二维

今天，遇上一个需求就是根据数据生成图像，当然不仅仅是这么简单，但是突然觉得很好玩，就简单实验了一下，随机的生成二维的数据矩阵，然后使用这个随机矩阵的数据来生成随机的图像，仅仅是好玩，下面是具体的实现： def random_generate_pic(num=50): ''' 随机生成图片 ''' data_list=[] for i in range(num): one_list=[] for j in range(num): one_list.append(random.uniform(0,255)) data_list.append(one_list) data_list=np.asarray(data_list) pic=Image.fromarray(data_list.astype(np.uint8)) pic.save('random_generate_pic.png') 结果如下： 来源： CSDN 作者： Together_CZ 链接： https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/79720098

简述 网上方法有很多种。 这里就先记录下，一般人都想不到的一种来试试看~ import numpy as np T = np .arange (count_h) + np .arange (count_t)[:, np .newaxis ] print(T .shape ) 输出结果是： count_h： 100 count_t： 5400 ( 5400 , 100 ) 关键代码： T = np .arange (count_h) + np .arange (count_t)[:, np .newaxis ] 关于这个解释，是用到我之前写过的一篇快速生成希尔伯特矩阵的方法 一行代码生成希尔伯特矩阵（Python）矩阵迅速扩展操作 点击就可以访问了~ 来源： CSDN 作者： 肥宅_Sean 链接： https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/82712234

1、直接用列表生成m行n列的矩阵 m,n = map(int,input().split()) matrix = [[0]*(m)]*(n) 输出为： 这种方式生成的矩阵存在一定的问题，比如，无法给特定位置的元素赋值，例如： matrix[1][1] = 9 输出为： 可见，第二列的元素全部被赋值为9了 2、采用numpy生成想要维度的矩阵 import numpy as np x,y = map(int,input().split()) a = np.ones((x+1,y+1)) 输出为： 上面的输出特别漂亮，一个完美的矩阵形式输出，下面我们试一下修改特定位置的元素值。 import numpy as np x,y = map(int,input().split()) a = np.ones((x+1,y+1)) a[1][1] = 9 print(a) 输出为： 可见，我们成功修改了第二行第二列的元素值，因此通过numpy生成的矩阵更具有可操作性。比如下面的操作： import numpy as np x,y = map(int,input().split()) a = np.ones((x+1,y+1)) for i in range(1,x+1): for j in range(1,y+1): a[i][j] = a[i-1][j] + a[i][j-1] print(a

import numpy as np # 索引数据 # 一维向量 n5 0 = np.arange( 50 ) print (n5 0 ) print ( '一维向量取一个数:' ,n5 0 [ 1 ]) print ( '一维向量取一组数据(包头不包尾):' ,n5 0 [ 1 : 9 ]) print ( '一维向量取这个索引之后所有的数据:' ,n5 0 [ 1 :]) print ( '一维向量取这个索引之前所有的数据:' ,n5 0 [: 7 ]) print ( '一维向量从尾部按索引取数:' ,n5 0 [- 3 :- 1 ]) # 二维矩阵 n51 0 = n5 0 .reshape( 5 , 10 ) print (n51 0 ) print ( '二维矩阵取一行:' ,n51 0 [ 1 ]) print ( '二维矩阵取一列:' ,n51 0 [:, 1 ]) print ( '二维矩阵取行范围数据(包头不包尾):\n' ,n51 0 [ 1 : 3 ]) print ( '二维矩阵取列范围数据(包头不包尾):\n' ,n51 0 [:, 1 : 3 ]) print ( '二维矩阵取具体某个值:' ,n51 0 [ 1 , 1 ]) print ( '二维矩阵取行列范围数据(包头不包尾):\n' ,n51 0 [ 0 : 2 , 1 : 4 ]) #

题目链接： 题意： 给出一个n*n的矩阵，给出矩阵中所有位置的值 给出m个询问 对于每个询问有x,y,l，分表表示坐标与以该坐标为中心的正方形 对于每组查询我们输出该正方形中的最大值跟最小值的和除2向下取整，再用这个值取代原来在(x,y)的值 solve： 明显是二维线段树模板题 ，分别维护x跟y就行了，对于每个点建一棵线段树 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long #define re register void read(int &a) { a=0;int d=1;char ch; while(ch=getchar(),ch>'9'||ch<'0') if(ch=='-') d=-1; a=ch^48; while(ch=getchar(),ch>='0'&&ch<='9') a=(a<<3)+(a<<1)+(ch^48); a*=d; } int minn[3205][3205],maxx[3205][3205]; int n,minnn,maxxx; void pushupx1(int l,int r,int nowx,int nowy) { minn[nowx][nowy]=min(minn[nowx<<1][nowy],minn[nowx<<1|1][nowy]); maxx

一维卷积只在一个维度上进行卷积操作，而二维卷积会在二个维度上同时进行卷积操作。 转载自： https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 一维卷积：tf.layers.conv1d() 一维卷积常用于序列数据，如自然语言处理领域。 tf.layers.conv1d( inputs, filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(), kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None, trainable=True, name=None, reuse=None ) 参数： [1] inputs ：张量数据输入，一般是[batch, width, length] filters ：整数，输出空间的维度，可以理解为卷积核

