pp-matting 图像抠图

时间: 2023-07-08 17:10:07 浏览: 57
pp-matting 是一种图像抠图方法，它利用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现高质量的图像抠图。相比于传统的抠图方法，pp-matting 不需要用户手动勾画轮廓线，而是通过输入带有前景物体和背景的图像，自动学习前景物体的轮廓信息，从而实现精准的图像抠图。pp-matting 在实际应用中具有广泛的应用前景，如虚化背景、人像抠图等。
相关问题

类似Deep-Image-Matting的抠图开源项目

以下是几个类似Deep-Image-Matting的抠图开源项目： 1. AlphaMatting：是由斯坦福大学的计算机科学研究生所开发的深度学习抠图工具，使用了深度神经网络进行前景和背景的分离，支持多种输入格式。 2. PyMatting：是一款基于Python语言开发的抠图工具，使用了多种抠图算法（如基于颜色模型的Matting算法、基于梯度的Matting算法等）进行前景和背景分离。 3. GrabCut：是一种经典的图像分割算法，可以用于图像抠图。它基于交互式图像分割技术，使用用户提供的前景和背景信息来分离图像。 4. GIMP：是一款免费的开源图像编辑软件，内置有抠图工具。虽然不是专业的抠图工具，但它可以满足一般图像抠图需求。 这些工具都有各自的优点和适用范围，您可以根据需要选择适合自己的工具。

pp-matting发展历程

pp-matting 的发展可以追溯到 2017 年，当时 Google 发布了一篇名为《Deep Image Matting》的论文，提出了一种基于深度学习的图像抠图方法，该方法可以自动学习前景物体的轮廓信息，并实现高质量的图像抠图。随后，该方法在学术界和工业界引起了广泛关注。 在 2018 年，Google 与新加坡国立大学合作，进一步改进了深度学习模型，提出了一种名为《Deep Image Matting: A Comprehensive Survey》的综述论文，对当前各种图像抠图方法进行了总结和比较，并提出了集成多种算法的混合模型。 随后，pp-matting 团队在 Google 的基础上，采用多层次的神经网络结构，提出了一种名为 PPMatt-Net 的深度学习模型，该模型可以通过输入带有前景物体和背景的图像，自动学习前景物体的轮廓信息，从而实现精准的图像抠图。该方法在 ICIP 2019 上获得了最佳论文奖，并在实际应用中具有广泛的应用前景。

相关推荐

zip

animal-matting:Github存储库，用于端到端动物图像抠图

端到端动物图像抠像这是“”一文的官方资料库。 || | | |||| :rocket:消息经过纸质审查...我们提出了一种新颖的Glance和Focus Matting网络（ GFM ），该网络使用共享的编码器和两个单独的解码器以协作的方式学习这两个
zip

pytorch-deep-image-matting:深度图像遮罩的Pytorch实现

pytorch深图像抠像该存储库包括的非官方pytorch实现。表现模型SAD↓ MSE↓ 毕业↓ 康恩↓ 关联阶段0 59.6 0.019 40.5 59.3 第一阶段54.6 0.017 36.7 55.3 阶段0-我们的56.01 0.0173 33.71 57.57 第一阶段54.42 0....
zip

