小夭的博客

在这个例子中，SM (Streaming Multiprocessor) 的频率是1500 MHz，这就是我们用来计算TFlops的核心频率。

torchsummary使用

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图像压缩cvpr

多图拼接

多图像拼接

简单代码修改

这里只是作为一些博客简单的拼接前提mySQL安装还有一个可视化工具的安装，我用的Navicat1、数据库相关操作新建数据库新建表2、python操作数据库python连接数据库利用python对数据库增删改查python写接口...

前言关于anaconda方式安装tensorflow(cpu版本)之前已经有博客写过了。这一次更新一下anaconda方式安装tensorflow（gpu版本），他们的区别在于TensorFlow-gpu版对安装的要求要高些，需要NVIDIA的驱动及CUDA工具支持。1、关于CPU、GPU、CUDA、cuDNN的理解关于这一块，我刚刚入门，就直接引入了别人写好的理解关于CPU、GPU、CUDA、cuDNN的理解gpu与cpuGPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和

1、Tensor和NumPy相互转换# Tensor和NumPy相互转换# 我们很容易用numpy()和from_numpy()将Tensor和NumPy中的数组相互转换。# 但是需要注意的一点是： 这两个函数所产生的的Tensor和NumPy中的数组共享相同的内存（所以他们之间的转换很快），# 改变其中一个时另一个也会改变！！！import torch''' Tensor转NumPy 使用numpy()将Tensor转换成NumPy数组'''a = torch.ones(5)

# 运算的内存开销# 索引操作是不会开辟新内存的，# 而像y = x + y这样的运算是会新开内存的，然后将y指向新内存。# 为了演示这一点，我们可以使用Python自带的id函数：如果两个实例的ID一致，# 那么它们所对应的内存地址相同；反之则不同。import torchx = torch.tensor([1, 2])y = torch.tensor([3, 4])id_before = id(y)y = y + xprint(id(y) == id_before, 'y =

# 广播机制# 当对两个形状不同的Tensor按元素运算时，# 可能会触发广播（broadcasting）机制：先适当复制元素使这两个Tensor形状相同后再按元素运算import torchx = torch.arange(1, 3).view(1, 2)print(x, 'x')y = torch.arange(1, 4).view(3, 1)print(y, 'y')print(x + y, 'x+y')这里相当于...

1、算术操作（加法为例）import torch''' 算术操作（加法）'''# 算术操作# 在PyTorch中，同一种操作可能有很多种形式，下面用加法作为例子。x = torch.empty(5, 3)x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.float64) # 返回的tensor默认具有相同的torch.dtype和torch.deviceprint(x, '自定义数据类型')# 加法形式一y = torch.rand(5, 3)print(x

BIF：python的内建函数(built-in functions)1、issubclass1、一个类被认为是其自身的子类。（这里的检查是非严格性的检查）2、 classinfo可以是类对象组成的元祖，只要class与其中任何一个候选类的子类，则返回True（如果第一个参数（class）是第二个参数（classinfo）的一个子类，则返回True，否则返回False）2、isinstance如果第一个参数（object）是第二个参数（classinfo）的实例对象，则返回True，否则返回

这一部分主要记录之前学这一块遗漏的一些东西1、组合这里如果用多继承的话，用水池继承乌龟和鱼，涉及到了不同物种，显然不太合适，这里就引入了组合的概念。# 组合（将需要的类一起进行实例化并放入新的类中）# 现在要求定义一个类，叫水池，水池里要有乌龟和鱼。class Turtle: def __init__(self,x): self.num = xclass Fish: def __init__(self,x): self.num = xcla

1、共有变量默认上来说对象的属性和方法都是公开的，我们可以通过点这个操作符进行访问# 共有的属性和方法通过点操作符访问# class Person:# name = '人名'# p = person()# print(p.name)2、私有变量在Python中定义私有变量只需要在变量名或函数名前加上两个下划线"_"，那么这个函数或变量就会为私有的了。无法直接访问私有变量# 私有变量，通过添加两个下划线定义class Person: __name = '人名'p = Per

总体介绍关于python类和对象的介绍，其实网上已经有很多前辈做过总结了，这里我先引入其他的博主的一篇博客python的类和对象接下来记录一下我想记录的一些小东西，大佬绕路把乱七八糟的数据扔进列表里，称数据层面的封装把常用的代码段打包成一个函数，称语句层面的封装把数据和代码都封装在一起，称对象层面的封装1、类都有他的属性和方法这里首先放一张很形象的图片，说明类都有他的属性和方法对象 = 属性 + 方法对象可以从静态（属性）与动态（方法）两个特征来描述2、特征这部分具体的介绍可以参

