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RSS订阅原创 在VS中用c++处理EXCEL文件（简单快速的使用Qxlsx数据库）【上】
3.2 拷贝QxlsxHeader文件到项目下的位置，注意路径不能带有中文，在包含目录下将QxlsxHeader文件的路径拷贝上去。3.3 将QExcell.lib拷贝到库目录的相关路径下，路径可以跟我的不一样，你需要确定的就是QExcell.lib在该路径下。但是，很多教程都是用.pro文件（这个文件是在QT上写代码才生成的），我是在c++上写的qt交互程序，并没有该.pro文件。然后，看了好多教程，非常复杂，没有半天根本弄不下来，有没有简单的方法。点击【开始检测】将excel的表格数据显示在指定位置。
2025-03-20 17:11:29
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原创 在vs中，用c++创建一个qt的子窗口
1.在主程序下添加一个新建项2.选择一个qt窗口（注意，要先在vs里面安装qt相关的控件）3.在主函数的cpp下面，引用该窗口的头文件4.选择一个按钮，通过槽函数链接这个子窗口，用白话讲就是，我点击这个按钮，就会打开这个子窗口5.效果展示欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式。
2025-03-13 16:03:13
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原创 colab基本操作
colab 调用gpu在修改—笔记本设置—gpucolab 解压文件（-d 是解压到指定位置）!unzip /content/yolov5-6.1.zip -d /content/yolov5 colab 删除文件!rm -rf /content/yolov5-6.1.zipcolab 调用pip!pip install -r requirements.txtcolab 指定执行文件位置%cd /content/yolov5/yolov5-6.1colab 调用ten
2022-03-25 18:52:11
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原创 pytorch入门笔记
pytorch的使用【入门级】提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文文章目录pytorch的使用【入门级】一、数据集1.tensorboard（数据可视化）2.tensorforms（数据处理）3.利用torchvision下载数据集4.dataloade二、pytorch模型1.引入库2.读入数据总结一、数据集1.tensorboard（数据可视化）作用；tensorboard主要将数据可视化from torch.utils.tensorboard impor
2022-03-21 10:04:36
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原创 ModuleNotFoundError: No module named ‘keras_applications.resnet_v2‘解决方式
报错如下：出错原因：keras相关数据包不匹配解决方式：pip uninstall Keraspip install Keras==2.3.1pip uninstall Keras-Applicationspip install Keras-Applications==1.0.8pip uninstall Keras-Preprocessingpip install Keras-Preprocessing==1.1.0END...
2021-05-17 18:18:34
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原创 在用自己的图片数据集训练stylegan2模型时，代码跑了一天突然断开，解决方法！
1，找到训练一半的pkl文件并放置该文件到stylegan2文件夹下的models里2，更改training文件下的training——loop.py(131行)源代码为 resume_pkl = None把none改为训练一半的pkl文件夹的地址3执行代码python run_training.py --num-gpus=1 --data-dir=./datasets --config=config-f --dataset=custome_dataset --mirror.