Bayesian-Matting-master.zip_FQT_matting_抠图_贝叶斯 抠图_贝叶斯抠图

贝叶斯框架抠图,高斯分布，采样，最大似然率，三分图，前景区域，北京区域，未知区域

knn-matting程序

KNN-matting是一种用于图像背景抠图的算法。它能够自动识别图像中前景和背景，并将前景分离出来。该算法的基本原理是通过选取少量与像素邻近的像素，来计算该像素的前景和背景概率，然后将该像素分别分配给前景或背景。KNN-matting算法主要分为两个步骤：第一步是训练模型，其目的是获得图像中前景和背景像素的位置和颜色信息；第二步是应用模型，即将模型应用到待分割的图像上进行抠图。 KNN-matting算法有多个优点，其中最为突出的是其准确性和效率。该算法利用少量的像素点即可确定前景和背景，因此很少产生边缘模糊、失真等问题。此外，在大多数情况下，KNN-matting算法的运行速度也比其他算法更快，这使得它成为大多数研究者使用的算法之一。 然而，KNN-matting算法也有一些缺点。例如，当需要分割对象在图像中占用的面积较小时，该算法效果会受到限制。此外，如果前景和背景颜色相近的情况下，该算法的分割效果也可能不如其他算法。 总的来说，KNN-matting算法是一种成熟且可靠的背景抠图算法，它在实际应用中具有广泛的应用前景，但仍需要进一步改进和优化。

Deep-Image-Matting 使用教程

Deep Image Matting 是一种图像分割的技术，其目的是将前景对象从背景中分离出来并以 alpha 通道的形式输出。下面是 Deep Image Matting 的使用教程： 1. 下载模型：可以从代码仓库中下载训练好的 Deep Image Matting 模型，模型文件名为“model.pth”。 2. 准备图像和背景：准备需要进行分割的图像和对应的背景图像。 3. 安装依赖：在 Python 环境中安装 PyTorch 和依赖项，例如 NumPy、Pillow 和 matplotlib 等。 4. 运行代码：将图像和背景图像作为输入，运行分割代码。输出将是包含 alpha 通道的图像。 以下是一个示例代码，其中 image_path 和 background_path 分别为图像和背景图像的路径： python import torch import numpy as np from PIL import Image # 加载模型 model = torch.load("model.pth") # 加载图像和背景 image = Image.open(image_path) background = Image.open(background_path) # 将图像和背景转换为张量 image_tensor = torch.tensor(np.array(image)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float() / 255 background_tensor = torch.tensor(np.array(background)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float() / 255 # 运行模型 output_tensor = model(image_tensor, background_tensor) # 将结果转换为图像 output_array = (output_tensor.squeeze().detach().cpu().numpy() * 255).astype(np.uint8) output_image = Image.fromarray(output_array, mode="L") # 显示结果 output_image.show() 注意，运行代码需要一定的硬件资源和时间，尤其是对于大尺寸的图像。另外，模型的预测精度也取决于训练数据的质量和多样性。因此，在使用 Deep Image Matting 进行实际应用时，需要对数据进行精细的处理和优化。

Deep-Image-Matting-PyTorch 测试模型代码

以下是使用 Deep-Image-Matting-PyTorch 进行模型测试的示例代码： python import torch from torch.autograd import Variable from torchvision.transforms import ToTensor, ToPILImage from PIL import Image import numpy as np from models.models import build_model from utils.util import pad_image, load_image, img_resize # 加载模型 model = build_model() # 加载并处理图像 img_path = "path/to/image.png" img = load_image(img_path) img = img_resize(img, 320) img = pad_image(img, 8) img = ToTensor()(img) img = Variable(img) # 运行模型 pred, _, _ = model(img.unsqueeze(0)) # 处理输出 pred = pred.squeeze().cpu().data.numpy() pred = (pred * 255).astype(np.uint8) pred = np.transpose(pred, (1, 2, 0)) pred = Image.fromarray(pred) # 显示结果 pred.show() 需要注意的是，此代码需要 Deep-Image-Matting-PyTorch 的模型和工具函数。如果您尚未安装它们，请先安装。

Deep-Image-Matting 下载地址 模型下载地址

Deep-Image-Matting 的官方 GitHub 页面上提供了预训练模型的下载地址，你可以在以下链接中找到： https://github.com/foamliu/Deep-Image-Matting/releases 请注意，这些模型是使用 TensorFlow 1.8 和 Python 3.6 训练的。如果你使用的是其他版本的 TensorFlow 或 Python，可能需要进行适当的更改才能正常运行。

