两类junk

最新推荐文章于 2022-01-04 16:06:36 发布

览音

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分类专栏： torch代码

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43979572/article/details/95242581

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12 篇文章

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博客主要介绍了使用NumPy进行数组操作。通过np.argwhere查找特定值索引，用np.intersect1d计算两个数组公共元素，还提到np.in1d可返回两数组交集，最后将不同索引合并为垃圾索引。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

①
junk_index1 = np.argwhere(gl==-1)
junk_index2 = np.intersect1d(query_index, camera_index)
intersect1d(x, y) 计算x和y中的公共元素，并返回有序结果.即同一camera下的相同id为第二类 junk
junk_index = np.append(junk_index2, junk_index1) #.flatten())
②

# remove junk_index
mask = np.in1d(index, junk_index, invert=True) # 即保留junk 的index
index = index[mask]

np.in1d（x,y）# 返回x和y的交集

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自然语言处理之文本分类：Naive Bayes：主题分类实战

zhubeibei168的博客

05-12

726

通过上述示例，我们了解了如何使用 Naive Bayes 算法进行文本分类，包括电影评论的情感分析和新闻的自动分类。这些技术在实际应用中非常有用，可以帮助我们自动处理和理解大量的文本数据。在使用朴素贝叶斯算法进行文本主题分类的实战项目中，我们首先对数据进行了预处理，包括文本清洗、分词、去除停用词等步骤，以确保模型能够从有意义的词汇中学习。接下来，我们构建了词袋模型，并使用TF-IDF对特征进行了加权，以反映词汇在文档中的重要性。# 导入必要的库# 加载数据集# 划分训练集和测试集。

python中isin函数_Python numpy.isin函数方法的使用

weixin_39875675的博客

12-05

4776

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基于视频的行人重识别结果可视化

weixin_51138870的博客

01-04

4415

基于视频的行人重识别结果可视化基于视频的行人重识别结果可视化数据集读取test结果保存结果读取gallery排序结果可视化结果结束语基于视频的行人重识别结果可视化在网上搜集了很多帖子，想要白嫖可视化代码。但是发现并没有人分享，是视频重识别太小众了还单帧重识别太受宠了！！！！为此在郑哲东的基础上改出了基于视频的行人重识别结果可视化。郑哲东大佬的代码先放在这里：https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch 单帧可视化的代码就是里面的demo

代码笔记：caffe-reid中计算mAP和rank1的方法

学习专栏，期待交流与成长

03-07

1万+

mAP和rank1均是衡量算法搜索结果的指标。其具体的概念和算法如下所述。mAP概念mAP的全称是mean average precision，用于衡量算法的搜索结果。如下这张图中有实际的例子来描述该公式。其图像链接如下： http://yongyuan.name/blog/evaluation-of-information-retrievalrank1概念搜索结果中最靠前的一张图是正确结果的概率

np.argwhere（）的用法

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liguandong

03-23

10万+

np.argwhere( a ) Find the indices of array elements that are non-zero, grouped by element.返回非0的数组元组的索引，其中a是要索引数组的条件。返回数组中所有大于1的数字的索引值。...

np.argwhere()的使用

qq_38156104的博客

11-26

1万+

numpy.argwhere(a) Find the indices of array elements that are non-zero, grouped by element.- Parameters: - a : array_like - Input data.- Returns: - index_array : ndarray - Indices of elements that are non-zero. Indices are grouped by element. 此

np.intersect1d , np.setdiff1d ,np.argwhere, np.argsort 的使用

qq_39220334的博客

05-17

3192

几个常用的numpy函数引言1. np.intersect1d2. numpy.setdiff1d3. numpy.argwhere4. numpy.argsort 引言本文将介绍几个python中常用的numpy函数：np.intersect1d ，np.setdiff1d, np.argwhere, np.argsort。首先给出numpy 的官网链接，方便大家查阅参考相关函数。 https://numpy.org/doc/stable/reference/ 1. np.intersect1d 函数功

Delphi Junk (1).zip

07-09

这个"Delphi Junk (1).zip"压缩包似乎包含了一些与Delphi编程相关的源代码文件和可能的库。让我们逐一分析这些文件来探讨其中蕴含的知识点。 1. **Threading.AsyncEx.pas**：这个文件很可能是一个实现异步编程的...

scala-junk:一堆Scala垃圾和哭泣的农作物

04-03

"scala-junk"这个项目名称可能有些戏谑，但它实际上可能是某个开发者或团队在学习和探索Scala过程中积累的一些代码示例、实验或者项目片段。在这个名为"scala-junk-master"的压缩包中，我们可以期待找到与Scala编程...

