论文名称：Learning Linear Transformations for Fast Image and Video Style Transfer论文收录于CVPR2019项目地址Github

为了防止跟 php 语法冲突可以这样写 \\( 和 \\) 包裹公式： {代码...} 效果：\(x_t + y_t = z_t\)

即使是#define A B C D ...都是把 A 之后的参数并在一起，用A来代替

PILcv2读取函数Image.open()cv2.imread()数据类型PILnumpy.ndarray颜色通道排列RGB\RGBABGR尺寸排列HWCHWC像素点范围0~2550~255相互转换a=cv2.cvtColor(numpy.array(a),cv2.COLOR_RGB2BGR)a=Image.fromarray(cv2.cvtColor(a,cv2.COLOR_BGR2RGB))

提出问题：之前的方法没有考虑浅层特征，或者只考虑了全局信息没有考虑局部信息，导致输出不自然或者不好的局部扭曲。（参照AdaIN和SANet）

1.目标 拟合函数 $ f(x)=2x_{1}^{3}+3x_2^2+4x_3+0.5 $ 2.理论 原理和一维线性回归以及多维线性回归差不多，只不过次数更高。 3.实现 3.1 环境 {代码...} 3.2 构造数据 {代码...} 3.3 构造模型并创建对象 {代码...} 3.4 选择优化器 {代码...} 这里使用的是均方误差，...

1.目标 拟合函数$ f(x) = 5.0x_1+4.0x_2+3.0x_3+3 $ 2.理论 和一维线性回归大同小异。 3.实现 3.0 环境 {代码...} 3.1 必要的包 {代码...} 3.2 创造数据并转换形式 {代码...} 3.3 构造模型并创建对象 {代码...} 3.4 检查CUDA {代码...} 3.5 选择优化器 这里使用均方...

给定数据集$ D=\{(x_1, y_1),(x_2, y_2),...,(x_n,y_n)\} $，找出$ f(x) $，使得$ f(x_i)=k·x_i+b $尽可能接近 $ y_i $。

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Python是一种神奇的语言。事实上,它是近几年世界上发展最快的编程语言之一，它一次又一次证明了它在开发工作和数据科学立场各行业的实用性。整个Python系统和库是对于世界各地的用户(无论是初学者或者高级)都是一个恰当的选择。其成功和受欢迎的原因之一是它强大的库...

plt.plot() 只有一个输入列表或数组时，参数被当作Y轴，X轴以索引自动生成plt.savefig() 将输出图片存储为文件，默认PNG格式，可以通过dpi修改输出质量plt.plot(x,y) 当有两个以上参数时，按照X轴和Y轴顺序绘制数据点

numpy的数组对象ndarray np.array()生成一个ndarray数组 np.array()输出成[]形式，元素由空格分割 轴(axis)：保存数据的维度 秩(rank)：轴的数量 ndarray对象的属性 属性 说明 .ndim 秩，即轴的数量或维度的数量 .shape ndarray对象的尺度，对于矩阵，n行m列 .size n...

市里新修了一个图书馆，现在招募一个图书管理员叫T，T知道图书馆里的图书更新和借阅等信息。现在有三个同学甲乙丙想去了解以后几个月的图书馆图书信息和借阅信息，于是它们去T那里注册登记。当图书馆图书更新后，T就给注册了的同学发送图书更新信息。三个月后，丙不...

策略模式简单说和小时候我们玩的玩具差不多，一堆零部件通过不同的拼凑构成几个不同的机器人。 1.举个栗子 我们买了一个机器人，同时这个机器人配了三把武器，三把武器可以替换使用 2.Show in Code 在实例中，我们先创造一个人，天生自带人手 {代码...} 现在我们再给...

$$ \begin{bmatrix} x \\ p(x) \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x_1 & ... & x_n \\ p(x_1) & ... & p(x_n) \\ \end{bmatrix} $$

在现实生活中，我们会遇到各种各样的数据，而且其中绝大多数的数据是“有毛病”的，不利于后期进行分析，所以我们在分析前需要进行数据的预处理。 3.1 数据预处理：概述 3.1.1 数据质量 数据质量包括准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和可解释性 3.1.2 数据预处...

简单说就是通过给的内容图片中学习内容，从风格图片中学习风格特征，最后将学习到的内容特征和风格特征按比例凑在一起就好了。那么问题来了，我们怎么衡量网络学习后的生成的图片与我们提供图片的相似程度呢？很直接的方法就是比较，用生成图片分别与内容图片和风格...

1. 什么是信息 1.1 在通信中对信息的表达： 信息是指各个事物运动的状态及状态变化的方式。 消息是信息的载体。 信号是信息的物理表达。 信息具有广泛性和抽象性。 1.2 信息的重要性质 存在普遍性，有序性，相对性，可度量性，可扩充性，可储存、传输与携带，可压缩...

标称属性的值是一些符号或事物的名称，这些值不必具有有意义的序（无序）。每个值代表某种类别、编码或状态，因此标称属性又被看做是分类的。例如：头发颜色：黑色、黄色、棕色和白色。标称属性不能求出均值和中位数，但可以找出众数。

数据挖掘又称从数据中挖掘知识、知识提取、数据/模式分析、数据考古和数据捕捞 1. 为什么进行数据挖掘？ 日益增长的数据同其中能得到的知识量的矛盾。数据越来越多，就迫切需要从数据中提取信息的工具。简单讲就是从数据中挖掘知识。 2. 什么是数据挖掘？ 数据挖掘就...