帮我写个 基于Deep-Image-Matting的运行代码

Deep Image Matting（DIM）是一种用于图像分割的技术，它可以将前景对象从背景中分离出来。以下是一个基于Deep Image Matting的运行代码示例： 首先，你需要安装以下依赖项： - Python 3.6+ - PyTorch - numpy - OpenCV - Matplotlib 安装好这些依赖项后，你可以按照以下步骤运行代码： 1.导入所需的库 python import torch import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from models import build_model from data import build_data from config import build_config 2.加载配置文件 python config_file = 'config.yaml' config = build_config(config_file) 3.建立模型 python model = build_model(config) model.load_state_dict(torch.load(config['model']['weights'])) model.eval() 4.加载图像并将其调整为模型所需的大小 python image_path = 'input.jpg' image = cv2.imread(image_path) h, w = image.shape[:2] resized_image = cv2.resize(image, (config['data']['input_size'], config['data']['input_size'])) resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) resized_image = np.ascontiguousarray(resized_image[None, ...], dtype=np.float32) 5.运行模型并获取输出 python with torch.no_grad(): input_tensor = torch.from_numpy(resized_image).cuda() alpha_pred = model(input_tensor) alpha_pred = alpha_pred.cpu().numpy()[0, 0, :, :] 6.将输出调整为原始图像的大小，并对其进行后处理 python alpha_pred = cv2.resize(alpha_pred, (w, h)) alpha_pred = np.clip(alpha_pred*255, 0, 255).astype(np.uint8) 7.将前景对象提取出来并将其与原始图像合并 python foreground = np.zeros_like(image) foreground[:, :, 0] = alpha_pred foreground[:, :, 1] = alpha_pred foreground[:, :, 2] = alpha_pred result = np.where(foreground > 0, image, 255) 8.显示结果 python plt.imshow(cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() 这就是一个基于Deep Image Matting的运行代码示例。请注意，这只是一个简单的示例，你需要根据自己的需求进行修改和定制。

knn matting

KNN matting是一种基于k-最近邻算法的图像抠图方法，属于传统图像处理领域的重要应用之一。这种方法是通过计算某像素点周围邻域内的k个最近邻像素的颜色、灰度值等特征，对该像素点进行分割抠图。 KNN matting和传统的matting方法相比，具有训练时间快、准确度高、可扩展性好等优点，因此在图像处理、数字图像剪裁、智能图片编辑、计算机视觉等领域得到了广泛应用。但是，KNN matting方法也存在一些不足之处，比如对于复杂场景和细节区域的处理还需进一步优化，同时处理大量数据时速度可能会变慢。 总的来说，KNN matting是一种优秀的图像抠图方法，可以实现快速、准确地抠出需要的图像部分，具有很高的应用价值。

dlib matting

dlib matting是一种图像分割和抠图算法，可无需任何用户输入或手动标注，即可对图像中的前景目标进行精确分割。这一算法是在使用深度卷积神经网络（DCNN）进行语义分割的基础上构建的。通过使用dlib库中的卷积神经网络来进行前景目标和背景的识别，这个过程可以同时完成前景目标的分割和背景的消除。因为使用的是DCNN技术，我们可以很容易地将模型扩展到大规模图像，或者进行实时图像分割，以应对复杂的现实应用场景。 dlib matting使用训练好的深度卷积神经网络，通过学习图像的外观和背景模型，来推断像素是属于前景还是背景。这种技术可以应用于许多图像领域，包括人脸识别、物体检测、自动驾驶、医学图像的分割等领域。它的非常重要的一点是可以通过在少量的图像上进行训练，来得到一个具有良好泛化性能的模型，这样可以在许多应用的情况下节省必须花费在数据收集和标注上的时间和资源。 总之，dlib matting是一种高效的图像分割算法，在计算机视觉和计算机图形学领域具有广泛的应用。随着深度学习技术的发展，它将在更多的领域得到应用和完善。

