1.torch.linspace(start,end,steps=100,dtype) 作用是返回一个一维的tensor(张量),其中dtype是返回的数据类型. import torch print(torch.linspace(-1,1,5)) 输出结果为:tensor([-1.0000, -0.5000,  0.0000,  0.5000,  1.0000]) 2.unsqueeze()函数 在指定位置增加维度. import torch a=torch.arange(0,6) #a是一维

本文介绍了PHP实现图片压缩的两种方法,读者可以根据具体应用参考或加以改进,以适应自身应用需求!废话不多说,主要代码部分如下: 实例1: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 <?php /** * desription 压缩图片 * @p

Hie with the Pie Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 6436   Accepted: 3470 Description The Pizazz Pizzeria prides itself in delivering pizzas to its customers as fast as possible. Unfortunately, due to cutbacks, they can affo

如何获取二维数组中的元素个数呢? int[,] array = new int[,] {{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}};//定义一个3行3列的二维数组int row = array.Rank;//获取维数,这里指行数int col = array.GetLength(1);//获取指定维度中的元素个数,这里也就是列数了.(0是第一维,1表示的是第二维)int col = array.GetUpperBound(0)+1;//获取指定维度的索引上限,在加上一个1就是总数,这里表示

一.ishrink 全局安装 npm i ishrink -g 1.按url方式压缩 本地图片地址 sk -u C:\Users\admin\Desktop\images\img 网络图片地址 sk -u https://www.maomin.club/banner-5.jpg 2.按目录压缩方式 压缩一个文件夹的所有图片 sk -d images 压缩多个文件夹的所有图片 sk -d img && sk -d images 3.按本地文件名压缩方式 sk -f img.jpg 4.修改压

题目描述 阿姆斯特朗回旋加速式阿姆斯特朗炮是一种非常厉害的武器,这种武器可以毁灭自身同行同列两个单位范围内的所有其他单位(其实就是十字型),听起来比红警里面的法国巨炮可是厉害多了.现在,零崎要在地图上布置一片阿姆斯特朗回旋加速式阿姆斯特朗炮,那么在N行M列单位长度大小的地图上,求解阿姆斯特朗回旋加速式阿姆斯特朗炮最大的部署数量和对应部署方案总数. 输入 每组输入一行,为两个整数N,M (N <= 100:M <= 10) 输出 每组一行两个整数, 第一个为阿姆斯特朗回旋加速式阿姆斯特朗炮的个数

转自:彬彬有礼. 压缩感知中的lp球:p范数最优化为什么总会导致一个稀疏的解的原因 http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/40268943 题目:  压缩感知中的lp球:p范数最优化为什么总会导致一个稀疏的解的原因 ================问题的引出================ 压缩感知中为了解释0范数或1范数最优化为什么总会导致一个稀疏解的原因在解释时经常使用lp球与直线的交点去解释,下面论文中就是这样子解释的: 戴琼海,付长军,

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

传送门 dalao们怎么状态都设的两维以上啊?qwq 完全可以一维状态的说 设\(f[i]\)为前缀i的答案,转移就枚举从前面哪里转移过来\(f[i]=min(f[j-1]+w(j,i))(j\in [1,i])\) 现在要知道\(w(i,j)\)怎么写,也就是区间\([i,j]\)的最小长度(要求区间最多只能在开头有一个W),首先不压缩的长度就是原长度,然后压缩的话先要在开头加W,然后每次压缩一个最长的可以拆成两个相同串的前缀,压缩完后长度会加上1(后面接R),减去那个前缀的一半长度,然后那个

compressive sensing(CS) 又称 compressived sensing ,compressived sample,大意是在采集信号的时候(模拟到数字),同时完成对信号压缩之意.中文的翻译成"压缩感知",意思变得至少不太好理解了. 数码相机镜头收集了大量的数据,然后再压缩,压缩时丢弃掉90%的数据.如果有CS,如果你的照相机收集了如此多的数据只是为了随后的删除,那么为什么不一开始就丢弃那90%的数据,直接去除冗余信息不仅可以节省电池电量,还能节省空间. 感知压缩难

squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压. 先看torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩,去掉维数为1的的维度,比如是一行或者一列这种,一个一行三列(1,3)的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成(3)行.squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉.不为1的维度没有影响.a.squeeze(N) 就是去掉a中指定的维数为一的维度.还有一种形式就是b=torch.squeeze(a,N) a中去掉指定的定的维数为一的维度. 再看torch.unsque

