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RSS订阅原创 图像中的高频和低频
一、图像高频信号和低频信号的理解1.1 图像中的低频信号和高频信号也叫做低频分量和高频分量。简单一点说，图像中的高频分量，指的是图像强度（亮度/灰度）变化剧烈的地方，也就是我们常说的边缘（轮廓）；图像中的低频分量，指的是图像强度（亮度/灰度）变换平缓的地方，也就是大片色块的地方。人眼对图像中的高频信号更为敏感。 图像的高低频是对图像各个位置之间强度变化的一种度量方法。低频分量:主要对整副图像的强度的综合度量. 高频分量:主要是对图像边缘和轮廓的度量。如果一副图像的各个位置的强度大小相等,则图像只存在低频
2021-12-25 15:49:54
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原创 Themeleaf模板中在JS中遍历后台传过来的list
Themeleaf模板中在JS中遍历后台传过来的list，使用toastr插件做弹窗处理 <script th:inline="javascript"> toastr.options = { "closeButton": true, "debug": false, "positionClass": "toast-bottom-right", "onclick": null.
2021-12-02 09:20:44
418
转载 C++工程，CMakelist.txt，CMake添加所有头文件，CMake递归添加头文件，CMake查找所有源文件
cmake_minimum_required(VERSION 3.5) project(main) #MESSAGE(FATAL_ERROR "${CMAKE_BUILD_TYPE}")if(CMAKE_COMPILER_IS_GNUCC) message("COMPILER IS GNUCC") ADD_DEFINITIONS ( -std=c++11 ) endif(CMAKE_COMPILER_.
2021-01-09 11:08:17
3080
原创 anaconda和pip切换源
目录anaconda切换源pip切换源anaconda切换源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --ad..
2020-11-17 16:00:32
844
原创 opencv2.0.0在linux下的安装
环境：Ubuntu12.04Opencv-2.0.0Cmake-gui 2.8.0g++ / gcc 4.4.3libgtk2.0-dev (这个一定要记得安装，安装方式：# apt-get install libgtk2.0-dev)安装过程：1、先安装 libgtk2.0-dev 和 pkg-config，这个包要先于opencv安装，否则后期编译运行程序会出现类似如下...
2020-06-30 14:48:46
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原创 Windows上安装IDEA教程
IntelliJ IDEA是一款功能强大的开发工具，在代码自动提示、重构、J2EE支持、各类版本工具(如git、svn、github)、maven等方面都有很好的应用。IntelliJ IDEA有免费的社区版和付费的旗舰版。免费版只支持Java等为数不多的语言和基本的IDE特性，旗舰版还支持HTML，CSS，PHP，MySQL，Python等语言和更多的工具特性，同时IntelliJ IDEA采用...
2020-03-19 21:32:08
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原创 Python进程理解（Process类的使用）
Python提供了multiprocessing模块来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务。class Process(): name: str daemon: bool pid: Optional[int] exitcode: Optional[int] authkey: bytes sentinel: int # TODO: ...
2020-03-02 11:01:40
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原创 tensorflow中的reshape(tensor,[1,-1])和reshape(tensor,[-1,1])
tf.reshape(tensor,[-1,1])将张量变为一维列向量tf.reshape(tensor,[1,-1])将张量变为一维行向量import tensorflow as tfa = [[1,2],[3,4],[5,6]]tf.reshape(a,[-1,1])Out[13]: <tf.Tensor 'Reshape_4:0' shape=(6, 1) ...
2019-11-23 17:26:36
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原创 windows安装msys2 mingw64
步骤1首选安装msys64链接：https://pan.baidu.com/s/1l9Zfm4TE1Gg3c7tkaH6KeQ安装到指定目录步骤2修改更新源进入msys64/etc/pacman.d/目录中，分别在三个文件中增加mirrorlist.mingw32Server =http://mirrors.ustc.edu.cn/msys2/mingw/i686mirr...
