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Tag: AUTODESK-MODEL-DERIVATIVE

Derivativo en Python

Hola, he creado un programa derivado en Python, pero el resultado no es el mismo que esperaba. Este es el resultado que quiero obtener: f(x) = x^2 – 8x + 25 f'(x) = 2x – 8 0 = 2x – 8 8 = 2x 4 = x x = 4 . . . Read more

Operación de tensor y gradiente

Estaba viendo algunos tutoriales en YouTube donde se utilizó el siguiente fragmento de código para explicar derivadas. Crear tensores. x = torch.tensor(3.) w = torch.tensor(4., requires_grad=True) b = torch.tensor(5., requires_grad=True) x, w, b Operaciones aritméticas y = w * x + b y Calcular derivadas y.backward() Mostrar gradientes print(‘dy/dx:’, x.grad) . . . Read more

Derivada espacial en el algoritmo de Lucas-Kanade

Implementando el algoritmo Lucas-Kanade, me quedé atascado en encontrar la derivada espacial de las imágenes. En mi implementación, la encuentro utilizando esta fórmula: Ix(i, j) = I(i + 1, j) – I(i – 1, j), Iy(i, j) = I(i, j + 1) – I(i, j – 1) El resultado es . . . Read more

Transforme un objeto “call” en una función en R.

A partir de una derivación, obtengo un objeto “llamada” como se muestra en el fragmento de código. Quiero transformarlo en una función con argumentos, pero no puedo encontrar la forma correcta de hacerlo. Solo devuelve el objeto de llamada. someDeriv <- D(expression(a * x^2 + x), “x”) someDeriv retorna: a . . . Read more