numpy创建矩阵常用方法 arange+reshape in: n = np.arange(0, 30, 2)# start at 0 count up by 2, stop before 30 n = n.reshape(3, 5) # reshape array to be 3x5 1 2 out: linspace+resize in: o = np.linspace(0, 4, 9) o.resize(3, 3) 1 2 out: notice:reshape与resize区别 one
深度学习框架 Torch 7 问题笔记 1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: -- We now have 5 steps left to do in training our first torch neural network -- 1. Load and normalize data -- 2. Define Neural Network -- 3. Define Loss function -- 4. Train network on training data -
一:CvMat* cvInitMatHeader( CvMat* mat, int rows, int cols, int type,void* data=NULL, int step=CV_AUTOSTEP ); mat 指针指向要被初始化的矩阵头. rows 矩阵的行数. cols 矩阵的列数. type 矩阵元素类型. data 可选的,将指向数据指针分配给矩阵头. step 排列后的数据的整个行宽.默认状态下.使用 STEP 的最小可能值.比如假定矩阵的行与行之间无隙 double
CvMat的矩阵结构 typedef struct CvMat { //矩阵中元素的类型 int type; //行数据长度 int step; /* for internal use only */ int* refcount; int hdr_refcount; //指向数据的指针 union { uchar* ptr; short* s; int* i; float* fl; double* db; } data; #ifdef __cplusplus //矩阵的行数 union { in