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合肥工业大学信息论与编码课程设计（含py代码，可视化gui界面和word报告）。代码实现了如下功能：对任意输入的字符串序列分别进行二元霍夫曼编码、fano 编码、游程编码和算术编码，给出编码结果、编码效率；并实现相应的译码操作。对一幅 BMP 格式的灰度图像先进行二元霍夫曼编码和游程编码，并根据霍夫曼编码结果将游程编码变换成二进制序列。（象素用霍夫曼编码，游程用等长码）。并设计相应的译码。

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目的： 在训练神经网络的时候，有时候需要自己写操作，比如faster_rcnn中的roi_pooling，我们可以可视化前向传播的图像和反向传播的梯度图像，前向传播可以检查流程和计算的正确性，而反向传播则可以大概检查流程的正确性。 实验 可视化rroi_align的梯度 1.pytorch 0.4.1及之前，需要声明需要参数，这里将图片数据声明为variable im_data = Variable(im_data, requires_grad=True) 2.进行前向传播，最后的loss映射为一个一维的张量 pooled_feat = roipool(im_data, rois.view(

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