CONV()

CONV() 用于不同进制数之间的转换

mysql> SELECT CONV(‘a‘,16,2),   # 将16进制的a转换为2进制
    -> CONV(15,10,2),           # 将10进制的15转换为2进制
    -> CONV(15,10,8),           # 将10进制的15转换为8进制
    -> CONV(15,10,16);          # 将10进制的15转换为16进制
+----------------+---------------+---------------+----------------+
| CONV(‘a‘,16,2) | CONV(15,10,2) | CONV(15,10,8) | CONV(15,10,16) |
+----------------+---------------+---------------+----------------+
| 1010           | 1111          | 17            | F              |
+----------------+---------------+---------------+----------------+
时间: 2024-11-12 18:35:23

CONV()的相关文章

matlab中filter,conv之间的区别

conv是做卷积,就是按照书上的做法,先翻转,在一步步平移,得出结果.对于两个长度分别为n,m的序列,卷积结果长度为m+n-1 filter是做滤波,其实原理跟卷积是想通的,只不过处理结果的方法不同,先看示例程序: x=[1,2,3,4,5]; h=[1,1,1]; y1=conv(h,x) y2=filter(h,1,x) y3=filter(x,1,h) y4=filter(x,1,[h,zeros(1,4)]) 结果为: y1 = 1     3     6     9    12    

Matlab 几种卷积的实现与比较(conv与filter,conv2与filter2)

Matlab 几种卷积的实现与比较(conv与filter,conv2与filter2)     最近在做控制算法实现的时候,对于其中参杂的各种差分.卷积很头疼,就在网上搜集了些资料,汇总于此,以做备忘. 在MATLAB中,可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真,也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积. (1)即y=filter(p,d,x)用来实现差分方程,d表示差分方程输出y的系数,p表示输入x的系数,而x表示输入序列.输出结果长度数等于x的长度. 实现差分方程,先

[转载] Conv Nets: A Modular Perspective

原文地址:http://colah.github.io/posts/2014-07-Conv-Nets-Modular/ Conv Nets: A Modular Perspective Posted on July 8, 2014 neural networks, deep learning, convolutional neural networks, modular neural networks Introduction In the last few years, deep neura

MATLAB卷积运算(conv、conv2、convn)解释

1 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是"两个多项式相乘取系数".(1+2x+3x^2)×(1+x)=1+3x+5x^2+3x^3所以p和q卷积的结果就是[1 3 5 3]. 记住,当确定是用

conv与convn的区别

clear all; a = [1 2 3];b = [4 5 6];resFull1 = conv(a,b,'full');resSame1 = conv(a,b,'same');resvalid1 = conv(a,b,'valid');%full : 就是普通意义下的卷积% same: 就是 和卷积输入的长度一样% valid : 就是 卷积反转对齐之后,这里的对齐很特殊,不能有填充0:% conv :只用于 信号系统里面的两个一维信号的卷积 a =[1:25];b = zeros(5,5

轻量级网络 Inception, Pointwise Conv, Group Conv, Depthwise Conv, Bottleneck, Xception, MobileNet, ShuffeNet, ResNeXt, SqueezeNet, EfficientNet, MixConv

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Xception 2.1 Extreme Inception 2.2 Xception 3. MobileNet 3.1 MobileNet V1 3.2 MobileNet V2 3.3 MobileNet V3 4. ShuffeNet 4.1 ShuffeNet V1 Shuffe units Network Architecture Experiments 4.2 ShuffeNet V2 5. 

deformable conv

在原feature map上经过卷积生成与原feature map一样w.h大小的feature map,但是channel变为2倍,即2N.2N代表的是每个像素x.y两个方向的偏移量. 这个偏移量生成的坐标大概率是float型的,但像素或者feature map只有在整数位置才有值.所以找最近的4个整数位置的像素点进行双线性插值获得当前位置的值(这个与roi-align类似,都是通过对x.y取整和取整+1就能获得最近的4个坐标点) 原文地址:https://www.cnblogs.com/ym

转载:DenseNet算法详解

原文连接:http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142664 参考连接:http://blog.csdn.net/u012938704/article/details/53468483 本文这里仅当学习笔记使用,具体细节建议前往原文细度. 论文:Densely Connected Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接:h

mysql 总结二(自定义存储过程)

mysql执行流程: sql命令--->mysql引擎-----(分析)---->语法正确-----(编译)--->可识别命令----(执行)---->执行结果---(返回)--->客户端. 存储过程定义: sql语句和控制语句的预编译集合,以一个名称存储作为一个单元处理. 最重要的优点: 省略部分执行流程,提高执行速度. 其他优点: 增强sql语句的功能和灵活性,减少网络流量(http只传输参数和存储函数名). -------------------------------