img_b64encode = base64.b64encode(img_file.read()) # base64编码 img_file.close() # 文件关闭 img_b64decode = base64.b64dec

  Super fast color transfer between images About a month ago, I spent a morning down at the beach, walking along the sand, letting the crisp, cold water lap against my feet. It was tranquil, relaxing. I then took out my iPhone and snapped a few photo

numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None) Clip (limit) the values in an array. Given an interval, values outside the interval are clipped to the interval edges. For example, if an interval of [0, 1] is specified, values smaller than 0 become 0, and value

In everyday data processing for Machine Learning and Data Science projects, we encounter unique situations, those require boilerplate code to solve the problem. Over the period some of those are converted into base features provided by the core langu

从网络读取图像数据并展示 需要使用cv2.imdecode()函数,从指定的内存缓存中读取数据,并把数据转换(解码)成图像格式:主要用于从网络传输数据中恢复出图像. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from urllib import request import cv2 url = 'https://www.baidu.com/img/superlogo_c4d7df0a003d3db9b65e9ef0fe6da1ec.png?where=

import numpy as np A = np.arange(2, 14).reshape((3, 4)) # array([[ 2, 3, 4, 5] # [ 6, 7, 8, 9] # [10,11,12,13]]) print(np.argmin(A)) # 0 print(np.argmax(A)) # 11 # 两个函数分别对应着求矩阵中最小元素和最大元素的索引.相应的,在矩阵的12个元素中,最小值即2,对应索引0,最大值为13,对应索引为11. # 如果需要计算统计中的均值,可以

在numpy中,clip函数的原型为clip(self, min=None, max=None, out=None),意思是把小于min的数全部置换为min,大于max的数全部置换为max,在[min,max]之间的数则不变.out返回的是一个数组,这个数值必须和原数值维度相同,不然会报错. 调用clip函数的两种方式,设存在两个numpy.ndarray类型数组t,t1 1.numpy.clip(t, 0, 1, t1)  # 这种调用方式,t的值不会改变,修改后的数组存储在t1中 2. t1

frequentism-and-bayesianism-chs-ii 频率主义 vs 贝叶斯主义 II:当结果不同时   这个notebook出自Pythonic Perambulations的博文 . The content is BSD licensed.   这个系列共4个部分:中文版Part I Part II Part III Part IV,英文版Part I Part II Part III Part IV   在上一篇我论述了频率主义和贝叶斯主义在科学计算方面的差异.其中,讨论了

import cv2 as cv import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import os from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains from selenium import webdriver as driver1 resultlist = [] device = 'PC' path = os.path.abspath(

numpy基础 import numpy as np 定义array In [156]: np.ones(3) Out[156]: array([1., 1., 1.]) In [157]: np.ones((3,5)) Out[157]: array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) In [158]: In [158]: np.zeros(4) Out[158]: array([0., 0.

一.概念介绍 自编码器是一种执行数据压缩的网络架构,其中的压缩和解压缩功能是从数据本身学习得到的,而非人为手工设计的.自编码器的两个核心部分是编码器和解码器,它将输入数据压缩到一个潜在表示空间里面,然后再根据这个表示空间将数据进行重构得到最后的输出数据.编码器和解码器都是用神经网络构建的,整个网络的构建方式和普通的神经网络类似,通过最小化输入和输出之间的差异来得到最好的网络. 二.作用1.    图像去噪: 2.    数据压缩降维. 但是它的图像压缩性能不如JPEG.MP3等传统压缩方法,并且

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码第二部分:model/utils , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现. 一. 主要操作 1. bounding box回归: 目的是提高定位表现.在DPM与RCNN中均有运用. 1) RCNN版本: 在RCNN中,利用class-specific(特定类别)的bounding box regressor.也即每一个类别学一个回归器,然后对该类的bbox预测结果进行进一步微调.注意在回归的时候

引自官方:  Transfer Learning tutorial Ng在Deeplearning.ai中讲过迁移学习适用于任务A.B有相同输入.任务B比任务A有更少的数据.A任务的低级特征有助于任务B.对于迁移学习,经验规则是如果任务B的数据很小,那可能只需训练最后一层的权重.若有足够多的数据则可以重新训练网络中的所有层.如果重新训练网络中的所有参数,这个在训练初期称为预训练(pre-training),因为事先利用任务A的权重初始化.在预训练的基础上更新权重,那么这个过程叫微调(fine t

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据

常量: np.pi π 创建矩阵数组 import numpy as np # array=np.array([[1,2,3],[5,6,7]]) #定义一个2行3列的矩阵数组.2行=2维 # print(array.ndim) #返回矩阵数组的维数 # print(array.shape) #返回矩阵数组的维数和列数.(2, 3) # print(array.size) #返回矩阵数组的元素总个数 # # array1=np.array([[1,2,3],[5,6,7]],dtype=np.i