2019-11-02 10:07:41
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原创 MinGW和 MinGW-W64的区别
部分参照备忘录原文：bitbucket.org/FrankHB/yslib/src/50c3e6344a5a24b2382ce3398065f2197c2bd57e/doc/Workflow.Annual2014.txt?at=master 452行。试试问答体。首先得绕个远路，从Win32开始说起，否则之后容易乱……Q：什么是Win32？A：嘛，32自然是指32位了？不一定。...
2019-11-01 15:02:01
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原创 RGB2YCbCr RGB2Gray
1、问题起因在学习工作中有时候因为色彩空间的不同，对图像处理的结果也会有所不同，因此需要对图像的色彩空间进行转换。对于火焰识别来说，色度对火焰的识别结果产生极大的影响，因此需要将RGB空间的色彩模式转换为YCbCr。2、RGB和YCbCr色彩模式的不同(1) RGB简介RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互...
2019-10-25 15:20:12
1517
原创 各个版本的pytorch下载地址
pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl #cpu versionpip install https://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl #cuda8.0pi...
2019-09-05 14:53:46
1770
转载 vncserver基本操作
vnc启动的时候指定端口号 [root@anhnfts nutch]# vncserver :2 New 'anhnfts:2 (nutch)' desktop is anhnfts:2 Starting applications specified in /root/.vnc/xstartup Log file is /...
2019-09-04 09:06:52
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原创 卷积层（Conv Layer）的输出张量（图像）的大小
卷积层（Conv Layer）的输出张量（图像）的大小定义如下：O=输出图像的尺寸。I=输入图像的尺寸。K=卷积层的核尺寸N=核数量S=移动步长P=填充数输出图像尺寸的计算公式如下：输出图像的通道数等于核数量N。示例：AlexNet中输入图像的尺寸为227*227*3.第一个卷积层有96个尺寸为11*11*3的核。步长为4，填充为0.输出的图...
2019-08-11 11:29:50
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原创 Python基础之变量私有化
xx: 公有变量_x: 单前置下划线,私有化属性或⽅法， from somemodule import *禁⽌导⼊,类对象和⼦类可以访问__xx： 双前置下划线,避免与⼦类中的属性命名冲突， ⽆法在外部直接访问(名字重整所以访问不到)__xx__:双前后下划线,⽤户名字空间的魔法对象或属性。 例如: __init__ , __ 不要⾃⼰发明这样的名字xx_:单后置下划线,⽤于...
2019-07-28 09:13:57
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原创 matlab按自然顺序读取文件
matlab按名字读取的文件的时候，如果1,2,3,4,5...,15,那么会按照1,10,11,12,13,14,15,2,...的顺序来读取，有时候我们需要matlab按照自然顺序来读取，那么怎么办呢？1、需要使用以下函数function [cs,index] = sort_nat(c,mode)%sort_nat: Natural order sort of cell array...
2019-06-04 13:15:20
10308
原创 究竟什么占用了你的显存容量
1、先来看看平常使用的向量所占用空间的大小pytorch官方发布的向量占用举例32bit float tensor，占用4个字节，所以对于一张RGB三通道的图像来说，如果长宽分别为500 x 500，数据类型为单精度浮点型，那么这张图所占的显存的大小为：500 x 500 x 3 x 4B = 3M。一个(256,3,100,100)-(N,C,H,W)的FloatTensor所占的空间...
2019-05-03 15:13:20
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原创 PyTorch中的DataLoader和DataLoaderIter源码解读
首先简单介绍一下DataLoader，它是PyTorch中数据读取的一个重要接口，该接口定义在dataloader.py中，只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口（除非用户重写…），该接口的目的：将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个Batch Size大小的Tensor，用于后面的训练。官方对DataLoader的说明是：“数据加载由数...
2019-05-02 16:20:42
4953
原创 numpy扩展维度以及np.concatenate
a = np.arange(12).reshape(3,4)aarray([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])使用np.reshape()将a由二维扩展到三维.b = np.reshape(a,(3,4,1))barray([[[ 0], [ 1], ...
