方法一 利用数组的物理地址进行传递 下方单元格中的代码显示了一个非常简单的数据移动代码段，可用于与可编程逻辑共享数据。 我们利用Python numpy包来操纵ARM处理器上的缓冲区， 然后可以将缓冲区指针发送到可编程逻辑以共享数据。 我们不假定加载了什么可编程逻辑设计，因此这里我们仅分配所需的内存 ...
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2020-07-12 00:32:36
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第9章 时序数据 import pandas as pd import numpy as np 一、时序的创建 1. 四类时间变量 现在理解可能关于③和④有些困惑，后面会作出一些说明 名称 描述 元素类型 创建方式 ① Date times（时间点/时刻） 描述特定日期或时间点 Timestamp ...
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2020-07-11 23:01:34
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两个矩阵或序列进行合并 A=np.array([1,1,1]) B=np.array([2,2,2]) print(np.vstack(A,B))# 上下合并 vertical stack D=np.hstack((A,B))#左右合并 horizontal stack 上下合并结果为 [[1,1, ...
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2020-07-11 22:56:52
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1.numpy的array操作 1 #1.导入numpy 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 #2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6] 6 #(1)输出a 的类型（type）(2)输出a的各维度的大小（sha ...
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2020-07-11 22:38:31
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Chapter1 - 像素(Pixel)操作 import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("opencv.png") 一、改变像素值 # copy image, deep copy img_copied = np.copy(src) # c ...
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2020-07-11 13:04:28
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{{uploading-image-382865.png(uploading...)}} 第4章 变形 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv') df.head() School Class I ...
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2020-07-11 12:34:37
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前文传送门： 「Python 图像处理 OpenCV （1）：入门」 「Python 图像处理 OpenCV （2）：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图 ...
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2020-07-11 09:33:27
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1. numpy 的array操作 # 1. 导入numpy库 import numpy as np # 2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], # (1) 输出a 的类型（type） # (2) 输出a的各维度的大小（shape） # (3) 输出 a的第一个元素（值为4） a = n ...
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2020-07-10 23:56:06
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numpy是用于处理矩阵运算非常好的工具。执行效率高，因为其底层是用的是C语句 #使用numpy,需要将数据转换成numpy能识别的矩阵格式。 基本用法: numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = Fal ...
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2020-07-10 21:29:38
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numpy、tensorflow手写SkipGram(没有negative sampling)和cbow： http://www.claudiobellei.com/2018/01/07/backprop-word2vec-python/ 这两种实现都需要动手算梯度，手动实现梯度下降，且不没有使用n ...
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2020-07-10 18:47:16
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