2021-05-11 15:14:23
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原创 在使用自己的数据集时因图片通道不一致报错
报错如下： img = img.transpose([2, 0, 1]) # HWC => CHWValueError: axes don't match array调查：有的图片通道数不一致；如 RGB 与灰度图片的通道数是不一样的。我们需要把图片数据集里通道数不一致的剔除出去那么怎么发现异样值呢？右键查看图片属性，如果是RGB图，位深度是24；如果是灰度和索引图，位深度是8；灰度是白灰黑表示的图，索引图有可能是彩色的，但也是8位深。那么我们尝试在图片列表中把位深度不一致的图片剔
2021-04-28 20:25:41
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原创 用python批量更改图片大小
#提取目录下所有图片,更改尺寸后保存到另一目录from PIL import Imageimport os.pathimport globfrom skimage.color import gray2rgbdef convertjpg(jpgfile,outdir,width=512,height=512): img=Image.open(jpgfile) try: new_img=img.resize((width,height),Image.BILINEAR)
2021-04-28 00:19:51
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原创 ERROR: No matching distribution found for numpy==1.14.3
开始的时候，直接用这句：pip install numpy=1.14.3 -i https://pypi.douban.com/但是报错如下：出现了警告，尝试把镜像链接的开头http改为https没有出现警告，但安装还是报错，经过我的调查发现，说是位于这个镜像上的库不受信任或不安全的主机，将被忽略，所以我们需要让它受信任，所以将代码改为：pip install numpy=1.14.3 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --truste
2021-04-20 13:36:21
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原创 安装pytorch=1.4.0 torchvision=0.5.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
背景最近在复现一篇论文----stargan-v2按照要求，clone下来代码，并创造stargan-v2的环境，py=3.6.7.然后安装第一个数据包pytorch以及torchvison，cudatoolkit(在这之前以及安装好了cuda=10.0)安装第一个数据包conda install -y pytorch=1.4.0 torchvision=0.5.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch然而出现以下报错报错原因是安装包之间存在冲突。解决方案；使用指令
2021-04-17 22:32:18
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原创 stargan论文解读
1，论文题目2，内容简介3，论文背景图像到图像的风格转化，在这之前就有比较出名的cyclegan。那么之后为什么会有stargan的发现呢？stargan的出发点又有什么不同呢？为了回答这个问题，我们先介绍cyclegancyclegan能做把图片的斑马变成马，实现简单的风格迁移cyclegan能实现简单的两个图像间的风格转移。那么问题来了.当我有一个目标图像，想把他转换为N种风格，那我是不是得有N个cyclegan得模型呢？我们能不能用一种模型来实现目标图像的多种风格转化呢？
2021-03-31 15:10:13
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原创 在github上直接用网页运行代码
例如如下项目；https://github.com/NVlabs/imaginaire/blob/master/INSTALL.md在该地址github后面加上1shttps://github1s.com/NVlabs/imaginaire/blob/master/INSTALL.md就可以直接在该页面运行代码了
2021-03-30 18:28:45
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原创 怎么在jupter切换运行环境（新手入门搭配安装环境）
- 第一步创造一个虚拟环境；conda create -n your_name jupyter notebook这句话的意思是创建一个名字为 your_name 的虚拟环境，并且这个虚拟环境额外安装 jupyter notebook 第三方库。可以将 your_name 改为你自己喜欢的名字，这个名字是你的虚拟环境的名字，自己随便取。随后，点y进行安装安装好后，可以通过指令 conda info -e 查看已有环境情况。（为了演示，我的虚拟环境名字就叫your_name,你们可以自行更
2021-03-28 10:16:02
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原创 git命令集合
任意目录，source activate xxx 进入虚拟环境，任意目录，source deactivate 退出虚拟环境运行sh文件， sh ./文件名.sh切换路径，cd+空格+文件路径
2021-03-27 16:01:41
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原创 论文复现（一）pytorch安装填坑之旅
最近在复现一篇论文（few-shot unsupervised image to image translate）1，论文主要内容；content image （x）提供目标，class image(Y)提供内容，最后生成的output image是一张长的像Y的X姿势的图片。论文代码，论文翻译中文版2，打开github上的代码，搭建环境；按照上面要求搭建安装环境；第一步，git clone https://github.com/NVlabs/FUNIT.git复制下面代码，下载整个代
2021-03-26 23:05:54
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原创 windos系统conda/pip命令总结
windos系统conda/pip命令总结；1，查看cuda版本；nvcc -V2，检查path环境变量；echo %path%3，检查cudnn是否安装好；win+R启动cmd，cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe具体可看链接4，在指定文件夹运行相关命令；cd C:\…\… （文件前几个字母+TAB建，能快速定位该文件）...
2021-03-24 22:16:17
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