<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[GIS112216的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; GIS112216]]></copyright><item><title><![CDATA[电脑中复制提示剪切板被占用（重启资源管理器无用）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/122056659</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/122056659</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Tue, 21 Dec 2021 10:32:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[重启资源管理器无用情况下

这种情况一般都是因为

有道或者其他翻译软件在你复制过程中不断把东西添加到剪切板中导致你无法继续添加新的东西到剪切板中。



策略：

关闭有道词典

在设置中将复制查词，取消即可

无法清空剪切板,另一程序正在使用剪切板,无法复制东西了_湾区人工智能-优快云博客_无法释放剪贴板上的空间,另一程序可能正在使用剪贴板
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分水岭图像分割算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/121984322</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/121984322</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Thu, 16 Dec 2021 21:26:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[各种图像分割中分水岭算法是使用]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图像（影像）的语义信息]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/118147542</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/118147542</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Wed, 23 Jun 2021 11:10:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[影像语义是指通过描述影像的语义信息，来说明影像的内容，一般包括全局语义和局部语义。

全局语义的五种感知属性：自然度、开放性、粗糙度、可延展性、凹凸度。

美国人工智能专家马尔1977年提出视觉理论，该理论认为，视觉是一个多级的、自下而上的分析过程，在这个过程中产生一系列关于客体的不同表征，这些表征对有关的视觉环境提供越来越详细的信息。在客体视知觉过程中，产生三级不同水平的表征。

据此遥感图像处理可以分为一下三个尺度和三个层次。


...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习中Adam优化算法的介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/117788215</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/117788215</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Thu, 10 Jun 2021 17:56:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度学习中Adam优化算法的介绍
本文来源：http://www.atyun.com/2257.html
深度学习中Adam优化算法的介绍
对深度学习中Adam优化算法的简单介绍
Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展，最近在计算机视觉和自然语言处理中广泛应用于深度学习应用。在引入该算法时，OpenAI的Diederik Kingma和多伦多大学的Jimmy Ba在他们的2015 ICLR发表了一篇名为“Adam: A Method for Stochastic Optimization”的论文，列出]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Keras中的EarlyStopping和ReduceLROnPlateau]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/115542112</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/115542112</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Fri, 09 Apr 2021 13:02:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[早停机制

   为了获得性能良好的神经网络，网络定型过程中需要进行许多关于所用设置（超参数）的决策。超参数之一是定型周期（epoch）的数量：亦即应当完整遍历数据集多少次（一次为一个epoch）如果epoch数量太少，网络有可能发生欠拟合（即对于定型数据的学习不够充分）；如果epoch数量太多，则有可能发生过拟合（即网络对定型数据中的“噪声”而非信号拟合）。早停法旨在解决epoch数量需要手动设置的问题

  同时, 它也可以被视为一种能够避免网络发生过拟合的正则化方法 [与L1/L2权重衰...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[燕双飞]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/115480089</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/115480089</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Wed, 07 Apr 2021 10:38:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[燕双飞

高天栖 /词、曲

燕双飞，

画栏人静晚风微。

记得去年门巷，

风景依稀。

绿芜庭院，

细雨湿苍苔，

雕梁尘冷春入梦；

且衔得芹泥，

重筑新巢傍翠帏。



栖香稳，

软语呢喃话夕晖。

差池双剪，

掠水穿帘去复回。

魂萦杨柳弱，

梦逗杏花肥。

天涯草色正芳菲。



楼台静，帘幕垂；

烟似织，月如眉。

其奈流光速!

莺花老，

雨风催，

景物全非。

杜宇声声唤道：

不如归!
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何设置使visio中线重叠没有圆角？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/115458996</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/115458996</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Tue, 06 Apr 2021 13:51:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[小呆在用visio画神经网络图中出现一个问题，如图1 所示，两条线相交后出现圆角，嗯，谁让我是小白呢，于是乎度娘.......


                     图1

2. 度娘还是挺好用的（希望能度到我这篇小tip）,j解决方案如下图2所示，以Visio2010版为样，第一步找到“设计”，点开；第二步点开最右边的连接线；



图2

3.去掉“显示跨线”前边的对号，就好啦


...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图像卷积后的输出大小计算公式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/110391282</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/110391282</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Mon, 30 Nov 2020 16:33:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[定义以下参数

输入(input)图片大小 W×W
	卷积核（或者称为滤波器Filter）大小 F×F
	步长strides S
	padding的像素数 P




参考：卷积基本计算公式_ON_THE_WAY_FOREVER的博客-优快云博客_卷积公式

图像卷积后的大小计算公式_aron_conli的博客-优快云博客_卷积计算公式
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[linux查看显卡GPU信息]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/109983527</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/109983527</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Mon, 23 Nov 2020 09:32:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[Linux查看显卡信息：


lspci | grep -i vga

使用nvidia GPU可以：


lspci | grep -i nvidia




前边的序号 "00:0f.0"是显卡的代号(这里是用的虚拟机);

