<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[lyz21的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; lyz21]]></copyright><item><title><![CDATA[python判断np.array数据为空]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/114750644</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/114750644</guid><author>lyz21</author><pubDate>Sat, 13 Mar 2021 16:10:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、 np.isnan()

获得一个bool数组
data = np.array([1,2,3,np.nan,4,np.nan])
np.isnan(data)
可得到array([False, False, False, True, False, True], dtype=bool)
这样可以获得nan的数量
np.isnan(data).sum()

二、array.size
a=np.array([])
a.size
输出为0，即可用a.size==0判断

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[zsh: command not found: brew(MAC安装brew后提示无该命令解决方案)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/114683483</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/114683483</guid><author>lyz21</author><pubDate>Fri, 12 Mar 2021 00:17:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[仔细查看安装完成的提示，一般正常安装后提示没有该命令就是没有将路径添加到环境变量中，提示中也会给出，如下⬇️

1. Mac系统下的环境变量
a. /etc/profile
b. /etc/paths
c. ~/.bash_profile
d. ~/.bash_login
e. ~/.profile
f. ~/.bashrc
说明：
1、其中a和b是系统级别的，系统启动就会加载，其余是用户接别的。
2、c,d,e按照从前往后的顺序读取，如果c文件存在，则后面的几个文件就会被忽略不读了，以此类推。
3、~/.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Mac zsh 所有命令失效(zsh: command not found: ###)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/114681131</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/114681131</guid><author>lyz21</author><pubDate>Thu, 11 Mar 2021 21:51:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[在命令行输入下面命令即可
PATH=/bin:/usr/bin:/usr/local/bin:${PATH}
来源：https://www.cnblogs.com/guoshuai-yangxu/p/11907188.html

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用Python解压zip压缩文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/114196909</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/114196909</guid><author>lyz21</author><pubDate>Sat, 27 Feb 2021 22:43:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用Python解压zip压缩文件
import zipfile
import os

# 压缩文件路径
zip_path='/data/ceramic_data.zip'
# 文件存储路径
save_path = '/data/'

# 读取压缩文件
file=zipfile.ZipFile(zip_path)
# 解压文件
print('开始解压...')
file.extractall(save_path)
print('解压结束。')
# 关闭文件流
file.close()
# 修复编码
rena]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pytorch可视化神经网络热力图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/113835668</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/113835668</guid><author>lyz21</author><pubDate>Wed, 17 Feb 2021 17:04:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[from PIL import Image
import torch
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

def draw_CAM(model,img_path,save_path,resize=227,isSave=False,isShow=False):
    # 图像加载&amp;预处理
    img=Image.open]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pytorch自动求梯度详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/113834313</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/113834313</guid><author>lyz21</author><pubDate>Wed, 17 Feb 2021 15:00:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[自动求梯度
Tensor
import torch
import numpy as np

创建一个Tensor，并设置requires_grad=True
x=torch.ones(2,2,requires_grad=True)
print(x)
print(x.grad_fn)

tensor([[1., 1.],
        [1., 1.]], requires_grad=True)
None

y=x+2
print(y)
print(y.grad_fn)

tensor([[3., 3.],]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[M1版MacBookAir使用情况（供购买参考）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/113784328</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/113784328</guid><author>lyz21</author><pubDate>Wed, 10 Feb 2021 17:55:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[续航
充满电后用了两天，两天内开基本的应用程序，主要使用浏览器和笔记软件，偶尔运行代码，一共亮屏使用9小时，最后还有25%的电。正常情况下，平均每个小时耗电7%左右，接上外设后每小时耗电10%左右。
具体情况⬇️⬇️⬇️




