onehot理解
看代码,fit代表将传入的数组训练,transform代表转换fit_transform代表将传入的数组训练并转换返回enc = OneHotEncoder() enc.fit([[0,0,3],[1,1,0],[0,2,1],[1,0,2]]) array = enc.transform([[0,1,3],[1,1,1]]) print(array) # 输出 # (0, 0) 1.0
看代码,fit代表将传入的数组训练,transform代表转换fit_transform代表将传入的数组训练并转换返回enc = OneHotEncoder() enc.fit([[0,0,3],[1,1,0],[0,2,1],[1,0,2]]) array = enc.transform([[0,1,3],[1,1,1]]) print(array) # 输出 # (0, 0) 1.0
python的PIL有alpha_composite函数可以直接实现,下面是个人理解的实现图解与PIL无关参考:https://cloud.tencent.com/developer/ask/sof/106576245(但这个文章是偷的)
注意:请使用conda创建新环境安装,否则可能会出现各种各样的bug实现思路:使用pixellib把视频的人使用实例分割,存储为灰度图,如果有多个人则合并成一张图。每一帧存储为一张遮住图import cv2 import numpy as np from pixellib.instance import instance_segmentation class VideoProcessor:
conda list --revisionsconda install --revision [revision number]
我们直接看一下webpack加载器伪代码var d = {}; // 缓存模块 // 功能模块 var e = { 0: function(module, exports, require) { exports.sayHello = function() { console.log("Hello, world!");