matting的c++部署

### 回答1： matting的c部署是指将matting算法应用到C语言环境中的部署过程。Matting是一种图像处理技术，用于将前景图像从背景中分离出来，从而可以实现图像的自由合成。部署matting算法到C语言环境中可以提高算法的执行效率和性能。 在matting的C部署中，首先需要将matting算法的实现代码转换为C语言的形式。这涉及将算法中的各种数据结构、函数和变量进行适配和转换，以使其适应C语言的语法和语义要求。 接下来，需要创建一个合适的编译环境，以确保matting算法能够正确地在C语言环境中编译和执行。这可能包括选择合适的编译器和设置编译选项，以及配置相关的库和依赖项。 一旦完成了编译环境的设置，就可以将matting算法的C代码编译成可执行程序。这涉及到将C代码进行编译、链接和优化，以生成与目标平台和操作系统兼容的可执行文件。 最后，需要对matting的C部署进行测试和调试。通过提供各种测试图像和数据，可以验证算法在C环境中的正确性和性能。通过分析和调整算法的性能瓶颈，可以进一步优化算法的执行效率。 总之，matting的C部署是将matting算法应用到C语言环境中的过程，涉及到代码转换、编译环境设置、代码编译和测试调试等步骤。通过C部署，可以提高算法的执行效率和性能，使其更适用于各种嵌入式和低功耗设备。 ### 回答2： Matting的C部署是指将Matting算法的实现部署在C语言环境中的过程。Matting是一种图像处理技术，主要用于对图像进行分割和抠图操作。C语言作为一种高效、跨平台的编程语言，在图像处理领域中广泛应用。在将Matting算法部署在C语言中时，需要考虑以下几个方面。 首先，需要根据Matting算法的具体实现，将算法的各个步骤在C语言中进行编码。这包括图像读取和存储、前景和背景的分割、图像像素的计算等操作。需要注意的是，在C语言中要考虑内存的管理和优化，以保证程序的运行效率和稳定性。 其次，Matting算法通常需要处理大量的图像数据，因此在C语言中需要使用适当的数据结构和算法来处理图像。可以使用数组或指针来表示图像的像素，并使用循环来遍历图像中的每个像素进行计算。此外，可以利用C语言的多线程或并行计算技术，提高Matting算法的运行速度。 最后，为了方便使用和测试，可以将Matting算法封装成一个C语言库或函数，供其他程序调用。这样，其他开发者可以直接调用函数来实现Matting算法的功能，而无需了解具体的实现细节。此外，可以为函数添加必要的参数和返回值，以增加函数的灵活性和可扩展性。 总之，Matting算法的C部署涉及到考虑算法实现、内存管理、数据结构和算法选择、多线程和并发编程等方面。通过合理、高效地部署Matting算法，可以在图像处理领域中实现更快、更准确的图像分割和抠图操作。 ### 回答3： Matting（抠图）是一种计算机视觉技术，用于将图像中的前景物体从背景中分离出来。Matting 的 C 部署指的是将该技术的计算程序转化为 C 语言编写的程序，并在各种计算设备上部署和运行。 将 Matting 技术的计算程序转化为 C 语言编写的程序有几个好处。首先，C 语言是一种高效且跨平台的编程语言，可以在各种硬件设备上运行，例如个人电脑、服务器、移动设备等。其次，C 语言具有较低级别的语言结构和更接近硬件的操作方式，可以更好地优化程序的性能和资源利用率。此外，C 语言有丰富的库和工具支持，可以方便地进行算法实现和程序调试。 在 Matting 的 C 部署过程中，首先需要将 Matting 算法的数学模型转化为 C 语言的算法实现。这涉及到从图像输入到背景减除、前景提取、边界平滑等一系列的图像处理步骤。然后，针对特定的硬件设备进行编译和优化，使其能够高效地运行。这可能需要对程序进行调试和性能测试，确保它在各种情况下都能正常工作，并提供准确的抠图结果。 Matting 的 C 部署可以被应用于各种领域，例如图像编辑、电影特效、虚拟现实等。通过将 Matting 技术部署到硬件设备上，可以实现实时或近实时的抠图效果，为用户提供更好的体验。另外，由于 C 语言广泛应用于各种操作系统和平台，Matting 的 C 部署还可以实现跨平台的抠图功能。 总而言之，Matting 的 C 部署是将该技术的计算程序转化为 C 语言编写的程序，并在各种计算设备上部署和运行。这种部署方式能够提供高效、可靠的抠图效果，并在不同领域中发挥重要作用。

