transforming专题

Transforming 变换操作

map( ) — 对序列的每一项都应用一个函数来变换Observable发射的数据序列flatMap( ), concatMap( ), and flatMapIterable( ) — 将Observable发射的数据集合变换为Observables集合,然后将这些Observable发射的数据平坦化的放进一个单独的ObservableswitchMap( ) — 将Observable发射的数

#LLM入门|Prompt#1.6_文本转换_Transforming

功能介绍: 大语言模型具备强大的文本转换能力,包括但不限于多语言翻译、拼写纠正、语法调整、格式转换等任务。 典型应用: 多语言翻译:将一种语言的文本翻译成另一种语言。拼写纠正:检测并修正文本中的拼写错误。语法调整:调整文本的语法结构以提高可读性或准确性。格式转换:将文本从一种格式转换成另一种,如Markdown转HTML。 编程调用API接口实现: 通过编程调用大语言模型的API接口,可以实现各种

torch学习 (40):图像转换与增广 (Transforming and Augmenting Images)

文章目录 引入1 库引入2 测试函数3 测试图像4 转换器4.1 PIL和tensor均可4.1.1 中心裁剪CenterCrop4.1.2 颜色改变ColorJitter4.1.3 五分裁剪FiveCrop4.1.4 灰度转换Grayscale4.1.5 填充Pad4.1.6 中心不变随机仿射变换RandomAffine4.1.7 随机转换RandomApply4.1.8 随机裁剪Rand