2019-05-02 15:26:03
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原创 pytorch方法介绍汇总
1.从后向中排除子图每个变量有requires_grad和volatile两个标志，允许从梯度计算中精细地排除子图如果所有变量都不需要梯度，后向计算不在子图中执行，requires_grad可以冻结部分模型；volatile决定requires_grad为false，不需要更改模型的任何设置来用于inference，不会保存中间状态2.自动求导编码历史信息每个变量有一个.creat...
2019-05-01 09:55:50
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原创 简单pytorch代码流程
import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '3'os.system('echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES') import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.utils.data as dataimport ...
2019-04-14 20:28:49
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原创 torch代码解析--optimizer.zero_grad
torch代码解析--optimizer.zero_grad#将梯度初始化为零optimizer.zero_grad()# 前向传播求出预测的值outputs = net(inputs)# 求出lossloss = criterion(outputs, labels)# 反向传播求出梯度loss.backward() # 更新所有参数optimizer.step()...
2019-04-07 19:17:57
788
转载 pythorch 基本学习
tensor：import torchdata = [[1,2], [3,4]]tensor = torch.FloatTensor(data)各种操作和numpy.array类似Variable：from torch.autograd import Variable变量，里面的主要元素就是tensor（type(Variable.data) == A_KIND_OF_...
2019-04-07 15:33:02
2138
原创 anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/lib/libtorch_python.so: undefined symbol: PySlice_Unpack
集群上运行pytorch代码，运行时候发现报错anaconda3/lib/python3.6/sitepackages/torch/lib/libtorch_python.so: undefined symbol: PySlice_Unpack错误原因：pytorch环境中使用的Python版本是3.6.0，这个版本与pytorch1.0.0有冲突解决办法：将pyhto...
2019-04-06 09:31:17
19796
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原创 mysql 类似oracle中的to_char() to_date()函数
mysql 类似to_char() to_date()函数 mysql日期和字符相互转换方法 date_format(date,'%Y-%m-%d') -------------->oracle中的to_char(); str_to_date(date,'%Y-%m-%d') -------------->oracle中的to_date(); %Y：代表4位的年份 ...
2019-03-10 16:33:02
932
原创 MyEclipse2016配置本地（外置）Tomcat教程
点击菜单栏 Window–Preferences–MyEclipse—Servers，依次点击Runtime Environment，之后点击Add在弹出的窗口中选择自己的tomcat的版本，如图所示，之后选择自己下载的tomcat的位置路径，然后一直OK就好！！...
2019-02-26 09:38:07
918
原创 MySQL5.7.17安装及配置图文教程
1、下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/下载 MySQL 数据库的安装包：mysql-5.7.17.msi.下载完成之后，双击打开此msi文件，进入如下界面：标注1：安装所有 MySQL 数据库需要的产品；标注2：仅仅使用 MySQL 数据库的服务器；标注3：仅仅使用 MySQL 数据库的客户端；标注4：安装所有包含 MySQL 数据库...
2019-02-26 09:29:39
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原创 Java配置----JDK开发环境搭建及环境变量配置
1、安装JDK 8开发环境下载网站：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html开始安装JDK：确定之后，单击“下一步”。一直点击下一步，直到完成安装。2、配置环境变量：对于Java程序开发而言，主要会使用JDK的两个命令：javac.exe、...
2019-02-26 09:23:11
326
转载 Pytorch - 网络模型参数初始化与 Finetune[转]
1. 参数初始化 参数的初始化其实就是对参数赋值. 而待学习的参数其实都是 Variable，它其实是对 Tensor 的封装，同时提供了data，grad 等接口，这就意味着可以直接对这些参数进行操作赋值. 这就是 PyTorch 简洁高效所在.如，卷积层的权重weight 和偏置 bias 的初始化:import torchimport torch.nn as nn...
2019-01-12 19:16:55
2092
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转载 feature map大小计算方法
原文：https://blog.youkuaiyun.com/loving_coco/article/details/81152301 像素宽度：W（Width）填充大小：P（Padding）卷积核大小：K（Kernel-size）步长大小：S（stride） 卷积后所得feature map尺寸大小计算公式如下：补充：1.Padding的作用用于解决图像边缘信息损失的问题...
