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RSS订阅原创 Numpy常用操作整理
下列内容主要参考自《Python深度学习——基于Pytorch》（机械工业出版社），会随着学习加深持续更新。import numpy as np# 1.1 生成Numpy数组# 1.1.1 从已有数据中创建数组# 将列表转换成ndarraylst1 = [[3.14, 2.17, 4], [0, 1, 2]]nd1 = np.array(lst1)print(nd1)print(type(nd1))print(nd1.shape) # (2,3)print(nd1.size) #
2021-07-02 22:09:19
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原创 【模式识别阅读笔记】第四章 线性分类器
文章目录前言前言这个系列的文章，是《模式识别》（张学工，清华大学出版社）的阅读笔记。由于一些原因，笔记从第四章开始进行整理。
2021-04-13 22:47:09
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原创 【Python技巧】将jfif文件处理为jpg文件
方法如下：from PIL import Imagejfif_path = "" # 在这里填上jfif文件的路径jpg_path = "" # 在这里填上jpg文件的路径img = Image.open(jfif_path)img.save(jpg_path)和os库配合就可以批量实现文件格式的变换。
2021-02-02 19:02:42
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原创 2012年国赛A题论文研读
前言2012A题是很典型的评价类问题，在阅读论文过程中，我查找了许多相关处理办法的资料，也一并放在这篇文章中。有一些是原文摘录的，会在段落开头给出来源。目录一级目录二级目录三级目录一级目录二级目录三级目录正态分布的判断方法直观判断（摘自https://zhidao.baidu.com/question/182879807.html）：P-P图和Q-Q图主要用来判断正态分布。P-P图和Q-Q图的目的性基本一致，但原理上有着区别。P-P图，其原理在于如果数据正态，那么数据的累积比例与正态分布累积比例
2020-07-05 00:34:06
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原创 智能车竞赛逆透视变换（含编程实现）
这里写目录标题一、基本理论二、实现原理三、代码实现一、基本理论在谈逆透视变换之前，我们先谈一下真实世界和智能车上安装的摄像头所获取的照片的关系。世界坐标系下的点二、实现原理三、代码实现下面展示一些 内联代码片。x=[30,30,119,119] % 依次为A、B、D、C在摄像头获取的照片中的的纵坐标y=[0,187,0,187] % 依次为A、B、D、C在摄像头获取的照片中的的横坐标X=[4000,4000,5465,5465] % 依次为A、B、D、C在逆透视变换后
2020-06-25 02:25:48
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原创 模拟退火算法求解大规模0-1规划
前言较小规模的0-1规划问题可以用Lingo求解（可以参考《2011年国赛B题论文求解复现》），在数据量较大时，Lingo会因为复杂度过高无法求解。这个时候需要使用模拟退火的算法。下面用来实践模拟退火的例子取自2011年国赛B题的某篇获奖论文。关于这篇论文的分析，可以参考《2011年国赛B题论文研读》。一、模拟退火算法的原理【1】模拟退火求解0-1规划有几个要素：一是解空间，二是目标函数，三是接受准则。假设你在一个山谷里，要寻找最低点，这里海拔就是目标函数(FFF)。一个可行的策略是，在你的周围
2020-05-22 00:11:20
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原创 2011年国赛B题论文求解复现
本文知识点速查python处理excel，Floyd算法，Lingo求解0-1规划（较大数据量）前言这篇文章中呈现的方法用于《2011年国赛B题论文研读》中关键求解步骤的复现。主要为原文第一问的第二个小问的完整求解过程，涉及到用Floyd算法对数据预处理，Lingo编程求解0-1规划。关于模拟退火求解大规模0-1规划，因为知识相对完整，放在另一篇里。一、python处理excelpython处理excel主要依赖xlrd这个包。具体操作可以参考《python对Excel的读取》,这里不缀述。这里
2020-05-21 22:50:38
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原创 2011年国赛B题论文研读
本文知识点速查0-1规划、线性加权评价、权重确定一、2011年美赛B题的要求2011年美赛B题的概括如下。试就某市（有六个区，分别为A，B，C，D，E，F）设置交巡警服务平台的相关情况，建立数学模型分析研究下面的问题：（1）①为A区各交巡警服务平台分配管辖范围，使尽量3分钟内能到达其在所管辖的范围内任意地方。②给出快速封锁A区13条交通要道的交巡警服务平台警力调度方案。③A区若新增2至5个平台，确定具体个数和位置。（2）①针对全市主城六个区的具体情况，分析研究该市现有交巡警服务平台设置方案的合理
2020-05-17 16:32:05
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原创 2011年国赛A题论文研读
前言：为了准备国赛，我开始了历年国赛论文的阅读。我把论文中的主要思想方法总结到下面，供日后查阅方便。文末会给出这道题相关的资源，包括题目、论文、数据以及求解使用的部分代码的链接。一、2011年美赛A题的要求相比美赛，国赛要中规中矩的多，不管是题目还是获奖论文。2011年美赛A题的要求如下【1】：(1)给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布，并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。（按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等）(2) 通过数据分析，说明重金属污染的主
2020-05-09 19:36:16
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原创 从0开始使用ArcGIS实现克里金（Kriging）插值（适用数学建模竞赛，详解）
适用：数学建模学习中遇到需要进行克里金（Kriging）插值的任务。希望尽快上手，选择出恰当的半函数模型，并获得插值后的图片。详细步骤：一、准备数据在excel中准备需要进行克里金插值的内容，应该包括至少三列：X坐标，Y坐标，数据。在每一列的列首做好标记，方便导入ArcMap后对应。注意存储时存为xls文件。二、将数据导如导ArcMap点击下面这个标记，把数据文件添加到ArcMap。如果是初次使用的化，可能会不知道进入添加数据对话框之后如何操作。这时应该先点击红框标记的图标，连接到文件夹。
2020-05-09 01:45:18
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原创 VS2017 无法打开"stido.h"等若干源文件解决方法汇总（适用已经修改了SDK版本但是仍未解决问题的情况）
背景：这种问题通常出现在代码是从其他地方移植过来的场景（老师提供、网上下载等）解决办法：Step1：检查项目的windows SDK版本【1】在解决方案资源管理器里右击当前工程的名称，这里是datalink选择属性在常规里可以查看和修改windows SDK版本，本机为win10，所以修改为10.0.17134.0（win10下可以支持的版本不唯一，其他版本也可以使用，一般...
2020-04-26 20:04:11
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原创 VoxResNet论文笔记
原文：《VoxResNet: Deep Voxelwise Residual Networks forVolumetric Brain Segmentation》一、这篇文章的核心思想1、使用了残差结构。2、深度监督（deep supervision）：损失函数是多层输出的结合（fusion）。3、输入是多模态图像（Multi-modality）与自动上下文信息（Auto-context...
2019-12-09 00:49:03
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原创 V-Net论文笔记
一、这篇文章的核心思想1、提出了可以应用在三维图像（volume）上的编码器-解码器（Encoder-Deconder architecture）结构的网络。基本结构和U-Net是很类似的。2、改进了损失函数（loss function），以解决图像分割任务中，前景（foreground）与后景（background）比例不平衡带来的问题。二、V-Net从上图中可以清楚的看到这个网络的结...
2019-12-09 00:41:23
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原创 CE-Net论文笔记
先放上原文地址：https://arxiv.org/abs/1903.02740在阅读这篇博文之前，建议先了解FCN和U-Net（参考《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》、《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》)一、这篇文章的...
2019-11-26 00:45:18
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2012年国赛A题相关资料.rar
2020-07-05
0-1规划的两种求解（模拟退火及Lingo求解）
2020-05-21
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