numpy API: flattened flip() (in module numpy) fliplr() (in module numpy) flipud() (in module numpy) flip: flip(m, 0) is equivalent to flipud(m). flip(m, 1) is equivalent to fliplr(m). flip(m, n) corresponds to m[...,::-1,...] with ::-1 at position n.

Given an input string, reverse the string word by word. For example, Given s = "the sky is blue", return "blue is sky the". Update (2015-02-12): For C programmers: Try to solve it in-place in O(1) space. click to show clarification. Cl

http://codeforces.com/gym/100497 codeforces 2014-2015 CT S02E04: Codeforces Trainings Season 2 Episode 4 (US College Rockethon 2014 + COCI 2008-5 + GCJ Finals 2008 C) D题 Board Queries 题意:给出一个n*n方阵,原始全为点,给出m个操作,操作有三种: 1.将x,y为左上角的3*3的格替换为给出的3*3矩阵(元素为点或

之前测试安装好Theano之后就去安装Tensorflow,然后再回来执行Theano的测试语句的时候,就出现以下错误了: google了一下,尝试了一下解决方法 import numpy print numpy.__path__ 找出numpy目录 再执行python test.py就没有问题. 原因我也搞不清楚...而且我还担心numpy改成了numpy_old之后后面运行程序有问题. 不过我觉得这个回答是挺中肯的,符合我的情况,但是不清楚怎么操作,难道重新安装么?因为我后来在python上

(1)NumPy - 切片和索引 l  ndarray对象中的元素遵循基于零的索引. 有三种可用的索引方法类型: 字段访问,基本切片和高级索引. l  基本切片 Python 中基本切片概念到 n 维的扩展.切片只是返回一个观图. l  如果一个ndarray是非元组序列,数据类型为整数或布尔值的ndarray,或者至少一个元素为序列对象的元组,我们就能够用它来索引ndarray.高级索引始终返回数据的副本. 有两种类型的高级索引:整数和布尔值. 整数索引实例 import numpy as n

1:读入图像,显示图像与保存图像 代码: import cv2 img=cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) cv2.namedWindow('lena',cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.imshow('lena',img) k=cv2.waitKey(0) if k==27: cv2.destroyAllWindows() plt.close() elif k==ord('s'): cv2.imwrite('lenagray.png'

//题目1:翻转单词顺序例如“Hello world!”翻转后为world! Hello. //思路:首先翻转整个字符串,然后再分别翻转每个单词. //题目2:左旋转字符串,是将字符串的前面几个(n)字符放到整个字符串的后面.例如:“helloWorld”,旋转后lloWorldhe //思路:将字符串分成两半分别翻转,然后整个翻转. public class ReverseWord { //翻转一个字符串 public void reverseWord(char[] a,int start,i

NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 “Numeric Python”. 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用NumPy,开

给定一个字符串,逐个翻转字符串中的每个单词. 示例 1: 输入: "the sky is blue" 输出: "blue is sky the" 示例 2: 输入: "  hello world!  " 输出: "world! hello" 解释: 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格,但是反转后的字符不能包括. 示例 3: 输入: "a good   example" 输出: "examp

由于笔者近期的研究课题与图像后处理有关,需要通过图像处理工具对图像进行变换和处理,进而生成合适的训练图像数据.该系列文章即主要记录笔者在不同的环境下进行图像处理时常用的工具和库.在 Python 环境下,对图像的处理笔者主要使用 Pillow 库,主要操作包括对图像的读取.存储和变换等.实际应用中,Pillow 中提供的 Image 模块适合对图像整体进行变换处理操作. 注:以下介绍仅包括对应模块和函数的基础用法,故而在介绍时省略了部分参数和选项,更完备的用法和介绍可参考 Pillow 的官方文

仿射变换简介 什么是放射变换 图像上的仿射变换, 其实就是图片中的一个像素点,通过某种变换,移动到另外一个地方. 从数学上来讲, 就是一个向量空间进行一次线形变换并加上平移向量, 从而变换到另外一个向量空间的过程. 向量空间m : m=(x,y) 向量空间n : n=(x′,y′) 向量空间从m到n的变换 n=A∗m+b 整理得到: 将A跟b 组合在一起就组成了仿射矩阵 M. 它的维度是2∗3 使用不同的矩阵M,就获得了不同的2D仿射变换效果. 在opencv中,实现2D仿射变换, 需要借助wa

