一直在路上

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1.首先需要得到原始图像的大小 从向量shape到矩阵：import numpy as npdata = np.reshape(vector,(101,101))#101*101是要转换成的图片的大小2.转换from PIL import Imagenew_im = Image.fromarray(data.astype(np.uint8))

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传统的机器翻译系统通常依赖于基于文本统计特性的复杂特征工程，需要投入大量工程大见他们。 神经机器翻译系统NMT,把一句话的意思映射到一个固定长度的特征向量，然后基于此进行翻译。由于NMT不再依赖于n-gram计数，而是捕捉文本更高层的含义。基于encoder-decoder的模型 NMT系统使用RNN将源语句（比如，一句德语）编码为一个向量，然后同样用RNN将其解码为英语。 如上图中，“Echt

0.前言添加colormap的对象是灰度图，可以变成热量图，从而更加明显的发现一些规律，适用于一些雷达图像等from PIL import Image# 将彩色图片转换成黑白图片im=Image.open("./pic.jpg").convert('L')# 保存图片im.save("image.jpg")1.从灰色图片中读取数据，转换成colormap图import matplotlib.

1.介绍ReLU(Recitified Linear Unit,ReLU),称为线性整流函数2.常用的线性整流函数斜坡函数 f(x)=max(0,x)f(x)=max(0,x)Leaky ReLU f(x)={xλxififx>0x<=0f(x)=\begin{cases}x &&&if &x>0\\\lambda x &&&if &x<=0\end{cases} 其中λ\lambda是一个