pad

I need to pad the integer part with 0, the integer part must be at least 2 characters str_pad( 2 ,2,"0",STR_PAD_LEFT);// 02 -> works str_pad( 22 ,2,"0",STR_PAD_LEFT);// 22 -> works str_pad( 222 ,2,"0",STR_PAD_LEFT);// 222-> works str_pad( 2. ,2,"0",STR_PAD_LEFT);// 2. -> fails -> 02. or 02 str_pad( 2.11 ,2,"0",STR_PAD_LEFT);// 2.11-> fails -> 02.11 Is there simple code for that? If possible the same in Java please double x=2.11; String.format("%02d%s", (int) x, String.valueOf(x-(int) x).substring(1)) is not only ugly but prints 02.10999999999999988 edit for Java: Java integer part padding You

复习了一下离散卷积，主要的步骤就是翻转、平移、相乘 复习了一下CNN的简单过程，并且看了一些 卷机神经网络(CNN)反向传播算法 ，这个反向传播确实要比DNN的复杂一些，等过段时间写个博客总结一下吧。 基于numpy实现离散卷积 def conv ( lst1 , lst2 ) : res = [ ] lst1 . reverse ( ) len1 = len ( lst1 ) len2 = len ( lst2 ) for i in range ( 1 , len1 + 1 ) : # 移入翻转后的第一个信号 tmp = lst1 [ len1 - i : ] sum_area = sum ( ( i * j for i , j in zip ( tmp , lst2 ) ) ) res . append ( sum_area ) for i in range ( 1 , len2 ) : #移出翻转后的第一个信号 tmp = lst2 [ i : ] sum_area = sum ( ( ( i * j for i , j in zip ( tmp , lst1 ) ) ) ) res . append ( sum_area ) return res if __name__ == '__main__' : lst1 = [ 1 , 2 , 3 ] lst2 = [ 4 , 5

　　PCB设计对于电源电路设计来说至关重要，也是新手必要攻下的技术之一，小编在本文中就将分享关于PCB设计中的一些精髓看点。 　　PCB结构设计 　　这一步根据已经确定的电路板尺寸和各项机械定位，在PCB 设计环境下绘制PCB板面，并按定位要求放置所需的接插件、按键/开关、螺丝孔、装配孔等等。并充分考虑和确定布线区域和非布线区域(如螺丝孔周围多大范围属于非布线区域)。 　　PCB布局 　　①按电气性能合理分区，一般分为：数字电路区(即怕干扰、又产生干扰)、模拟电路区(怕干扰)、功率驱动区(干扰源); 　　②完成同一功能的电路，应尽量靠近放置，并调整各元器件以保证连线最为简洁;同时，调整各功能块间的相对位置使功能块间的连线最简洁; 　　③ 对于质量大的元器件应考虑安装位置和安装强度;发热元件应与温度敏感元件分开放置，必要时还应考虑热对流措施; 　　④I/O驱动器件尽量靠近印刷板的边、靠近引出接插件; 　　⑤时钟产生器(如：晶振或钟振)要尽量靠近用到该时钟的器件; 　　⑥在每个集成电路的电源输入脚和地之间，需加一个去耦电容(一般采用高频性能好的独石电容);电路板空间较密时，也可在几个集成电路周围加一个钽电容; 　　⑦继电器线圈处要加放电二极管(1N4148即可); 　　⑧布局要求要均衡，疏密有序，不能头重脚轻或一头沉。 　　需要特别注意，在放置元器件时，一定要考虑元器件的实际尺寸大小

卷积神经网络 代码： https://github.com/TimVerion/cat 卷积层 卷积层：通过在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射 原理:基于人脑的图片识别过程，我们可以认为图像的空间联系也是局部的像素联系比较紧密，而较远的像素相关性比较弱，所以每个神经元没有必要对全局图像进行感知，只要对局部进行感知，而在更高层次对局部的信息进行综合操作得出全局信息；即局部感知。 卷积分的知识 过程: 作用: 局部感知：在进行计算的时候，将图片划分为一个个的区域进行计算/考虑； 参数共享机制：假设每个神经元连接数据窗的权重是固定的 滑动窗口重叠：降低窗口与窗口之间的边缘不平滑的特性。 不同的过滤器产生不同的效果: 真实做了什么? 一步有一步的浓缩,产生更加靠谱更加准确的特征 一张图片卷积后高和宽如何变化? # 卷积函数def conv_fun(cache): x, w, b = cache["a"], cache["w"], cache["b"] pad, stride = cache["pad"], cache["stride"] N, C, H, W = x.shape F, C, HH, WW = w.shape # numpy提供的可以填充0的api,constant代表用一样的值填充前两维不填,后两维各自填充pad行 x_padded = np.pad(x

I want to know how I can pad a 2D numpy array with zeros using python 2.6.6 with numpy version 1.5.0. Sorry! But these are my limitations. Therefore I cannot use np.pad . For example, I want to pad a with zeros such that its shape matches b . The reason why I want to do this is so I can do: b-a such that >>> a array([[ 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1.]]) >>> b array([[ 3., 3., 3., 3., 3., 3.], [ 3., 3., 3., 3., 3., 3.], [ 3., 3., 3., 3., 3., 3.], [ 3., 3., 3., 3., 3., 3.]]) >>> c array([[1, 1, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0,

签到，是一种识别，辩证，是出入一场活动的凭证，趋于不同类型的活动，不同规模使用的签到方式是不一样的。 在会议会展活动当中，往往第一关就是签到环节，一个巧妙专业的签到安排往往比会议本身更能给参会嘉宾留下深刻的印象。 那么如何，巧妙的利用各种创意签到，提升入场效率，给与会嘉宾留下深刻的印象呢？ 电子签到，是近年来比较流行的签到方式，主要运用人脸识别技术、二维码识别技术、RFID技术，来完成参会人员身份识别，快速完成参会入场，和参会人员信息统计。 ★ PAD人脸识别签到 智慧会务PAD人脸识别签到是人脸识别技术在会议会展服务中应用，通过前期完成人脸注册，与会人员到场后，在PAD上识别人脸，比对成功即可完成签到，真正实现刷脸入场。 PAD人脸识别签到的优势： ▪ 刷脸签到3秒搞定，快速实现会议签到入场； ▪ 无需专业设备，在PAD上安装智慧会务人脸识别签到软件，即可实现人脸签到； ▪ 可结合打印机使用，识别人脸后，自助打印参会人员胸卡； ▪ 操作简单便捷，签到数据实时生成，便于统计。 推荐理由： 适用于一些高端的会议活动，使用成本相对较低，通过人脸识别技术的应用，可以提升签到环节的科技含量，强化现场互动。 ★ 人脸闸机门禁 智慧会务人脸闸机门禁系统，将人脸识别技术和闸机门禁进行结合，解决了会议会展中，智能观展，快速入场的需求，通过前期人脸注册，现场人脸识别开启闸机门禁系统