通过Opencv进行边缘检测可以说是十分常见了,接下来让我们聊一聊如何通过python opencv一步一步实现边缘检测 重要函数讲解 图片读取函数:pic = cv2.imread(file_path, flag=None) 参数: file_path:读取的图片的路径。这里要注意如果图像不能读取(由于文件丢失、权限不当、格式不支持或无效),函数返回一个NULL。文件的格式取
DFS(深度优先搜索)和BFS(广度优先搜索)是图论中常用的两种搜索方式。下面将介绍如何使用C语言实现DFS和BFS算法。 深度优先搜索(DFS) DFS算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。 该算法从根结点开始,尽可能深地搜索树的分支,当遇到无法向下搜索的结点时,回溯到父结点,继续搜索下一分支。DFS算法可以使用递归函数或堆栈数据结构来实现。 下面是使用C语言实现DFS算法的代码: #i
1、ico是Iconfile的缩写,是Windows计算机中的一种图标文件格式,一般我们电脑桌面上显示的快捷方式就是这种格式的图标。一个ico文件实际上是多张不同尺寸图片的集合体,根据应用场景的不同自动选择合适的图片格式。 2、生成ico有两种方式 在线生成,有很多在线的网站可以直接生成ico图标 使用程序生成,如python的pythonMagic库 1 使用在线网站生成ico图
github:地址 Rdkit|分子性质描述符(Descriptors) 性质描述符计算 rdkit.Descriptors 模块可以计算许多分子属性,包括但不限于以下几个方面: 物理化学性质: 分子量(Molecular weight) 分子式(Molecular formula) 荷电数(Formal charge) 荷电状态(Formal charge state) 碳
github; 地址 Rdkit|分子3D构象生成与优化 RDKit是一款非常强大的分子信息学工具包,其中包含了分子3D构象生成与优化的功能。通过RDKit,您可以将一个分子的2D结构转化为3D结构,并进行能量最小化优化,得到最稳定的构象。 构象生成算法概述 基于距离(distance-based) 基于知识(knowledge-based) 下面是基本代码逻辑 from r
github:地址 Rdkit|化学指纹(fingerprint) 化学指纹(fingerprint) RDKit中还有许多其他类型的分子指纹可供选择,以下是其中几个常见的分子指纹类型: Morgan指纹(Circular fingerprints):基于分子的拓扑结构和半径参数生成的二进制指纹,可以用于描述分子的结构和相似性。 MACCS指纹(MACCS keys):基于分子的结构
Zotero软件与ChatGPT连用模版 整体流程 其他配置 全文 # AskPDF[position=10][color=#0EA293][trigger =/^(本文|这篇文章|论文\] You are a helpful assistant. Context information is below. # 获取与输入框最相关的段洛 ${ Meet.Global.
深入解析DI-engine训练文件夹:串行与并行模式详解 DI-engine通过创建不同的文件夹和文件来管理训练过程中的数据和模型状态。这些文件夹对于理解模型是如何训练的以及如何进行性能监控至关重要。但对于初学者来说,这些文件夹可能看起来实在是一团麻又难以理解。在本篇博客中,我们将详细解释串行与并行训练模式下DI-engine生成的文件夹,快速了解它们的功能和用途。 串行模式下的文件夹结构 在串行
Atomic Functions 原子函数对驻留在全局或共享内存中的一个 32 位或 64 位字执行读取-修改-写入原子操作。 在 float2 或 float4 的情况下,对驻留在全局内存中的向量的每个元素执行读取-修改-写入操作。 例如,atomicAdd() 在全局或共享内存中的某个地址读取一个字,向其添加一个数字,然后将结果写回同一地址。 原子函数只能在设备函数中使用。 本节中描述的原
RDKit|操作分子对象 引入所需库 from rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw 获取分子中的原子 smi='C1CCCCCC1' mol = Chem.MolFromSmiles(smi) atoms = mol.GetAtoms() atoms_num = mol.GetNumAtoms() print(a