matlab抠图代码

matlab抠图代码是一种用于图像处理的代码，可以通过在图像上指定多边形节点来抠出图像中的特定区域。具体实现方法可以参考以下代码： matlab a=imread('./woman_a.jpg');%读图 figure(1);imshow(a);%建立窗口画图，显示原图 r=a(:,:,1);%R通道图像 g=a(:,:,2);%G通道图像 b=a(:,:,3);%B通道图像 row=[800 300 200 300 800 900];%抠图图形节点横坐标 col=[20,20,400,700,700,400];%抠图图形节点纵坐标 Matting_a=roipoly(a,row,col); r1=immultiply(r,Matting_a);%交运算 g1=immultiply(g,Matting_a);%交运算 b1=immultiply(b,Matting_a);%交运算 a_all=cat(3,r1,g1,b1);%合成RGB图像 figure(2);imshow(a_all);%建立窗口画图，显示抠图 以上代码实现了对一张名为woman_a.jpg的图片进行抠图的功能，其中row和col分别表示多边形节点的横纵坐标，Matting_a是抠图后的二值图像，r1、g1、b1是分别对R、G、B通道进行的交运算后的图像，最后通过cat函数合成RGB图像并显示出来。

portrait matting android

Portrait matting，中文也称为人像抠图，在Android设备上可以实现通过拍照或者从相册中选择照片，将照片中的人物抠出来，然后放到另一张背景图片上，或者加入一些特效，实现创意的照片编辑。 在Android开发中，可以通过调用系统提供的图像处理API或者使用第三方开源库来实现人像抠图。其中，图像处理API提供了抠图、高斯模糊、透明度调节等常见特效，而第三方库则提供了更为丰富的特效以及更为精细的抠图技术。 在实现人像抠图的过程中，首先需要对照片进行预处理，例如：去除背景、调整对比度等操作，以便于更好地抠取人物。然后，可以利用OpenCV等图像处理库中的算法，将人物从照片中分离出来，形成一张透明的PNG图片。最后，将抠出的人物放到目标背景图片上，并加上不同的特效，呈现出惊艳的效果。 总之，Portrait matting是一种常见的移动端图像处理技术，在Android开发中有着广泛的应用，可以为用户带来更加丰富多彩的照片编辑体验。

