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原创 HTTPError: 404 Client Error: Not Found for url: https://mirrors.cn/anaconda/pkgs/free
windows使用conda安装包时报错:HTTPError: 404 Client Error: Not Found for url: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/noarch/current_repodata.json
2022-09-02 19:00:03
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原创 pandas.DataFrame设置某一行为表头(列索引),设置某一列为行索引,按索引取多行多列
pandas读取文件pandas.DataFrame 设置索引pandas.DataFrame 读取单行/列,多行多列pandas.DataFrame 添加行/列
2022-08-19 19:40:08
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翻译 YOLOv7详解:实时目标检测新标杆 | Chien-Yao Wang团队与Alexey团队倾力打造
YOLOv7-E6 目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于Transformer的检测器 SWIN-L Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS A100,53.9% AP)的速度和准确度分别高出 509% 和 2%,并且比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度提高 551%,准确率提高 0.7%,以及 YOLOv7 的表现还优于:YOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv
2022-07-09 22:01:12
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原创 不懂就问:【python/matplotlib】画图主刻度向外/次刻度向内怎么弄?用ax.xaxis.set_minor_locator(xminor),ax.tick_params
需求:在画图时设置刻度,并且主刻度向外,次刻度向内最初画出来的样子import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import MultipleLocator, AutoLocator, FixedLocatorx = np.arange(1, 100)y = x**2fig = plt.figure(figsize=(9, 6))ax = fig.add_subplot(111)ax.pl
2022-05-15 08:50:32
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原创 日常踩坑记录:The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
解决办法直接跳到末尾目的:想要判断一个列表是否在另外的列表中这里先说我正常能实现的结果:eg:z = [[2, 2, 2, 2], [1, 1, 1, 2]]z1 = [-1.35, 2, 3, 4]z2 = [2, 2, 2, 2]# 判断z1 是否在 z 中:if z1 not in z: # 如果 z1 不在 z 中,打印“zno” print("zno")# 结果:zno# 判断z2 是否在 z 中:if z2 in z: # 如果 z2 不在 z 中,打印“zno
2022-03-02 21:02:14
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原创 Ubuntu20.04 conda安出错,成功解决:solving environment:failed with initial frozen solve.Retrying with flexibl
Ubuntu20.04安装conda出错成功解决conda安装 Pytorch 时提示:solving environment:failed with initial frozen solve.Retrying with flexible solve遇到的问题Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.这是我在安装 Pytorch 过程中遇到的,总是环境不对,所以就查阅了
2021-11-06 10:47:05
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原创 医学影像中用 python 读取 nrrd 文件,nrrd转nii,以及遇到的一些问题和解决方法
DICOM, NII, NRRD 格式的文件是医学影像中处理文件遇到的常用格式,但是关于这方面的内容比较少,我自己在处理图像的过程中遇到了相关的问题,但是没有找到和我直接一模一样的问题,也没有相关的解决方法,所以我在有了解决想法之后,决定将我的想法分享出来。
2021-03-27 15:16:58
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转载 YOLO V2详解
论文地址:YOLO9000: Better, Faster, Stronger 项目主页:YOLO: Real-Time Object Detection (最近博客下很多人请求Caffe 代码,受人所托,已经不再提供,且关闭本文评论,望请见谅) 概述 时隔一年,YOLO(Y...
2021-03-23 16:37:04
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空空如也
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