在前几章机器人步态仿真系列中,我们详细介绍了如何通过PyBullet对机器人进行仿真,本章我们将搭建PyBullet环境并结合DI-engine运行SAC算法。Pybullet运行效果: 一、PyBullet环境概述 PyBullet提供了一个物理仿真平台,广泛应用于游戏开发、视觉效果制作、机器人技术以及作为评估连续空间强化学习策略的标准测试工具。此平台包括多个不同的环境,总计有20种场景供使用者
DiffDock源码解析 数据预处理 数据输入方式 df = pd.read_csv(args.protein_ligand_csv), 使用的是csv的方式输入,格式: 不管受体还是配体, 输入可以是序列或者3维结构的文件如果蛋白输入的是序列,需要计算蛋白的三维结构(ESM模型): def generate_ESM_structure(model, filename, sequen
上一章我们搭建了Atari的强化学习环境,这一期我们来搭建MUJOCO强化学习环境那么我们为什么要“多此一举”呢? 一、概述 MuJoCo和Atari对比 Atari: 类型:Atari游戏是一系列的经典视频游戏。 简单性:Atari游戏通常有相对简单的视觉和动作空间。例如,游戏”Breakout”中的动作可能仅限于将挡板向左或向右移动。 离散动作空间:Atari游戏中的动作通常是离散的(即非连
Atari是一家知名的电子游戏公司,成立于1972年,是早期电子游戏产业的先驱之一。在强化学习领域,提到Atari通常指的是Atari 2600游戏的一系列环境,这些环境是用于开发和测试强化学习算法的标准平台。 Atari 2600 强化学习环境概述 历史: Atari 2600是一款在1977年推出的家用游戏机,它推动了早期电子游戏行业的发展。随着时间的推移,其上的游戏被用来作为研究人工智能
前言在目标检测领域,有两种方式,一种是two_stage 比如faster_rcnn mask_rcnn 还有一种是one_stage 比如 yolo 这两种的优缺点很容易看出来one_stage 速度非常快,适合做实时检测,但是精度不是很高,two_stage速度慢,效果好,本文使用torchvision中的 faster rcnn 训练 安全帽数据集。 一、faster_rcnn 这是fa
accelerate 分布式技巧实战–部署ChatGLM-6B(三)基础环境 torch==2.0.0+cu118 transformers==4.28.1 accelerate==0.18.0 Tesla T4 15.3G 内存:11.8G 下载相关文件: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B cd ChatGLM-6B
Prompt-Tuning源码分析源码我们这里的代码解析以huggingface peft源码为主从模型类结构可以看到,Prompt Tuning 只在输入层加入 prompt virtual tokens,其他地方均没有变化,具体可查看 PromptEmbedding 的源码。 伪代码示例 soft_prompt=torch.nn.Parameter(#Make tensor trainab
accelerate分布式技巧 简单使用Accelerate是一个来自Hugging Face的库,它简化了将单个GPU的PyTorch代码转换为单个或多台机器上的多个GPU的代码。Accelerate精确地抽象了与多GPU/TPU/fp16相关的模板代码,并保持Pytorch其余代码不变。 import torch import torch.nn.functional as F
观前提醒:本章介绍了如何通过DI-engine使用DQN算法训练强化学习模型 一、什么是DQN算法 DQN算法,全称为Deep Q-Network算法,是一种结合了Q学习(一种价值基础的强化学习算法)和深度学习的算法。该算法是由DeepMind团队在2013年提出的,并在2015年通过在多款Atari 2600视频游戏上取得超越人类专家的表现而闻名。DQN算法是深度强化学习领域的一个里程碑,因为它
目录 一、复化梯形公式求积分1.1 题目1.2 程序1.3 运行结果二、复化梯形公式求二重积分2.1 题目2.2 程序2.2.1 二重积分通用程序2.2.2 主函数程序2.3 运行结果 一、复化梯形公式求积分 1.1 题目 利用复化梯形公式计算I ( f ) = ∫ 1 5 s i n x x d x I(f) = \int_1^5{\frac{sinx}{x}dx}I(f)=∫15xsi
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