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Typescript类型体操 - Flatten

题目中文在这个挑战中，你需要写一个接受数组的类型，并且返回扁平化的数组类型。例如: type flatten = Flatten<[1, 2, [3, 4], [[[5]]]]> // [1, 2, 3, 4, 5] English In this challenge, you would need to write a type that takes an array and emitted the flatten array ty

一天一个仿lodash函数实现-flatten

flatten 数组元素铺平一层 function flatten(arr){ return arr.reduce((pre, cur)=>{ return pre.concat(cur) }, []) } flattenDeep 数组元素全部铺平，采用递归的方式，当遇到元素为数组时，继续调用函数来铺平数组，否则直接concat function flattenDeep(arr) { return arr.

Pytorch 中 torch.flatten() 和 torch.nn.Flatten() 实例详解

torch.flatten() 　　torch.flatten(x) 等于 torch.flatten(x，0) 默认将张量拉成一维的向量，也就是说从第一维开始平坦化，torch.flatten(x，1) 代表从第二维开始平坦化。 Example： import torch x=torch.randn(2,4,2) print(x) z=torch.flatten(x) print(z) w=torch.flatten(x,1)

gym库中from gym.wrappers import FlattenObservation的理解

看代码的过程中看到有这样的调用： from gym.wrappers import FlattenObservation if sinstance(env.observation_space, gym.spaces.Dict): env = FlattenObservation(env) 不是很理解这个代码的意思。 =========================================

图像识别-OSTU阈值分割

原理方面，其他网友已经讲得很详细了，这里补充下python代码 https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/49387483 点击查看代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # ICV=PA∗(MA−M)2+PB∗(MB−M)2 # 每一个阈值将整个直方图分割成两部分 #

Python中flatten,matrix.A用法

一、用在数组 >>> a = [[1,3],[2,4],[3,5]] >>> a = array(a) >>> a.flatten() array([1, 3, 2, 4, 3, 5]) 二、用在列表如果直接用flatten函数会出错 >>> a = [[1,3],[2,4],[3,5]] >>> a.flatten() Traceback (most recent call last

pytorch flatten()

torch.flatten(input, start_dim, end_dim). 举例：一个tensor 3*2* 2 start_dim=1 output 3*4 start_dim=0 end_dim=1. 6*2 如果没有后面两个参数直接变为一维的

python拖拽显示直方图

https://blog.csdn.net/lanlanmingyue/article/details/102745376 python3.8 安装依赖 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pillow pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib zft.py # -*- coding: utf-8 -*- import s

Python代码阅读（第35篇）：完全（深度）展开嵌套列表

Python 代码阅读合集介绍：为什么不推荐Python初学者直接看项目源码本篇阅读的代码实现了将一个嵌套列表的所有嵌套层次完全展开，形成一个简单的列表的功能。本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python。 deep_flatten from collections.abc import Iterable def deep_flatt

fp-ts函数式编程 - option, map, flatten & chain

继第一篇之后，本文将介绍fp-ts中的option,map,flatten与chain。 option 作为一个容器，其所包含的内容可以为空(undefined)，配合pipe使用可以提供安全的数据操作。如果遇到数据为空，则pipe后续方法不执行。代码示例如下： import { pipe } from "fp-ts/lib/function"; import * as O from

python之递归生成器[yield用法]

在Magnus Lie Hetland所写的畅销书籍《Python基础教程》中讲到了递归生成器的用法。其中，作者举了一个例子，假设有一个列表nested: nested = [[[1],2],3,4,[5,[6,7]]] 一、晦涩的程序如果我们想要依次打印列表中的数字，需要用到递归生成器，

吴恩达深度学习第一节作业1——实现简单逻辑回归

文章目录一些笔记写作业导入数据取出训练集、测试集处理数据的维度标准化数据sigmoid 函数初始化参数w、b前向传播、代价函数、梯度下降优化预测函数模型整合使用模型绘制代价曲线单个样本测试不同alpha的比较预测新图根据笔记中的公式进行构造函数，之后使用模型进行