游戏开发者的利器：junk-drawer工具集

- 状态模式：允许一个对象在其内部状态改变时改变它的行为，对象看起来似乎修改了它的类。 `gamestate.janet`的实现可能会侧重于简化的API，以支持快速开发而不需要大量配置。 #### 延迟和有时间限制的函数调用和...

【共识专栏】共识的分类（上）

Hyperchain的博客

07-29

1443

—— Part1 共识的分类 —— 从早期的分布式一致性算法的缓慢发展到现如今区块链共识的百花齐放，共识算法的发展已经走过了四十年左右的时光。不同的共识算法的侧重点不同，因此它们所面临的问题、环境也不一样。本文将从如下几个不同角度对共识算法进行分类： ▲容错类型根据是否容忍拜占庭错误，可以将共识算法分为两类。 1）拜占庭容错共识算法：PBFT、PoW、PoS、DPoS 2）非拜占庭容错共识算法：Paxos、Raft 是否容忍拜占庭标志着该算法是否能够应用到低信任的网络当中。通常来说，公有链环境中必须使用拜

junk命令的设计与实现.zip

12-29

shell编程，写的比较简单，用junk替代rm功能，删除时不直接删除，而是将待删除内容移动到/trash目录中

Python编程之numpy库函数in1d的使用

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最近利用Python作数值分析时使用到numpy库下的in1d函数。in1d函数与excel中vlookup函数和MATLAB中ismember函数有相似之处。其作用在于在序列B中寻找与序列A相同的值，并返回一逻辑值（True,False）或逻辑值构成的向量。具体例子见下文。设mask为逻辑值向量，矩阵x的第一列为待查找向量，d为被查询向量(或值)，即查找x中与d中指定元素相同

行人重识别(ReID) ——基于Person_reID_baseline_pytorch修改业务流程

gmHappy

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下载Person_reID_baseline_pytorch地址：https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch/tree/master/tutorial 下载Market1501数据集：http://www.liangzheng.org/Project/project_reid.html Market1501数据集结构： ├── Ma...

【layumi / Person_reID_baseline_pytorch】行人重识别 ReID 学习记录

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查找两个数组中相同的值np.intersect1d（）

Amanda_python的博客

10-20

7607

查找两个数组中相同的值np.intersect1d（）/也可用于求两个数组的交集 numpy.intersect1d(ar1, ar2, assume_unique=False, return_indices=False) 例子：查找两个数组中相同的值 data1 = np.random.randint(0,10,10) data2 = np.random.randint(0,10,10) print (data1) print (data2) print (np.

numpy中的数组条件筛选功能

小灰笔记

04-09

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在程序设计中，时常会遇到数据的唯一化、相同、相异信息的提取等工作，在格式化的向量存储矩阵中南，numpy能够提供比较不错的快速处理功能。 1，唯一化的实现： In [63]: data = np.array(['int','float','int','boolean','double','boolean']) In [64]: data Out[64]: array(['int'

从零开始行人重识别 [中文版]

郑哲东的博客

12-06

4734

转自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/50387521 原文： layumi/Person_reID_baseline_pytorchgithub.com 本练习是由悉尼科技大学郑哲东学长所写，探索了行人特征的基本学习方法。在这个实践中，我们将会学到如何一步一步搭建简单的行人重识别系统。欢迎任何建议。行人重识别可以看成为图像检索的问题。给定一张摄像头A拍摄到的查询图像...

junk-drawer:usrlocalbin 的脚本整理与分类

标题提到了“junk-drawer:usrlocalbin 的内容，主要是”，这暗示了文件或文件夹的名称可能是“junk-drawer”，并且这个文件夹可能被放置在用户目录下的“usr”子目录中的“localbin”文件夹里。这种目录结构不是标准...