微信公众号推广时，用户通过扫码关注公众号，统计用户是通过哪个 带场景二维码 进行关注的，并对用户自动分组打标签备注。直接使用微号帮平台渠道二维码生成功能即可实现。 用户转化的话还要搭配使用微号帮平台服务号每月400次群发、模板消息群发、生成海报二维码等功能。 1、渠道二维码生成入口 实现微信公众号带场景参数的二维码生成 2、实例【星期一提醒】场景 填写【星期一提醒】，默认是自动分组的，不要再选择，然后点击保存即可 3、生成带场景参数二维码后 步骤2保存后，自动返回生成界面，再进行营销设置 4、扫码弹出信息设置 设置 带场景参数的二维码 回复信息，支持文本信息、单图文、多图文、图片、语音、视频；另外还可以关联【关键词回复】功能里的关键词，节省配置时间 5、微信公众号实现效果 在步骤4设置多图文后，扫码后弹出信息的效果， 6、服务号每月400次群发 服务号每月400次群发，订阅号每天1次群发，通过带场景参数二维码关注的用户都会自动分在一个组，然后就可以对其进行群发信息了。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4119180/blog/3049028

[LuoguP2742] 凸包，就是说用一根有弹性的橡皮筋来围住平面上一堆点，然后求这根橡皮筋的长度 这里要有一些前置芝士： 向量积 Code： 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const int N = 1e4 + 7; 4 int n; 5 double ans; 6 struct node{ 7 double x, y; 8 }stk[N], a[N]; 9 double Cj(node a1, node a2, node b1, node b2) { 10 return (a2.x - a1.x) * (b2.y - b1.y) - (b2.x - b1.x) * (a2.y - a1.y); 11 }//向量的叉积,公式是(x1*y2 - x2 * y1) 12 //如果叉积大于0,代表左旋,反之就是右旋 13 double getdis(node a, node b) {//两点间距离公式 14 return sqrt((double)(a.x - b.x) * (a.x - b.x) + (double)(a.y - b.y) * (a.y - b.y)); 15 } 16 bool cmp(node a1, node b) {//按叉积排序 17 double now = Cj(a[1], a1

目录 前沿 I 一维系统与定点（Fix Point） “简单系统偏好平衡” II. 二维系统与振动 前沿 转载于：https://www.zhihu.com/question/26057307/answer/125928640 由于动力学的思维的高屋建瓴，因果关系的表述之清晰，决定了动力学终将不止步于物理，而它也的确席卷了那些通常认为物理不能染指的领域，如生物学，社会学，经济学，甚至语言学，心理学。 每当动力学进入一个领域，我们就可以说我们真正理解了那个领域，而之前，最多只是描述而已。 然而这个过程却只是进入20世纪才开启，为什么？ 原因在于 ，相比物理系统，那些领域都显得太 复杂 了， 而复杂的原因有三，一是元素太多，二是非线性，三是能量不守恒。 所谓元素多，好理解，无论是生物系统，还是社会，都是又无数的小单元组成的，如细胞，人。而非线性就较难表述。 那么，什么是线性？线性=可加和性。物理系统往往是线性的。如在牛顿力学里，力是可以加和的，物体受的合力是所有施加在物体的力的和，每一种力混合在一起时候都和它们单独存在时候一致。 线性显然在生活或社会这样的系统上不成立，你并不是把一堆细胞放在一起就有了生命体，也不是把一堆人放在一起就有了社会，细胞组成生命或人组成社会，都是在更大尺度上形成了新的组织。 而这些组织所呈现的性质，完全不能等价于组成它们的单元的性质的加和。

1 ．实验目的： 理解掌握OpenGL程序的投影变换，能正确使用投影变换函数，实现正投影与透视投影。 2 ．实验内容： （1） 使用图a中的尺寸绘制小桌，三维效果图见图b。要求绘制小桌各部件时只能使用函数glutSolidCube()和变换函数，不能使用函数glVertex()等直接指定顶点位置； （2）添加键盘按键或右键菜单控制实现小桌效果图在正投影和透视投影模式间的切换；在此基础上，考虑一点透视、两点透视、三点透视三类效果图的显示。 3 ．实验原理： OpenGL通过相机模拟、可以实现 计算机 图形学中最基本的三维变换，即几何变换、投影变换、视口变换等，同时，OpenGL还实现了矩阵堆栈等。理解掌握了有关坐标变换的内容，就算真正走进了精彩地三维世界。 一、OpenGL中的三维物体的显示 （一）坐标 系统 在现实世界中，所有的物体都具有三维特征，但计算机本身只能处理数字，显示二维的图形，将三维物体及二维 数据 联系在一起的唯一纽带就是坐标。 为了使被显示的三维物体数字化，要在被显示的物体所在的 空间 中定义一个坐标系。这个坐标系的长度单位和坐标轴的方向要适合对被显示物体的描述，这个坐标系称为世界坐标系。世界坐标系是始终固定不变的。 OpenGL还定义了局部坐标系的概念，所谓局部坐标系，也就是坐标系以物体的中心为坐标原点，物体的旋转或平移等操作都是围绕局部坐标系进行的，这时