吴恩达机器学习课后题----支持向量机svm

题目：在本练习中，您将使用支持向量机(SVMs)来构建垃圾邮件分类器。数据集： https://www.heywhale.com/mw/project/5da961c8c83fb400420f3dd7/dataset python代码：支持向量机 import numpy as np import pandas as pd import scipy.io as io import matplotlib.pyplot as plt #

Numpy中的ravel()与flatten()函数

说点个人见解。 ravel()与flatten()都具有展平的功能，都可以将数组拉成一维，从结果来看，二者效果一样。但ravel()更特殊，它有点c++里面引用的感觉，就是将拉长后的数组进行某个值的修改，然后拉长前的值会同时发生改变；而flatten()显得更独立，是一个崭

numpy作业3

import numpy as np x = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[1,2,3]]) x.flatten() x.ravel() x.flatten('F') x.flatten()[1] = 20 x x.ravel()[1] = 20 x x.reshape(1,-1) array([[ 1, 20, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 3]]) x = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) np.prod(x

python3 列表扁平化

参考:https://www.cnblogs.com/traditional/p/12422934.html 使用 yield yield 返回的是一个迭代器，所以要用列表推导式将所有元素提取到列表中去。 def flatten(l: list)-> iter: """将列表扁平化""" for _ in l: if isinstance(_, list): yield from

实现数组扁平化

什么是数组扁平化？就是将一个嵌套多层的数组转换成只有一层的数组实现方法： 1.递归实现 var arr = [1,[2,[3,4,5]]] function flatten(arr){ let result = [] for(let i=0;i<arr.length;i++){ if(Array.isArray(arr[i])){ r

将数组平铺到指定深度

const flatten = (arr, depth = 1) => depth != 1 ? arr.reduce((a, v) => a.concat(Array.isArray(v) ? flatten(v, depth - 1) : v), []) : arr.reduce((a, v) => a.concat(v), [])

关于torch.flatten的笔记

先看函数参数： torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1) input: 一个 tensor，即要被“推平”的 tensor。 start_dim: “推平”的起始维度。 end_dim: “推平”的结束维度。首先如果按照 start_dim 和 end_dim 的默认值，那么这个函数会把 input 推平成一个 shape 为 [n] 的ten

李宏毅《机器学习》学习笔记6

为什么使用CNN？相比全连接网络，CNN有更少的参数，且经常用于图像处理问题，这是因为图像处理任务自身的特点： small region：大部分的pattern其实要比整张的image还要小，对一个neuron来说，假设它要知道一个image里面有没有某一个pattern出现，它其实是不需要看整张image，它只要看image的一小

boost::hana::detail::unpack_flatten用法的测试程序

boost::hana::detail::unpack_flatten用法的测试程序实现功能 C++实现代码实现功能 boost::hana::detail::unpack_flatten用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/hana/assert.hpp> #include <boost/hana/detail/unpack_flatten.hpp> #include <boost/hana/equal.hpp

boost::fusion::flatten用法的测试程序

boost::fusion::flatten用法的测试程序实现功能 C++实现代码实现功能 boost::fusion::flatten用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/detail/lightweight_test.hpp> #include <boost/fusion/container/vector/vector.hpp> #include <boost/fusion/sequence/io/out

tf.keras学习之Flatten()

参考网址 https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Flatten tf.keras.layers.Flatten( data_format=None, **kwargs ) 作用：展平矩阵，将多维矩阵展平为一维矩阵使用： import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.F

数组扁平化--2021前端面试知识点整理12

定义：将一个多维数组变为一个一维数组方法一：flat() console.log(arr.flat(Infinity)) 方法二：正则表达式，弊端：把数组变成字符串 const res2 = JSON.stringify(arr).replace(/\[|\]/g, '').split(',') 方法三：正则改良版本 const res3 = JSON.parse('[' + JSON.stringify(arr).

CNN卷积神经网络学习笔记

总体网络架构主要由Convolution层、Max Pooling层、Flatten层以及 FullyConnected Feedforward network组成，其中Convention层与Max Pooling层可以连续多次，根据需求设定。其特征为局部感知和权值共享，通过使用Filter来实现，具体网络结构如下图所示。 Convolution层使用Filter进行