2018-12-04 22:41:40
3037
转载 Resnet中文翻译
Deep Residual Learning for Image Recognition摘要更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差学习框架来减轻网络训练，这些网络比以前使用的网络更深。我们明确地将层变为学习关于层输入的残差函数，而不是学习未参考的函数。我们提供了全面的经验证据说明这些残差网络很容易优化，并可以显著增加深度来提高准确性。在ImageNet数据集上我们评估了深度高达152层的残...
2018-11-01 20:28:10
1317
原创 Windows10搭建tensorflow教程GPU+pycharm
（转载请注明出处）电脑环境：windows10 + GeForce 840M + cuda9 + cudnn7 + tensorflow1.9+python3.51、官网直接下载anaconda2、创建一个tensorflow虚拟环境，此处命名为tensorflow-gpu(或者可以直接在命令行创建，命令如下)conda createt -n tensorflow...
2018-10-26 19:48:51
749
转载 中心化（又叫零均值化）和标准化（又叫归一化)
一、中心化（又叫零均值化）和标准化（又叫归一化）概念及目的？1、在回归问题和一些机器学习算法中，以及训练神经网络的过程中，通常需要对原始数据进行中心化（Zero-centered或者Mean-subtraction（subtraction表示减去））处理和标准化（Standardization或Normalization）处理数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往...
2018-10-14 15:18:18
20358
转载 过拟合以及解决办法
过拟合先谈谈过拟合，所谓过拟合，指的是模型在训练集上表现的很好，但是在交叉验证集合测试集上表现一般，也就是说模型对未知样本的预测表现一般，泛化（generalization）能力较差。如图所示 （图片来源：coursera 吴恩达机器学习公开课）从图中可以看出，图一是欠拟合，模型不能很好地拟合数据；图二是最佳的情况；图三就是过拟合，采用了很复杂的模型。最后导致曲线波动很大，最后...
2018-10-14 10:31:15
53216
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转载 大白话讲字典学习以及稀疏表示的概要
字典学习以及稀疏表示的概要字典学习（Dictionary Learning）和稀疏表示（Sparse Representation）在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习（Sparse Dictionary Learning）。该算法理论包含两个阶段：字典构建阶段（Dictionary Generate）和利用字典（稀疏的）表示样本阶段（Sparse coding with a precompu...
2018-10-13 21:06:40
3501
原创 CNN中两种padding方式VALID和SAME
Valid卷积意味着不填充，这样的话，如果你有一个n×n的图像，用一个f×f的过滤器卷积，它将会给你一个(n-f+1)×(n-f+1)维的输出。Same卷积，那意味你填充后，你的输出大小和输入大小是一样的。根据这个公式n-f+1，当你填充p个像素点，n就变成了n+2p，最后公式变为n+2p-f+1。因此如果你有一个n×n的图像，用p个像素填充边缘，输出的大小就是这样的(n+2p-f+1)×(n...
2018-09-04 17:09:22
2764
4
原创 myql压缩版配置教程
1.从mysql网站下载mysql-5.7.7-rc-winx64.zip； 2.将mysql-5.7.7-rc-winx64.zip解压到相应的安装目录中（例如：D:\dev_tools目录下）； 3.将D:\dev_tools\mysql-5.7.7文件加下的my-default.ini文件命名为my.ini； 4.修改my.ini文件（不修改也可以）： # F...
2018-02-27 17:14:50
150
转载 MVC三层框架详细解析
MVC模式（三层架构模式）（Model-View-Controller）是软件工程中的一种软件架构模式，把软件系统分为三个基本部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。MVC模式最早由Trygve Reenskaug在1974年提出，是施乐帕罗奥多研究中心（Xerox PARC）在20世纪80年代为程序语言Smalltalk发明的一种软件设
2017-05-27 16:08:19
5039
1
genymotion模拟器连访问不到tomcat的数据
2017-04-21
菜鸟学C语言，冒泡排序交换位置不理解，求大神解答
2016-08-09
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