如何在JQ上填号码？
我想从数字向字符串添加前导/尾随零-结果字符串需要包含"；01"；或"；001"；，而不是"；1"；。我注意到项目https://github.com/joelpurra/jq-zeros，但我从包管理器(dnf，fedora)安装了JQ，所以有些jqnpm的要求对我来说(乍一看)是不可行的，更不用说我对NPM的恐惧了，因为东西sudo npm -g
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我们为什么要“打包"?PyTorch 中的序列?
我试图复制 如何为 rnn 的可变长度序列输入使用打包 但我想我首先需要了解为什么我们需要“打包"顺序. 我明白为什么我们需要“填充"他们，但为什么是“包装"?(通过pack_padded_sequence)有必要吗? 任何高级解释将不胜感激！ 解决方案 我也偶然发现了这个问题，下面是我想出来的. 在训练 RNN(LSTM 或 GRU 或 vanilla-RNN)时，很难
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如何避免:read.table 截断以 0 开头的数值
我想用 read.table() 在 R 中导入一个表(.txt 文件).我的表格中的一列是一个包含九个数字的 ID - 一些 ID 以 0 开头，其他 ID 以 1 或 2 开头. R 会截断第一个 0(012345678 变为 12345678)，这会导致在使用此 ID 合并另一个表时出现问题. 谁能给我一个提示如何解决这个问题? 解决方案 正如 Ben 的回答中所说，co
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带有 padding='SAME' 的 Tensorflow/Keras Conv2D 层的行为很奇怪
我的问题: 我进行的一项简单实验表明，在 Keras/TF 的 conv2d 层中使用 padding='SAME' 与使用带有前面的零填充层. 这怎么可能? Keras/TF 是否在张量周围对称地填充零? 实验说明 - 如果您有兴趣进一步阅读: 我使用 onnx2keras 包将我的 Pytorch 模型转换为 keras/TF. 当onnx2keras 遇到带有
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在给定图像上移动滤镜/遮罩(无功能)
我正在努力创建一个填充图像和滤镜/蒙版的程序.我遇到麻烦的地方实际上是试图在不使用函数的情况下将滤镜移到图像的每一位. 这是我到目前为止所拥有的. L = 256;灰度等级节省滤镜尺寸和图像尺寸的尺寸[FilterX，FilterY] = size(Filter);[ImageX，ImageY] = size(Image);％填充图片pad1 = FilterY;PAD =(pad1-1
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从打包序列中获取每个序列的最后一项
我正在尝试通过GRU放入打包和填充的序列，并检索每个序列的最后一项的输出.当然，我不是指 -1 项，而是实际的最后一个未填充的项.我们预先知道序列的长度，因此应该很容易为每个序列提取 length-1 项. 我尝试了以下 导入火炬从torch.nn.utils.rnn导入pack_padded_sequence，pad_packed_sequence# 数据输入=火炬.张量([[[0.，0
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使用三角函数和图像填充旋转图像
在旋转具有三角函数的图像时，我们使用的是图像填充. 如果我们旋转而没有填充，我们将得到以下图片: 如果我们填充图片， 例如，使用以下代码: `Padding_Bottom_And_Top = zeros(round(Image_Height/2),Image_Width,3); Side_Padding = zeros(Image_Height+2*size(Padding_Bo
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在MLP的情况下，Tensor-flow如何使用填充和遮罩层?
我想使用MLP解决回归问题. 我有可变长度的输入来解决此问题，我想对遮罩层使用零填充. 我使用 pandas 库读取了来自 csv 文件的输入.这是我的数据. 我只知道如何使用此命令x_train.fillna(0.0).values 用0填充NaN值. 就像第一行一样: [4, 0, 0, 512, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 128.0 , NaN]
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基于其他阵列形状的零垫阵列
我有K个特征向量，它们全部共享维n，但具有可变维m(n x m).他们都一起生活在一个清单中. to_be_padded = [] to_be_padded.append(np.reshape(np.arange(9),(3,3))) array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) to_be_padded.append(n
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为什么我们要“打包"? pytorch中的序列?
我正在尝试复制 我了解为什么我们需要“填充"它们，但是为什么需要“打包"(通过pack_padded_sequence)呢? 任何高级解释将不胜感激！ 解决方案 我也偶然发现了这个问题，下面是我所发现的问题. 训练RNN(LSTM或GRU或vanilla-RNN)时，很难对可变长度序列进行批处理.例如:如果大小为8的批次的序列长度为[4,6,8,5,4,3,7,8]，则将填充
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如何避免:read.table会截断以0开头的数值
我想用read.table()导入R中的表(.txt文件).我表中的一列是带有9个数字的ID-一些ID以0开头，另一些以1或2开头. R将第一个0截断(012345678变为12345678)，这会导致在使用此ID合并另一个表时出现问题. 有人可以给我提示如何解决这个问题吗? 解决方案 如Ben的回答所述，colClasses是更简单的方法.这是一个示例: read.ta
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如何将零填充到字符串?
用Python的方法将数字字符串填充到左侧为零的方式是什么，即数字字符串具有特定的长度? 解决方案 字符串: >>> n = '4' >>> print(n.zfill(3)) 004 对于数字: >>> n = 4 >>> print(f'{n:03}') # Preferred method, python >= 3.6 004 >>> print('%03d' % n
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如果系统执行文件的零填充部分会发生什么?
我在一些帖子/视频/文件中看到它们被零填充以看起来比它们大，或者符合某些文件系统实用程序用于移动文件的“相同文件大小"标准，大多数情况下它们要么是恶作剧程序或恶意软件. 但是我经常想知道，如果文件损坏，会在文件末尾的大零填充空间中“加载"下一组“指令"，会发生什么? 会发生什么事吗? 0x0设置了什么指令? 解决方案 0字节的解码完全取决于CPU体系结构.在许多体系结构中，指令
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在PostgreSQL中向左填充零
我对PostgreSQL来说还比较陌生，我知道如何在SQL Server中用零填充数字，但是我很难在PostgreSQL中弄清楚。 我有一个数字列，其中最大位数为3，最小位数为1：如果是一位，它的左边有两个零，如果是两位，则有1，例如001、058、123。 在SQL Server中，我可以使用以下内容： RIGHT（'000'+ cast（[Column1] as varch
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零填充numpy数组
在数组末尾加零的更Python方式是什么? def pad(A, length): ... A = np.array([1,2,3,4,5]) pad(A, 8) # expected : [1,2,3,4,5,0,0,0] 在我的实际用例中，实际上我想将数组填充到1024的最接近倍数.例如:1342 => 2048，3000 => 3072 使用constant模式的
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具有padding ='SAME'的Tensorflow/Keras Conv2D层的行为异常
我的问题: 我进行的一项简单实验表明，在Keras/TF的conv2d层中使用padding='SAME'与在先前的零填充层中使用padding='VALID'有所不同. 那怎么可能? Keras/TF是否在张量周围对称地置零? 实验说明-只要您有兴趣进一步阅读: 我使用onnx2keras软件包将Pytorch模型转换为keras/TF. 当onnx2keras在
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反射填充Conv2D
我正在使用keras构建用于图像分割的卷积神经网络，我想使用“反射填充"而不是填充“相同"，但是我找不到在keras中做到这一点的方法. inputs = Input((num_channels, img_rows, img_cols)) conv1=Conv2D(32,3,padding='same',kernel_initializer='he_uniform',data_format=
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