这里只是做一个简单的记录，大佬绕道这python当中，else除了可以搭配if使用外，也可以搭配循环进行使用# else搭配循环使用def showMaxFactor(num): count = num // 2 # 整除 while count > 1: if num % count == 0: print('%d的最大公约数是%d' %(num, count)) break # 直接跳出循环 count -= 1 # else搭配while

简单记录一下异常捕获的两种方法，大佬绕路1、try-except如果不用异常捕获的话# try_except捕获异常file = open('不存在的文件.txt')print(file.read())file.close()会出现报错添加异常捕获# try_except捕获异常try: file = open('不存在的文件.txt') print(file.read()) file.close()# 操作系统方面的异常except OSError: pr

基本介绍这里引用其他博客中的一个关于dump、load的介绍Python中的Pickle模块实现了基本的数据序列与反序列化。一、dump()方法pickle.dump(obj, file, [,protocol])注释：序列化对象，将对象obj保存到文件file中去。参数protocol是序列化模式，默认是0（ASCII协议，表示以文本的形式进行序列化），protocol的值还可以是1和2（1和2表示以二进制的形式进行序列化。其中，1是老式的二进制协议；2是新二进制协议）。file表示保存到的类文

这是小甲鱼视频中的一个练习题，大概要求是题目#任务：将文件（talk.txt）中的数据进行分割并按照以下规律保存起来：#–A作者的对话单独保存为A_*.txt的文件（去掉“A作者:”）#–B作者的对话单独保存为B_*.txt的文件（去掉“B作者:”）#–文件中总共有三段对话，分别保存为A_1.txt, B_1.txt，A_2.txt, B_2.txt, A_3.txt, B_3.txt共6个文件（提示：文件中不同的对话间已经使用“==========”分割可以看到我自己创建的talk.txt内容

这里只是做一个简单的记录，大佬绕道话不多说直接上图常规方法如果是常规方法去重，循环遍历list中的元素，对比现有list中是否已包含当前元素，若不包含，则append进去set方法这里的set(num1)返回的是一个集合，通过list(set(num1))将集合变为了list...

这里做一个关于集合简单的记录，大佬绕道集合和字典比较像，区别主要在于集合当中的元素没有映射关系，且元素具有唯一性，不会重复，并且不支持索引

汉诺塔（Tower of Hanoi），又称河内塔，是一个源于印度古老传说的益智玩具。大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘。大梵天命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上。并且规定，在小圆盘上不能放大圆盘，在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘。这里借用小甲鱼视频当中的ppt图片进行说明这里将通过程序打印具体的移动方法print('汉诺塔解法')def hanoi(n, x, y, z): if n == 1: p

介绍首先介绍一下斐波那契数列，斐波那契数列（Fibonacci sequence），又称黄金分割数列，因数学家莱昂纳多·斐波那契（Leonardo Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”，指的是这样一个数列：0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波那契数列以如下被以递推的方法定义：F(0)=0，F(1)=1, F(n)=F(n - 1)+F(n - 2)斐波那契数列指的是这样一个数列：这个数列从第3项开始，每一项都等于前两项之和。这里通过pytho

比较简单的记录，大佬绕道def factorial(n): result = n for i in range(1, 10): result *= i return resultnumber = int(input('请输入一个正整数：'))result = factorial(number)print('%d的阶乘是%d' % (number, result))运行结果...

其实全局变量与局部变量和c语言当中的定义很相像，这里直接上一个例子来说明def discounts(price, rate): final_price = price * rate # 如果在函数内试图修改全局变量，局部函数内python会自动创建一个新的局部变量（局部范围内不能修改全局变量） old_price = 50 print('函数内修改全局变量的值：', old_price) return final_priceold_price = float(input('请输入原

在学习python中，发现一个小的知识点，记录一下以免遗忘大佬绕路这里list11是原list。这里执行的操作分别为list13 = list11list12 = list11[:]这两种方法的区别在于，一个是直接进行赋值，一个是利用分片的方法进行赋值。他们的效果有点类似于深浅拷贝的含义。1、通过等号直接赋值相当于只是多了一个指向原list的指针，他们的指向是一致的，所以改变list11，list13也会随之改变。2、而通过分片的方法进行赋值，相当于在内存区域多划出了一个区域存储list

初学python，做一个小小的记录，大佬绕行temp = input('猜数字：')guess = int(temp)while guess !=8: temp = input('猜错了重新输入：') guess = int(temp) if guess == 8: print('yes') else: if guess>8: print('大了') else: print('小了')print('游戏结束')运行结果