我已經搜尋了,令我驚訝的是,這個問題似乎還沒有得到回答. 我有一個包含10000個值的Numpy陣列.我已經繪製了Matplotlib的直方圖,通過目視檢查,這些值似乎是正態分佈的：

前言 不管是不是巴薩的球迷，只要你喜歡足球，就一定聽說過梅西(Messi)、蘇亞雷斯(Suarez)和內馬爾(Neymar)這個MSN組合。在眾多的數學建模輔助工具中，也有一個犀利無比的MSN組合，他們就是

引言 本文是使用python進行影象基本處理系列的第三部分，在本人之前的文章裡介紹了一些非常基本的影象分析操作，見文章《 使用Numpy和Opencv完成影象的基本資料分析Part I 》和《

1. 初識陣列 import numpy as np a = np.arange(15) a = a.reshape(3, 5) print(a.ndim, a.shape, a.dtype, a.size

matplotlib是python中常用的資料圖形化工具，用法跟matlab有點相似。呼叫簡單，功能強大。在Windows下可以通過命令列 pip install matplotlib 來進行安裝。 以

在之前介紹的影象風格遷移中，我們根據內容圖片和風格圖片優化輸入圖片，使得內容損失函式和風格損失函式儘可能小 和DeepDream一樣，屬於網路引數不變，根據損失函式調整輸入資料，因此每生成一張圖片都相當於訓

輸入是一張圖片，輸出是一句對圖片進行描述的文字，這就是影象標題生成 基本思路是先通過預訓練的影象分類模型，從某一個卷積層得到原始圖片的表示，或者稱為上下文contexts 例如從VGG19的 conv

關鍵點定位是一類常見而有用的任務，某種意義上可以理解為一種特徵工程 人臉關鍵點定位，可用於人臉識別、表情識別 人體骨骼關鍵點定位，可用於姿態估計 手部關鍵點定位，可用於手勢識別

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多維資料的形象表示 import numpy as np # 一維資料不用贅言 data_1d = np.array([0 , 1 , 2 , 3]) # 二維資料

介紹CGAN和ACGAN的原理，通過引入額外的Condition來控制生成的圖片，並在DCGAN和WGAN的基礎上進行實現 CGAN原理 樣本x可以包含一些屬性，或者說條件，記作y 例如MNIST中

在DCGAN的基礎上，介紹WGAN的原理和實現，並在LFW和CelebA兩個資料集上進一步實踐 問題 GAN一直面臨以下問題和挑戰 訓練困難，需要精心設計模型結構，並小心協調G和D的訓練程度

使用兩個資料集 LFW：vis-www.cs.umass.edu/lfw/ ，Labeled Faces in the Wild，超過1.3W張圖片，其中1680人擁有超過兩張或以上

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