小编FiR*_*iTi的帖子

我尝试使用IPython.display和以下代码:

from IPython.display import display, Image
display(Image(filename='MyImage.png'))

我还尝试使用matplotlib以下代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
plt.imshow(mpimg.imread('MyImage.png'))

在这两种情况下,都不显示任何内容,甚至不显示错误消息.

我使用TensorFlow创建了一个具有金字塔结构的隐藏层神经网络.这是代码:

num_classes = 10
image_size = 28

#Read the data
train_dataset, train_labels, valid_dataset, valid_labels, test_dataset, test_labels = OpenDataSets("...")
#Create and convert what is needed.
tf_train_dataset = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, image_size * image_size))
tf_train_labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, num_labels))
tf_valid_dataset = tf.constant(valid_dataset)
tf_test_dataset = tf.constant(test_dataset)

#Then I create the NN.
Wh = tf.Variable(tf.truncated_normal([image_size * image_size, image_size * image_size / 2]))
bh = tf.Variable(tf.truncated_normal([image_size * image_size / 2]))
hidden = tf.nn.relu(tf.matmul(tf_train_dataset, Wh) + bh)

Wout = tf.Variable(tf.truncated_normal([image_size * image_size / 2, num_labels]))
bout = …

dataframe.saveasTextFile,仅以分隔格式保存数据.如何在JAVA中使用标题保存数据框.

sourceRufFrame.toJavaRDD().map(new TildaDelimiter()).coalesce(1, true).saveAsTextFile(targetSrcFilePath);

我对二进制图像中的扩张是如何完成有理论上的理解.

AFAIK,如果我的SE(结构元素)是这个

0 1
1 1. 

哪里.代表中心,我的形象(二进制就是这个)

0 0 0 0 0
0 1 1 0 0
0 1 0 0 0
0 1 0 0 0
0 0 0 0 0

所以扩张的结果是

0 1 1 0 0 
1 1 1 0 0
1 1 0 0 0
1 1 0 0 0
0 0 0 0 0

根据SE,我通过在0,+ 1(向上)和-1(向左)方向上移动Image获得上述结果,并取得所有这三个移位的并集.

现在,我需要弄清楚如何在C,C++中实现它.我不知道如何开始以及如何采用集合的联合.我想到了表示原始图像,三个移位图像和通过结合获得的最终图像; 全部使用矩阵.

我有什么地方可以获得一些样本解决方案或任何想法继续下去吗？

谢谢.

我想使用SIMD操作在字节数组中找到最小/最大值.到目前为止,我能够通过数组并将最小/最大值存储到__m128i变量中,但这意味着我正在寻找的值与其他值混合在一起(确切地说是15个其他值).

我在这里和这里找到了这些讨论的整数,这个页面用于浮点数,但我不明白如何工作_mm_shuffle*.所以我的问题是:

1. 为了从__m128i变量中提取最小/最大字节(或无符号字节)值,我必须执行哪些SIMD操作？
2. _mm_shuffle*如何工作？当我在网上查看"最小"文档时,我不明白.我知道它与_MM_SHUFFLE宏有关,但我没有得到这个例子.

我曾经在 java 8 上使用 proguard 5，但由于我现在使用 Java 11，我已经下载了 proguard 6.1.1，但我遇到了问题。

1 - 由于 proguard 没有在java.awtor 中找到基本类，所以产生了很多警告java.lang：

Warning: ...: can't find referenced class java.awt.image.BufferedImage
Warning: ...: can't find referenced class javax.swing.JPanel
Warning: ...: can't find referenced class java.lang.management.ManagementFactory

我可以通过添加 global 或 specifics 来删除所有警告-dontwarn，但我认为这并不理想。有更好的解决方案吗？

2 - 如果我使用选项删除警告，-dontwarn则会生成错误：

Unexpected error while performing partial evaluation:
  Class       = [...]
  Method      = [<init>()V]
  Exception   = [java.lang.IllegalArgumentException] (Can't find common super class of [softwares/progeria/nuclei/NucleiLabeling] (with 1 known super classes) …

我有一个具有两个特征的数据集，我曾经Seaborn.relplot根据另一个特征来绘制它们，我得到了这个结果：

但我想使用 Seaborn 添加点密度，正如我们可以在本次讨论或本次讨论中观察到的那样，请参见下图。

我该如何使用 Seaborn 来做到这一点？

我有三个功能几乎完全相同,但根据参数类型,过程有点不同:

template<typename T> void Func1(const T *in, T *out)
{
    static_assert(std::is_same<T, INT8>::value
                  || std::is_same<T, UINT8>::value
                  || std::is_same<T, INT16>::value
                  || std::is_same<T, UINT16>::value, "");
    //...
}

template<typename T> void Func2(const T *in, T *out)
{
    static_assert(std::is_same<T, INT32>::value || std::is_same<T, UINT32>::value, "");
    //...
}

template<typename T> void Func3(const T *in, T *out)
{
    static_assert(std::is_same<T, float>::value || std::is_same<T, double>::value, "");
    //...
}

但我不希望用户必须决定调用哪个函数,所以我尝试自动执行.不幸的是到目前为止(我是C++初学者),我知道的唯一方法是:

template<typename T> void Function(const T *in, T *out)
{
    if (std::is_same<T, UINT8>::value
        || std::is_same<T, UINT16>::value
        || std::is_same<T, INT8>::value
        || std::is_same<T, INT16>::value) …

我安装了 miniconda 并创建了一个环境：

conda create --prefix /path/to/a/directory/Python36 python=3.6

然后我尝试激活它：

conda activate /path/to/a/directory/Python36

但我收到此错误消息：

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
To initialize your shell, run
$ conda init <SHELL_NAME>

但是当我运行时condo init --all，我没有任何变化，一切都已经初始化。

...
No action taken.

我错过了什么？

我有一个表示图像的numpy.ndarray，我想给它添加随机噪声。我已经进行了一些测试，到目前为止，我要做的最快的解决方案是：

def RandomNoise(x):
    x += np.random.random(x.shape)

但是，当我有大图像/阵列时，此解决方案仍然太慢。最快的方法是什么？