background matting

### 回答1： 背景抠图（Background Matting）是一种计算机视觉技术，可以将前景对象从背景中分离出来并以透明形式呈现，常用于视频合成、虚拟背景、视频美颜等应用中。传统的背景抠图方法需要在拍摄时使用绿色或蓝色幕布作为背景，通过色彩分离的方式将前景和背景分离。而现代的背景抠图方法则利用深度学习模型，通过训练大量的数据来学习前景和背景之间的区别，从而实现更加精准的抠图效果。 ### 回答2： 背景去除是一种图像处理方法，通过将图像中的前景与背景分离，在保留前景内容的同时消除背景噪声。背景去除被广泛应用于图像处理、计算机视觉、计算机图形学、人工智能等领域。 背景去除主要分为两种方法：基于颜色模型的方法和基于深度学习的方法。基于颜色模型的方法常用于处理静态图像，通过对颜色的阈值判断将前景与背景分离。而基于深度学习的方法则是通过训练神经网络来自动从图像中学习前景与背景的差异，对目标进行精确的分离。 背景去除对于实时视频分析与处理十分重要，例如视频会议、智能家居、自动驾驶等应用，都需要时刻对图像中的前景与背景进行识别与分离。 目前，传统算法在处理复杂场景时效果较差，而基于深度学习的方法如背景Matting则能够更准确、更高效地完成任务。背景Matting不仅可以进行前景背景分离，还能够保留前景中的半透明部分。 总之，背景去除是图像处理技术中一项重要的任务，可以有效提高图像质量和分析效率。随着深度学习技术的不断发展，背景去除的效果和应用场景将会得到进一步拓展。 ### 回答3： 背景抠图（Background Matting）是一种对图像进行处理的方法，其目的是将图像中某个区域的前景物体从背景中分离出来。这个方法主要是在计算机视觉和计算机图形学领域中应用。背景抠图的主要应用是对图像进行剪裁、合成和增强等处理，使得图像更符合我们所需的内容和效果。 传统的背景抠图方法主要采用图像的色彩和亮度进行分析，将图像中颜色相近、亮度相似的背景元素进行合并，然后用遮罩层将背景与前景分离，达到抠图的效果。但是由于图像中背景和前景的复杂度和分布情况各不相同，在某些情况下，传统的抠图方法并不能分离出完整的前景物体。 为了解决这个问题，研究者们提出了更加高级的背景抠图方法，如深度学习和人工智能。这些新的方法能够更加准确地分离出前景和背景，还能够使前景与背景之间的过渡更加自然。同时，这些方法还具有很高的自适应性，能够处理各种不同颜色和亮度的图像，从而实现更加精准的图像抠图效果。 总之，背景抠图是一种非常重要的图像处理方法，能够广泛应用于电影制作、广告设计、人像处理、虚拟现实等领域，随着研究者们的不断努力，背景抠图方法将会更加成熟和完善，为我们带来更好的视觉体验和图像处理效果。

semantic image matting

"Semantic image matting" 的中文意思是“语义图像抠图”。它是一种计算机视觉技术，可以将图像中的对象提取出来，并将其放置在新的背景中，而不损失原始图像的细节和质量。这种技术可以被广泛应用于人机交互、虚拟现实、合成图像等方面。

background matting v2

背景抠图 V2 是一种基于深度学习的技术，可以将图像中的前景物体从背景中分离出来。它可以用于许多应用，如视频编辑、虚拟现实和增强现实等。与传统的抠图方法相比，背景抠图 V2 可以更准确地抠出前景物体，并且不需要用户手动标注前景和背景。这使得它成为一种非常有用的工具，可以帮助用户更轻松地进行图像处理和编辑。

disentangled image matting

b'disentangled image matting'是一种图像切割技术，可以将图像中的前景和背景分离开来，从而支持各种图像编辑和处理任务。这种技术使用深度学习模型和计算机视觉算法来自动或半自动地完成图像分割，从而提高了图像处理的效率和精度。

最新推荐

基于51单片机的usb键盘设计与实现(1).doc

基于51单片机的usb键盘设计与实现(1).doc

"海洋环境知识提取与表示：专用导航应用体系结构建模"

对海洋环境知识提取和表示的贡献引用此版本：迪厄多娜·察查。对海洋环境知识提取和表示的贡献：提出了一个专门用于导航应用的体系结构。建模和模拟。西布列塔尼大学-布雷斯特，2014年。法语。NNT：2014BRES0118。电话：02148222HAL ID：电话：02148222https://theses.hal.science/tel-02148222提交日期：2019年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire论文/西布列塔尼大学由布列塔尼欧洲大学盖章要获得标题西布列塔尼大学博士（博士）专业：计算机科学海洋科学博士学院对海洋环境知识的提取和表示的贡献体系结构的建议专用于应用程序导航。提交人迪厄多内·察察在联合研究单位编制（EA编号3634）海军学院

react中antd组件库里有个 rangepicker 我需要默认显示的当前月1号到最后一号的数据 要求选择不同月的时候 开始时间为一号 结束时间为选定的那个月的最后一号