查看指定显卡的详细信息用以下指令：




lspci -v -s 00:0f.0





Linux查看Nvidia显卡信息及使用情况

Nvidia自带一个命令行工具可以查看显存的使用情况：




nvidia-smi







表头释义：

Fan：显...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[(转)看到很好的一篇讲解梯度下降和反向传播的，转过来了！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/109443944</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/109443944</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Mon, 02 Nov 2020 10:31:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自：https://www.cnblogs.com/softzrp/p/6718909.html作者：风萧易水寒

一、梯度下降法

1.什么是梯度下降法

顺着梯度下滑，找到最陡的方向，迈一小步，然后再找当前位，置最陡的下山方向，再迈一小步…





通过比较以上两个图，可以会发现，由于初始值的不同，会得到两个不同的极小值，所以权重初始值的设定也是十分重要的，通常的把W全部设置为0很容易掉到局部最优解，一般可以按照高斯分布的方式分配初始值。

2.有两种计算梯度的方法：

（1）慢一些但是简...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python中for in的用法python中for in的用法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/109326334</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/109326334</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Wed, 28 Oct 2020 09:39:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[for in 说明：也是循环结构的一种，经常用于遍历字符串、列表，元组，字典等

格式：


			1

			2
			
			
			forxiny:

			循环体
			
		执行流程：x依次表示y中的一个元素，遍历完所有元素循环结束。

例1：遍历字符串


			1

			2

			3
			
			
			s='Iloveyoumorethanicansay'

			foriins:

			print(i)
			
		例2：遍历列表


...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python编程使用PIL库Image子库split函数时,指令r,g,b = im.split()的错误分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/109303905</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/109303905</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Tue, 27 Oct 2020 09:16:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自：https://blog.youkuaiyun.com/km2km2km/article/details/88042851#comments_13515416，版权归原作者所有！

问题描述

在python编程中，PIL库是一个常用的图像处理模块，其中Image子库下split()函数常用来分离RGB图片的3个颜色通道来实现颜色交换，但笔者在实际操作中遇到了问题：

图像颜色交换的常用代码：


from PIL import Image
im1 = Image.open("photo.png")
r, g,]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络中偏置的作用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/108833072</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/108833072</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Sun, 27 Sep 2020 17:52:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自：https://blog.youkuaiyun.com/xwd18280820053/article/details/70681750?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.add_param_isCf&amp;depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图论相关基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/108616109</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/108616109</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Wed, 16 Sep 2020 10:14:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43133135/article/details/82390300

目录




	
		目录
		
	
	图篇
	
		图及其表示
		
		图论起源之七桥问题
		图论引入
		图的表示:
		
		边的表示和读取：
		点的表示和读取：
		图论的基本概念
		图的表示引入
		额。。。。 V3 = 。。。
		图的表示法
	
	结语


图篇


这是第一次写博客，为了下载积分而来。
随便写些，各位大佬们多多指。


本次内容是关于图论..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PIL图像处理时候，关于RGBA图像的错误问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/108446390</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/108446390</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Mon, 07 Sep 2020 14:01:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述：

       在我学习PIL库进行图像三通道分离的时候，出现了如下的BUG，

       

  也就是说图像的通道值太多了，多于3个了。，然后我就按照这句话疯狂百度，结果还是没有结果......。经过朋友提醒，我去寻找所用PIL库中spilt（）的用法。于是找到了这篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/km2km2km/article/details/88042851，经过提醒，我查看了图片的格式


print("img1的色彩模式为...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pycharm环境的修改问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/108397698</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/108397698</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Fri, 04 Sep 2020 09:36:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[由于我在电脑中有两个环境，一个base环境，一个py36环境，而pycharm原来就有，我想把它迁移环境运行，那么怎么做呢？

     首先，file&lt;settings

       

        

  然后，如下图1,2所示



将2里边环境换为我现在使用的环境，如下图所示



最后点击apply和OK即可大功告成！


...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2020-08-20Python入门问题之路径问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/108122238</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/GIS112216/article/details/108122238</guid><author>GIS112216</author><pubDate>Thu, 20 Aug 2020 14:01:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python入门问题

在分水岭算法进行图像分割时候，出现error: OpenCV(4.3.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'的错误，然后就问度娘，结果好多不同的答案，但是https://blog.youkuaiyun.com/kabcko/article/details]]></description><category></category></item></channel></rss>