时间
电量
待机总时长
亮屏时长
备注




1.25晚上11:04充满电
100%
56min
0



1.26
100%-75%
24h
3h43min
连接热点，没有外设，没有运行程序


1.27上午（到12点）
75%-68%
12h
0



1.27中午（到2:3]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pytorch中的Hook（常用于网络特征可视化等）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/113527238</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/113527238</guid><author>lyz21</author><pubDate>Mon, 01 Feb 2021 19:01:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[Pytorch中的Hook
使用Hook函数获取网络中间变量.
Hook函数机制是不改变函数主体，实现额外功能，像一个挂件，挂钩。正是因为PyTorch计算图动态图的机制，所以才会有Hook函数。在动态图机制的运算，当运算结束后，一些中间变量就会被释放掉，例如，特征图，非leaf节点的梯度。但是有时候，我们需要这些中间变量，所以就出现了Hook函数。
torch提供了四种hook方法，分别用于

获取各个参数的梯度值。tensor.register_hook(hook)
获取各个层前向传播的输入输出值。Mo]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Jupyter notebook按tab键（制表符）无法提示代码问题解决]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/113397860</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/113397860</guid><author>lyz21</author><pubDate>Fri, 29 Jan 2021 17:10:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[Jupyter notebook按tab键（制表符）无法提示代码问题解决
使用pip安装Jupyter后无法使用tab键提示代码，安装nbextensions后也无法正常补全代码，查看网络解决办法，通常会要求Ipython版本对应，最终额外安装jedi库解决该问题。
各库版本：

python：3.8.5
ipython：7.19.0
jupyter-core：4.7.0
jedi：0.17.2

解决思路来源：https://www.jianshu.com/p/7dc3f986c670

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pytorch Gpu环境配置（亲测可用）（win10+CUDA9.0+pytorch1.1+ torchvision0.3+cudatoolkit9.0）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/109900254</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/109900254</guid><author>lyz21</author><pubDate>Sat, 21 Nov 2020 16:31:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[Pytorch Gpu环境配置（亲测可用）（win10+CUDA9.0+pytorch1.1+ torchvision0.3+cudatoolkit9.0）
1.检查是否有合适的GPU, 若有安装Cuda与CuDNN
(1)检查电脑是否有合适的GPU
在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本


(2)下载Cuda
官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[顶会期刊整理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/106970145</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/106970145</guid><author>lyz21</author><pubDate>Fri, 26 Jun 2020 15:17:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[中国计算机学会推荐国际学术刊物(人工智能)
A类




序号
刊物名称
刊物全称
出版社
地址




1
AI
Artificial Intelligence
Elsevier
http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/


2
TPAMI
IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence
IEEE
http://dblp.uni-trier.de/db/journals/pami/


3
IJCV
I]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matplotlib使用示例——直线坐标系、极坐标系、柱形图、直方图、散点图、气泡图、饼图、多边形、3D图、盒图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/105116075</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/105116075</guid><author>lyz21</author><pubDate>Thu, 26 Mar 2020 12:47:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、直线坐标系
# encoding=utf-8
"""
@Time : 2020/1/9 17:15 
@Author : LiuYanZhe
@File : demo1.py 
@Software: PyCharm
@Description: 直线坐标系
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++指针详解(指针初始化与回收，常量与指针，引用与指针)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104704202</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104704202</guid><author>lyz21</author><pubDate>Fri, 06 Mar 2020 22:02:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[C++指针详解1、指针的定义初始化以及回收2、常量与指针1）常量指针（常指针）2）指针常量3）总结3、引用与指针
1、指针的定义初始化以及回收
指针是一个地址，这个地址内存放数据，这些数据就叫做“指针所指的数据”或者“指针指向的数据”。
指针类型存储的是被存储的数据的地址，即p的值是地址，*p 是p这个地址指向的值。
普通类型：
int main() {
	//空指针初始化
	int* p = n...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[海蜘蛛详细安装教程（图解）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104662386</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104662386</guid><author>lyz21</author><pubDate>Wed, 04 Mar 2020 21:04:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[海蜘蛛详细安装教程（图解）
打开VMware虚拟机，点击+号添加新的虚拟机，选择自定义安装













