摘要：
1. 读入PNG图片(RGBA) from PIL import Image from skimage import io, color, util import cv2 img_pillow = Image.open(path) #<class 'PIL.PngImagePlugin.PngIma 阅读全文
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import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" #原始环境为了避免混乱的包冲突 1. 张量（tensor） import torch import numpy as np 1.1 初始化 data = [[1, 2],[3, 4]] x_dat 阅读全文
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一. 目标检测 目标检测（Object Detection）是计算机视觉里的一个重要领域 其主要任务是识别和定位视频图片中的特定物体，如人、车辆、动物、物体等，并将其标注出来 早期的时候，目标检测主要使用提取特征给分类器（SVM）进行分类的方法。这些方法通常基于图像的低级特征，如边缘、纹理和颜色等， 阅读全文
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一. 高光谱数据读取和特征 本文中数据用例使用 Pavia University HSI 以常见的公开高光谱数据mat格式为例,将mat数据转为字典类型，并读取其中的numpy from scipy.io import loadmat X = loadmat('data/PaviaU.mat')[' 阅读全文
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一. 高光谱技术 1.1 高光谱概述 普通光谱：有限的波长内采集光谱数据（可见光谱范围），只蕴含颜色信息，相当于只有R、G、B通道 多光谱： 在特定波长范围内选择几个离散的波长点进行数据采集（反射光谱特征峰差异很小，需要更高的分辨率） 高光谱具有更广泛的波长范围内采集连续的光谱数据（插值拟合），从而 阅读全文
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给你两个长度都为 n 的字符串 s 和 t 。你可以对字符串 s 执行以下操作： 将 s 长度为 l （0 < l < n）的 后缀字符串 删除，并将它添加在 s 的开头。 比方说，s = 'abcd' ，那么一次操作中，你可以删除后缀 'cd' ，并将它添加到 s 的开头，得到 s = 'cdab 阅读全文
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给你一个大小为 3 * 3 ，下标从 0 开始的二维整数矩阵 grid ，分别表示每一个格子里石头的数目。 网格图中总共恰好有 9 个石头，一个格子里可能会有多个石头。 每一次操作中，你可以将一个石头从它当前所在格子移动到一个至少有一条公共边的相邻格子。 请你返回每个格子恰好有一个石头的最少移动次数 阅读全文
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设计一个算法来序列化和反序列化二叉搜索树 对序列化/反序列化算法的工作方式没有限制 您只需确保二叉搜索树可以序列化为字符串，并且可以将该字符串反序列化为最初的二叉搜索树。 ###1. 非递归先序遍历 + 编码 ``` class Codec { public: // Encodes a tree t 阅读全文
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k 子序列指的是 s 的一个长度为 k 的 子序列 ，且所有字符都是唯一的，也就是说每个字符在子序列里只出现过一次。 定义 f(c) 为字符 c 在 s 中出现的次数。 k 子序列的 美丽值定义为这个子序列中每一个字符 c 的f(c)之和 ###1. 贪心 + 组合枚举 贪心选美丽值最大的字符，对于 阅读全文
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给你一个整数 n ，求恰由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的二叉搜索树 有多少种？返回满足题意的二叉搜索树的种数。 ###1. 动态规划 由于二叉搜索树是有序的，父节点值大于左子树，而小于右子树，所以选定根节点后会将集合划分为两部分 显然，左子树和右子树的构成同样也是个二叉搜索树个数 阅读全文