压缩感知科普文两则: 原文链接:http://www.cvchina.info/2010/06/08/compressed-sensing-2/ 这几天由于happyharry的辛勤劳动,大伙纷纷表示对稀疏表达,压缩感知很感兴趣啊.我是搞不太懂这个前沿啊,只好转两篇科学松鼠会的科普文,都是译文,说不定大伙都看过了原文. 第一篇是陶哲轩写的. 这是数学家陶哲轩在他自己的blog上写的一篇科普文章,讨论的是近年来在应用数学领域里最热门的话题之一:压缩感知(compressed sensing).所谓

torch.norm(input, p='fro', dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None) 返回所给tensor的矩阵范数或向量范数 参数: input:输入tensor p (int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc', optional):范数计算中的幂指数值.默认为'fro' dim (int,2-tuple,2-list, optional): 指定计算的维度.如果是一个整数值,向量范数将被计算:如果是一

压缩感知是近年来极为热门的研究前沿,在若干应用领域中都引起瞩目.最近粗浅地看了这方面一些研究,对于Compressive Sensing有了初步理解,在此分享一些资料与精华.本文针对陶哲轩和Emmanuel Candes上次到北京的讲座中对压缩感知的讲解进行讲解,让大家能够对这个新兴领域有一个初步概念. compressive sensing(CS) 又称 compressived sensing ,compressived sample,大意是在采集信号的时候(模拟到数字),同时完成对信号压缩

官方文档 torch.matmul() 函数几乎可以用于所有矩阵/向量相乘的情况,其乘法规则视参与乘法的两个张量的维度而定. 关于 PyTorch 中的其他乘法函数可以看这篇博文,有助于下面各种乘法的理解. torch.matmul() 将两个张量相乘划分成了五种情形:一维 × 一维.二维 × 二维.一维 × 二维.二维 × 一维.涉及到三维及三维以上维度的张量的乘法. 以下是五种情形的详细解释: 如果两个张量都是一维的,即 torch.Size([n]) ,此时返回两个向量的点积.作用与 to

1. 二维数组及滚动数组总结 在二维数组num[i][j]中,每个元素都是一个数组.有时候,二维数组中的某些元素在整个运算过程中都需要用到:但是有的时候我们只需要用到前一个或者两个数组,此时我们便可以用几个数组来代替原来的二维数组来降低空间消耗.这个思维就是:滚动数组. 滚动数组就是使用k个一维数组来保存原来二维数组的后k个数组,在使用的过程中通过不断更新这k个数组来达到与二维数组相同的效果. 注意:滚动数组的目的是:减少空间消耗:滚动数组能够使用的前提是:每次处理时不需要访问二维数组中的所有元

这个系列是,基础学习系列的最后一部分,这里,我打算翻译一篇国外的技术文章结束这个基础部分的学习:后面打算继续写深入学习MVC系列的文章,之所以要写博客,我个人觉得,做技术的,首先得要懂得分享,说不定你自己以为正确的东西,存在瑕疵,分享出来,大家也可以互相进步.这样整个生态圈也会越来越好.不是么?   好了,闲话扯远了,下面开始正题吧,一下是英文和中文对照,翻译的不好,请见谅. This article introduces how to improve ASP.NET MVC Applicati

我们知道在windows中解压和压缩有两个非常强大的工具winRar和国产的好压工具,在linux中也有一款强大的解压和压缩工具.那就是大名鼎鼎的tar.我们首先看看tar命令的使用格式 语法:tar [主选项+辅选项] 文件或目录 主选项 c 创建新的档案文件.如果用户想备份一个目录或是一些文件,就要选择这个选项.相当于打包 x 从档案文件中释放文件.相当于拆包. t 列出档案文件的内容,查看已经备份了哪些文件 辅选项 -z :是否同时具有 gzip 的属性?亦即是否需要用 gzip 压缩或解

tar简介 Linux的压缩命令的源文件只能有一个,这意味在压缩之前不得不先将要压缩的所有文件打包成一个包,然后再压缩包,这样来完成对多个文件的压缩.所以在了解解压缩之前就必须先了解打包命令. Linux的打包一般都是通过tar命令来完成的,用tar来完成不同的动作是通过指定不同的参数来完成的,通常使用的也就是——x/c,这两个参数,它们的字面含义是 c——create,x——extract,创建和分包提取,另外还有一些常用的参数,比如 a 将tar添加到另外一个tar包的末尾,t 列出包中的文

Description Given a two-dimensional array of positive and negative integers, a sub-rectangle is any contiguous sub-array of size 1*1 or greater located within the whole array. The sum of a rectangle is the sum of all the elements in that rectangle. I

服务器网页GZIP压缩怎么配置     服务器网页GZIP压缩怎么配置,GZIP压缩对网页压缩来说最好不过了,下面是IIS下Gzip配置详细操作步骤:     简单来说,IIS6集成了Gzip,只不过需要手动操作而已.写下大概步骤,留作备忘——     1.在服务器中新建一个文件夹,名称任意,给本机用户添加写入权限.     2.进入IIS管理器,IIS管理器>网站 右键进入“属性”面板,切换到“服务”选项卡,勾选HTTP压缩中两项,如果仅仅想压缩静态文件,那么第一项就算了.临时目录就是刚才新建