Junzhao

摘要： np.concatenate((a, b), axis = 0) 按照axis结合两个矩阵，结合后的矩阵在axis的方向上增长 比如两个2×2的矩阵按照axis=0结合，输出矩阵为4×2 np.array.reshape(m, n) np.tile(a, n) 将矩阵a为单位复制成n的模样 n可以是number、tuple、array np.rot90(a, k = 1) 旋转矩阵a，k为次数，正... 阅读全文

摘要： 构建numpy矩阵 numpy的array和Python的list是不同的数据类型 但是能够通过np.array()和array.tolist()来相互转换 读取numpy矩阵 读取矩阵中元素与读取list中元素大同小异，但需要注意 m = array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], ... 阅读全文

摘要： 在Python的世界中，万物皆为对象，包括常量（numbers、strings、tuples···），也包括自定义的（lists、dict、functions···），这些对象犹如群星存在于茫茫宇宙中，但仅当我们为其赋予一个代号时（比如s='star wars'），才能够利用这个对象 而这些对象又分为可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象 不可更改对象包括：numb... 阅读全文

摘要： NIFTI图像，即.nii后缀图像 在转换成png之前需要先 1. 逆时针旋转90° 2. 垂直翻转 才能恢复原始的方位 阅读全文

摘要： 关于实验： 1. 在进行实验之前，需要对数据集多加关心，切忌为了降低难度而使用简单的数据集，泛化的模型才有适用性。 2. 其次留意容易忽略的参数，比如z_dimension、batch_size等，特别是在更换数据集训练时，这些参数并非一成不变。 3. 在调用方法前，仔细考察其参数对调用的影响，比如 阅读全文

摘要： 先验：结果先于经验 比如从一个先验分布（高斯分布）中采样随机向量之前，就能够知道该向量服从高斯分布。 后验：结果后于经验 必须在计算（散度等）之后才能够得到结果。 阅读全文

摘要： 凸集： 一个集合内任意两点的连线段都在该集合内 凸函数： 凸函数是一个定义在某个向量空间的凸子集C上的实值函数f，而且对于凸子集C中任意两个向量x1x2 成立。函数形如下凸。 Reference： https://blog.csdn.net/luolang_103/article/details/8 阅读全文

摘要： 1 from torch.utils.data import DataLoader 2 from torchvision import datasets 3 from PIL import Image as img 4 5 dataPath = './data/imgs/' 6 7 dataset 阅读全文

摘要： 转置卷积实际是根据输入卷积核和输入特征图生成中间卷积核和特征图，再进行卷积操作 输入的卷积核kernel 大小 Size = size 步长 Stride = stride 填充 Padding = padding 输入特征图 H W 中间卷积核kernel' 大小 Size' = size 步长 阅读全文

摘要： PIL.Image.size与numpy.array.shape不同 1 >>> i=Image.open('11.png') 2 >>> i.size 3 (170, 256) #(W,H) 4 >>> j=np.array(i) 5 >>> j.shape 6 (256, 170) #(H,W) 阅读全文