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1原创 结构体案例2
结构体案例2设计一个英雄的结构体，包括成员姓名、年龄、性别；创建结构体数组，在数组中存放5名英雄；通过冒泡排序算法，将数组中英雄按照年龄进行升序排列，最终打印排序后的结果
2022-08-26 20:59:00
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原创 Opencv图像的几何变换
OpenCV提供了两种变换函数，cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective，第一个是仿射变换函数，第二个是透视变换函数。第一个接收的参数是2x3的变换矩阵，第二个接收的是3x3变换矩阵。扩展缩放扩展缩放只是改变图像的尺寸大小。OpenCV提供的函数cv2.resize()可以实现这个功能，图像的尺寸可以自己手动设置，也可以自己指定缩放因子。在缩放时，推荐使用cv2.INTER_AREA，在扩展时推荐使用cv2.INTER_CUBIC(慢)和cv2.INTER_LINEAR。默
2021-09-24 09:51:55
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原创 2021-08-30
torch.autogradtorch.autograd是自动差分引擎，可为神经网络训练提供支持。神经网络是在某些输入数据上执行的嵌套函数集合。这些函数由权重和偏差（这两个参数）定义，这些参数存储在Pytorch张量中。神经网络的两个内步骤：正向传播：在正向传播中，神经网络对正确的输出进行最佳的预测。他通过其每个函数运行输入数据进行猜测。反向传播：在反向传播中，神经网络根据猜测中的误差来调整其参数。他通过从输出向后遍历，收集有关函数参数（梯度）的误差导数，使用梯度下降来优化参数来实现。例子从t
2021-08-31 09:04:59
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原创 2021-08-30
我TM又来学习Pytorch官方文档了张量：是一种特殊的数据结构，类似于数组和矩阵。在pytorch中，神经网络的输入输出，以及网络参数等数据，都是用张量来进行描述。张量初始化1.直接生成张量由原始数据直接生成张量，张量类型由原始数据类型决定。import torchdata = [[1, 2], [3, 4]]x_data = torch.tensor(data)print(x_data)tensor([[1, 2],[3, 4]])2.通过Numpy数组来生成张量np_arra
2021-08-30 19:51:59
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原创 2021-08-22
opencv 处理视频文件1.视频文件的读/写Opencv提供了VideoCapture类和VideoWriter类来支持各种格式的视频文件。支持的格式类型会因系统的不同而变化，但都支持AVI格式。在到达视频文件末尾之前，VideoCapture类可通过read()函数来获取新的帧，每帧是一幅基于BGR格式的图像。2.捕获摄像头的帧...
2021-08-25 16:58:57
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原创 2021-08-21
Opencv的I/O功能获得图像属性import cv2 as cvimg = cv.imread('uav.jpg')print(img.shape)print(img.size)print(img.dtype)输出为(2256, 4000, 3)27072000uint8这三个属性分别为：1.shape：返回值包含高度，宽度，和通道数，如果图像是单色或者灰度的，将不包含通道数。2.size：该属性指的是图像的像素大小3.Datatype:该属性会得到图像的数据类型（通常为
2021-08-22 16:14:05
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原创 2021-07-24
数据增强一、数据增强的作用1.避免过拟合。当数据集具有某种明显的特征，例如数据集中图片基本在同一个场景中拍摄，使用Cutout方法和风格迁移变化等相关方法可避免模型学习到与目标无关的信息。2.提升模型的鲁棒性，降低模型对图像的敏感度。当训练数据都属于比较理想的状态，碰到一些特殊情况，如遮挡，亮度，模糊等情况容易识别错误，对训练数据加上噪声，掩码等方法可提升模型鲁棒性。3. 增加训练数据，提高模型泛化能力。4. 避免样本不均衡。在工业缺陷检测方面，医疗疾病识别方面，容易出现正负样本极度不平衡的情况，
2021-07-28 21:36:30
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空空如也
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