我有这个问题,我不知道如何获取工具栏上的Git部分.下图显示了具体错误:

谢谢你的所有答案!

我正在对特定图像执行2D FFT,并得到其光谱分量.现在,此图像已与另一图像叠加,以产生周期性噪声.

原始图像以及周期性噪声版本如下所示:

原始图像

周期性噪声图像

为了对此进行过滤,我使用了手动盒子来屏蔽幅度谱中相对于其他组件非常大的组件,如下所示.

完成此操作后,我执行逆FFT,但我没有得到原始图像.

有谁知道我做错了什么？

以下是屏蔽这些值的代码,然后继续对屏蔽的光谱图像进行反向2D FFT:

pat1 = imread('Pattern1.png');

spec_orig = fft2(double(pat1));     
spec_orig2 = abs(spec_orig); 
spec_img = fftshift(spec_orig2);

for j = 115:125
    for n = 96:106
        spec_img(n,j) = 0; 
    end
    for n = 216:226
        spec_img(n,j) = 0; 
    end
    for n = 274:284
        spec_img(n,j) = 0; 
    end
    for n = 298:308
        spec_img(n,j) = 0; 
    end
    for n = 12:22
        spec_img(n,j) = 0; 
    end
    for n = 37:47
        spec_img(n,j) = 0; 
    end
end

%Getting Back the Image for …

我也遇到了很多问题与同开始文字_如_Peter.那究竟是什么区别:

good(_,_).

和

good(_,_Peter).

谢谢你回答我的问题!

目前正在研究一个回归问题tf2.0。为了准备我的数据集，我使用了以下代码：

train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(([train_X], [train_y])).batch(BATCH_SIZE).repeat()
val = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(([val_X], [val_y])).batch(BATCH_SIZE).repeat() 

现在，如果我们看看它们的形状：

<RepeatDataset shapes: ((None, 42315, 20), (None, 42315)), types: (tf.float64, tf.float64)>
<RepeatDataset shapes: ((None, 2228, 20), (None, 2228)), types: (tf.float64, tf.float64)>

我认为这是相当正确的。现在，如果我通过如下所示的模型运行这些，它们似乎训练和工作得很好：

simple_lstm_model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(8),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

simple_lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='mae')

history = simple_lstm_model.fit(train, epochs=EPOCHS,
                      steps_per_epoch=EVALUATION_INTERVAL,
                      validation_data=val, validation_steps=50)

但是，当我使我的模型稍微复杂一些并尝试编译它时，它给了我这个问题的标题的错误。有关错误的详细信息位于此问题的最底部。复杂模型如下图所示：

comp_lstm = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(64),
    tf.keras.layers.LSTM(64),
    tf.keras.layers.LSTM(64),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

comp_lstm.compile(optimizer='adam', loss='mae')

history = comp_lstm.fit(train, 
                      epochs=EPOCHS,
                      steps_per_epoch=EVALUATION_INTERVAL,
                      validation_data=val, validation_steps=50)

事实上，我想尝试一个双向 LSTM，但似乎多个 LSTM 堆栈本身给了我如下所述的问题。

错误

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-8a86aab8a730> in <module> …

我正在尝试将a的结果输出Multimap.get()到文件。但是我得到[和]字符分别显示为第一个和最后一个字符。

我尝试使用此程序，但它不显示整数之间的任何分隔符。我怎么解决这个问题？

package main;

import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;

import com.google.common.collect.ArrayListMultimap;
import com.google.common.collect.Maps;
import com.google.common.collect.Multimap;

public class App {

public static void main(String[] args) {

    File file = new File("test.txt");
    ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
    Multimap<Integer, String> newSortedMap = ArrayListMultimap.create();

    try {
        Scanner s = new Scanner(file);
        while (s.hasNext()) {
            list.add(s.next());
        }
        s.close();
    } catch (FileNotFoundException e) {
        System.out.println("File cannot be found in …

我目前正在学习使用SQL,我对这两者之间差异的基本原理感到困惑.我目前正在使用MYSQL Workbench.

谢谢您的回答!

这是我写的一些代码,用于显示图像的幅度谱:

orig_imdata = imread('Original_Image.png'); 
spec_orig = fft2(double(orig_imdata));
spec_orig2 = abs(spec_orig); 
spec_img = fftshift(spec_orig2);
imshow(spec_img); 

当我注释掉的使用abs和公正fftshift的形象,我得到的图像,尽管相位和幅度.如果我abs在使用后立即应用该功能fftshift,我会得到一个空白的结果imshow.我需要一张图像光谱分析幅度的图像.

有谁知道这里出了什么问题？

我目前有一个问题,我想获得一个n-1级别的目录列表.结构看起来有点像下图,我想要一个蓝色的文件夹列表.但是,树的高度在整个文件系统中是不同的.

由于所有蓝色的文件夹通常以字符串结尾images,我在Python下面编写了代码:

def getDirList(dir):
    dirList = [x[0] for x in os.walk(dir)]
    return dirList

oldDirList = getDirList(sys.argv[1])

dirList = []

# Hack method for getting the folders
for i, dir in enumerate(oldDirList):
    if dir.endswith('images'):
        dirList.append(oldDirList[i] + '/')

现在,我不想使用这种方法,因为我想要一个通用的解决方案,使用Python或者bash脚本,然后将bash脚本结果读入Python.哪一个在实践和理论上更有效？

在下面给出的代码中,有!(剪切)修剪效率的选择点.我很确定reverse谓词和agent_do_moves谓词是必不可少的.

solve_task(Task,Cost):-
    agent_current_position(oscar,P),
    solve_task_a(Task,[b(0,0,P)],[],R,Cost,_NewPos),!,  % prune choice point for efficiency
    reverse(R,[_Init|Path]),
    agent_do_moves(oscar,Path).

目前正在查看本指南,将OpenMP与C/C++程序一起使用,并creating a magic function在下面的引文中思考它们的含义:

在内部,GCC通过创建一个魔术函数并将相关代码移动到该函数中来实现这一点,以便在该块中声明的所有变量成为该函数的局部变量(因此,每个线程的本地变量).另一方面,ICC使用类似fork()的机制,并不创建魔术函数.当然,这两种实现都是有效的,并且在语义上是相同的.