部分内容参考http://www.linuxdiyf.com/linux/16315.html LIGGGHTS是一款开源的DEM软件,来自于著名的分子动力学软件LAMMPS,目前借助于CFDEM Coupling可与openfoam实现流体-颗粒耦合计算(类似于EDEM+Fluent). 在Ubuntu下安装LIGGGHTS及CFDEM coupling实际上是比较简单的,官方文档地址http://www.cfdem.com/system/files/githubaccess_public.p

Remove the minimum number of invalid parentheses in order to make the input string valid. Return all possible results. Note: The input string may contain letters other than the parentheses ( and ). Examples: "()())()" -> ["()()()",

看下面代码吧,简单来说不如直接看代码.如下: #coding=utf-8 __author__ = 'debude' a = 'python' print a[::-1] #从最后n开始,每走一位都打印出来.如果改为-2,就是打印n后面的h和y.nhy print a[:2][::-1] #先取前2位,再反转 print a[::-1][:2] #先反转,再取翻转后的前两位. 还可以各种反转,比如元组 tuple: #coding=utf-8 __author__ = 'debude' a =

安卓动态调试七种武器之离别钩 – Hooking(上) 作者:蒸米@阿里聚安全 0x00 序 随着移动安全越来越火,各种调试工具也都层出不穷,但因为环境和需求的不同,并没有工具是万能的.另外工具是死的,人是活的,如果能搞懂工具的原理再结合上自身的经验,你也可以创造出属于自己的调试武器.因此,笔者将会在这一系列文章中分享一些自己经常用或原创的调试工具以及手段,希望能对国内移动安全的研究起到一些催化剂的作用. 目录如下: 安卓动态调试七种武器之长生剑 - Smali Instrumentation

[Question] Reverse digits of an integer. Example: x = 123, return 321 x = -123, return -321 [My Solution] class Solution(object): def reverse(self, x): """ :type x: int :rtype: int """ neg = 1 if x < 0: neg = -1 if x == 0:

传送门 搞了这么长时间Splay终于可以搞LCT了,等等,什么是LCT? $LCT$就是$Link-Cut-Tree$,是维护动态树的一个很高效的数据结构,每次修改和查询的均摊复杂度为$O(logN)$,因为那是用splay维护的,所以时间常数也会比较大.. 但是相信有节操的出题人是不会恶意卡$LCT$的! LCT的具体说明就就那篇喜闻乐见的Qtree研究,虽然我并没有怎么看懂,也许是我太弱了吧,总之和啃别人随手打的博客而言,那篇论文还是相对系统的了. 一句话概括$Link-Cut-Tree$就

第 13 题(链表):题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个结点.链表的倒数第 0 个结点为链表的尾指针.链表结点定义如下: struct ListNode {int m_nKey;ListNode* m_pNext;}; 我的思路:先翻转链表,再从翻转后的链表的头向尾数k-1个,返回,再次翻转链表. 代码如下:注意这个思路非常差.差的原因是:如果只是用最原始的方法,先遍历一遍计数,再遍历一遍找倒数第k个,需要遍历两遍.但我的思路,翻转两次链表就要遍历两遍.还要在走k-1步找倒数第k

源码:rshift.cpp #include "stdafx.h" #include <stdio.h> /************************************************************************/ /* 数组循环右移算法 */ /************************************************************************/ /* * 要求:只用一个元素大小的辅助空间

水水题.给出煎饼数列, 一次只能让第一个到第i个数列全部反转,要求把数列排序为升序. 算法点破后不值几钱... 只要想办法把最大的煎饼放到最后一个,然后就变成前面那些煎饼的数列的子题目了.递归或循环即可. 把大饼放后面只要先让前面翻转使大饼排在后面,再整体翻转让大饼排到后面. 这题不是求最优解,我也不知道这样是不是最优解. AC代码: #include <cstdio> #include <cstring> int const maxn = 31; int arr[maxn], n

在学习cnn的过程中,对convolution的概念真的很是模糊,本来在学习图像处理的过程中,已对convolution有所了解,它与correlation是有不同的,因为convolution = correlation + filp over in both horizontal + vertical 但在CNN中,明明只是进行了correlation,但却称之为convolution,实在不解 下面, 将图像处理中的convolution重新整理记录 因为网络关于这部分的解释很多,这里直接