添加一个网络适配器


加载iso文件



打开后一直enter即可

到此海蜘蛛安装成功，开始配置海蜘蛛路由


...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[不同局域网内的主机互访（海蜘蛛实现linux虚拟机与windows虚拟机不同网段间互访）（海蜘蛛的安装与使用）超详细]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104659806</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104659806</guid><author>lyz21</author><pubDate>Wed, 04 Mar 2020 20:51:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[不同局域网内的主机互访（海蜘蛛实现linux虚拟机与windows虚拟机不同网段间互访）
扩展：局域网内主机互访（linux虚拟机与windows主机）
准备工作：VMware中安装两个虚拟机 ，参考资料 虚拟机安装linux系统
一、安装海蜘蛛



















打开后一直enter即可

到此海蜘蛛安装成功，开始配置

二、海蜘蛛与虚拟机路由设置
虚拟机列表–&gt;海蜘蛛...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[局域网内主机互访（linux虚拟机与windows主机）超详细图解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104658949</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104658949</guid><author>lyz21</author><pubDate>Wed, 04 Mar 2020 18:42:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[虚拟机与虚拟机和主机间互访（同网段/局域网互访）
准备工作：安装linux虚拟机
本文中虚拟机安装的红帽系统，主机安装windows10。
1、关闭windows防火墙

2、虚拟机中，编辑网络配置文件，检查网络是否开启（第一个文件）

3、如果onboot为no，改为yes，输入:wq!，保存并退出

4、重启网卡

5、ping 百度测试网络

6、查看虚拟机IP

7、查看本机IP，会发现在...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[VMware安装Linux虚拟机（手动划分分区）（CentOS为例）详细图解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104657938</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104657938</guid><author>lyz21</author><pubDate>Wed, 04 Mar 2020 17:54:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[VMware安装Linux虚拟机（CentOS为例）
1、下载
官网：https://www.centos.org/download/
阿里云镜镜像网站(CentOS7为例)：http://mirrors.aliyun.com/centos/7/isos/x86_64/
2、创建虚拟机







3、安装系统
（如果上一步完成后系统开机遇到这种问题：

是因为多了镜像文件，移除多余的，再重新开...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++引用、指针初始化及回收、值传参、指针传参和引用传参 详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104559512</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104559512</guid><author>lyz21</author><pubDate>Fri, 28 Feb 2020 21:02:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[引用
1、&amp;符号在C里面是取地址，但是在C++里面跟在类型名后就是是引用的意思而不是取地址。
2、引用相当于给变量取别名，即改变引用等价于改变原来的变量值。
3、定义时指针、引用符号要靠近类型值。
4、一旦引用就不能再改变，即c是a的引用，就不能再变成b的引用。
1、三种传参示例
（1）值传参
# include &lt;iostream&gt;
using std::cout;
usin...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[排序算法——python详解（冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104557919</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104557919</guid><author>lyz21</author><pubDate>Fri, 28 Feb 2020 16:29:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[几种常见的排序算法（冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序）
1、冒泡排序
每次比较相邻的两个数，若顺序错误就相互交换。
def sort_bubble(arr):
    for i in range(int(len(arr))):	# 共比较n趟
        for j in range(len(arr) - 1):	# 每趟比较n-1次
            if arr[j] &gt...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[其他]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104503583</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lyz21/article/details/104503583</guid><author>lyz21</author><pubDate>Tue, 25 Feb 2020 19:39:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[其他题目汇总：

假设我们将源模型的输出层改成输出大小为目标数据集类别个数的输出层，则对于这个新的输出层如何初始化
随机初始化
假设我们将源模型的输出层改成输出大小为目标数据集类别个数的输出层，在训练过程中下列说法正确的是
对输出层使用较大的学习率，对其他层使用较小的学习率。
图像增广的方法有翻转图片、加入噪点、调整亮度
下列算法中哪个没有使用到Exponential Moving Average...]]></description><category></category></item></channel></rss>