你可以使用 RangePicker 的 defaultValue 属性来设置默认值。具体来说，你可以使用 moment.js 库来获取当前月份和最后一天的日期，然后将它们设置为 RangePicker 的 defaultValue。当用户选择不同的月份时，你可以在 onChange 回调中获取用户选择的月份，然后使用 moment.js 计算出该月份的第一天和最后一天，更新 RangePicker 的 value 属性。 以下是示例代码： ```jsx import { useState } from 'react'; import { DatePicker } from 'antd';

基于plc的楼宇恒压供水系统学位论文.doc

基于plc的楼宇恒压供水系统学位论文.doc

"用于对齐和识别的3D模型计算机视觉与模式识别"

表示用于对齐和识别的3D模型马蒂厄·奥布里引用此版本：马蒂厄·奥布里表示用于对齐和识别的3D模型计算机视觉与模式识别[cs.CV].巴黎高等师范学校，2015年。英语NNT：2015ENSU0006。电话：01160300v2HAL Id：tel-01160300https://theses.hal.science/tel-01160300v22018年4月11日提交HAL是一个多学科的开放获取档案馆，用于存放和传播科学研究文件，无论它们是否已这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，或来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire博士之路博士之路博士之路在获得等级时，DOCTEURDE L'ÉCOLE NORMALE SUPERIEURE博士学校ED 386：巴黎中心数学科学Discipline ou spécialité：InformatiquePrésentée et soutenue par：马蒂厄·奥布里le8 may 2015滴度表示用于对齐和识别的Unité derechercheThèse dirigée par陪审团成员équipe WILLOW（CNRS/ENS/INRIA UMR 8548）慕尼黑工业大学（TU Munich�

valueError: Pandas data cast to numpy dtype of object. Check input data with np.asarray(data).

这个错误通常发生在使用 Pandas DataFrame 时，其中包含了一些不能被转换为数字类型的数据。 解决方法是使用 `pd.to_numeric()` 函数将数据转换为数字类型。例如： ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个包含字符串和数字的 DataFrame df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, '3']}) # 尝试将整个 DataFrame 转换为数字类型会报错 np.asarray(df, dtype=np.float) # 使

基于VC--的五子棋程序设计与实现毕业设计.doc

基于VC--的五子棋程序设计与实现毕业设计.doc

体系结构驱动的普遍性应用程序中

体系结构驱动的普遍性应用程序的自主适应艾蒂安·甘德里勒引用此版本：艾蒂安·甘德里勒。由体系结构驱动的普遍性应用程序的自主适应。无处不在的计算。格勒诺布尔大学，2014年。法语。NNT：2014GRENM078。电话：01215004HAL ID：电话：01215004https://theses.hal.science/tel-01215004提交日期：2015年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire论文要获得的等级格勒诺布尔大学博士专业：计算机科学部长令：2006年提交人艾蒂安·G·安德里尔论文由Philippe LAlanda指导由Stephanie CHollet共同指导在格勒诺布尔计算机科学实验室编写数学、信息科学与技术、计算机科学博士体系结构驱动的普遍性应用程序的自主适应论文�

STM32F103 RCT6 LCD显示正弦波并且设置可以调节振幅的触摸按键代码

以下是基于STM32F103RCT6和Keil MDK-ARM开发环境的LCD显示正弦波并且设置可以调节振幅的触摸按键代码： ```c #include "stm32f10x.h" #include "lcd.h" //LCD驱动库 #include "math.h" //数学库 #define PI 3.14159 //圆周率 void delay_ms(uint16_t n); int main(void) { float amplitude = 20; //振幅 float frequency = 1; //频率 float phase = 0; //相位

我国软件和信息技术服务业的发展现状及存在的问题.pdf

我国软件和信息技术服务业的发展现状及存在的问题.pdf