一个histogram，通常可以用一个列向量表示（例子中的a，b），列向量里面的每一个值就是一个bin（a,b），比如说列向量有个50个元素，那么就代表有50个bin。 对于彩色图像，一般是rgb，3个维度，每个颜色一般是0-255的灰度级，就是对应8个bin，每个维度8bin，8x8x8=512bin 256=2^8， 0-255之间的数，用8位的0,1就能表示啊 比如说，15=0000 11

1.导入自选股的代码 先从通达信把数据下载到一个file里面，然后 files = os.listdir(r'C:\new_zx_allin1\T0002\export')u=[]for i in stk3['code']:m=int(i[3:9])u.append(m) 2.画出自定义bins的直方图 n_defaults=np.random.binomial(n=100,p=0.0

本篇实为个人笔记，可能存在些许错误；若各位师傅发现哪里存在错误，还望指正。感激不尽。 若有图片及文稿引用，将在本篇结尾处著名来源(也有置于篇首的情况)。 目录 参考文章： 条件背景： 前置知识： Unsorted Bin Attack： 概述 范例代码：(howtoheap2——unsorted_bin_attack) 代码调试： Large Bin Attack：

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本篇实为个人笔记，可能存在些许错误；若各位师傅发现哪里存在错误，还望指正。感激不尽。 若有图片及文稿引用，将在本篇结尾处著名来源。 目录 Free与Bins： SmallBin LargeBin UnsortedBin Fast Bin TcacheBin 额外说明 Free与Bins：         malloc如果一旦和free混用，情况就变得复杂了。我们可以先思考

Motivation 信息的全局处理会帮助提高整体深度估计。提出的AdaBins预测的bin中心集中在较小的深度值附近，对于深度值范围更广的图像，分布广泛。Fu et al. 发现将深度回归任务转化为分类任务可以提升效果，将深度范围分成固定数量的bins。本文则解决了原始方法的多个限制： 计算根据输入场景的特征动态变化的自适应箱。分类方法导致深度值的离散化，导致视觉质量差，深度不连续明显,论文提

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