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RSS订阅原创 【vscode】在vscode中写python代码，利用autopep8插件格式化代码，设置不自动换行
在vscode中写python代码，利用autopep8插件格式化代码，设置不自动换行。
2024-12-04 19:52:15
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原创 【Pytroch】SimpleITK库
SimpleITK是一个功能强大的图像处理库，尤其适用于医学图像的处理。它通过简化 ITK 的 API，使得用户能够快速而高效地进行图像的读取、处理、分析和配准。无论是在图像分割、配准还是变换方面，SimpleITK都提供了简便的工具，适合医学影像学研究、临床应用、以及其他相关领域的图像分析任务。
2024-12-03 23:32:19
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原创 【Pytorch】优化器（Optimizer）模块‘torch.optim’
提供了多种优化器（如 SGD、Adam、RMSprop 等）用于训练神经网络，用户可以选择合适的优化器来优化模型的参数。常见的优化器包括Adam（适应性调整学习率）、SGD（随机梯度下降）、RMSpropAdagrad等，选择哪个优化器取决于你的任务、模型和实验。优化器的核心工作流程包括：清零梯度、计算梯度、反向传播、更新参数。选择合适的优化器和调优超参数（如学习率）是深度学习训练的一个关键部分。
2024-11-29 17:13:16
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原创 【Python】Pillow图片简介及操作
指的是使用或其升级版加载的图像对象。Pillow 是 PIL 的现代替代品，它是一个强大的 Python 图像处理库，广泛用于图像加载、处理和保存。
2024-11-26 22:42:19
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原创 【Python】代码中图片路径的写法
图片路径的写法取决于图片文件所在的位置以及你运行代码的当前工作目录。绝对路径是从磁盘的根目录开始的完整路径，适用于图片文件的位置明确且固定的情况。
2024-11-26 22:34:19
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原创 TensorBoard中的add_image()和add_scalar()
用于记录训练过程中生成的图像、模型预测的图像、或者其他图像类型数据。：你也可以记录每个 epoch 或 batch 的准确率或其他评价指标，查看模型的性能变化。方法记录每个训练步骤或每个 epoch 的损失值，帮助你跟踪模型是否正在收敛。方法记录一个标量值（例如训练过程中的损失值或准确率），并将其与训练步骤（：可以记录学习率的变化，特别是在使用学习率调度器时，查看学习率的变化趋势。，以便监控模型训练过程中的一些指标（如损失、准确率等）。，以便在训练过程中查看模型的图像数据。：在训练过程中，你可以用。
2024-11-26 20:21:00
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原创 【Pytorch】创建自定义数据集加载数据和生成标签文件
我们将通过 PyTorch 来创建一个自定义数据集类。此类的目的是加载存储在特定目录下的图像数据，并能够在训练过程中通过索引访问这些图像。MyDataimport os# 初始化类的属性，传入数据集的根目录路径和标签目录self.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir) # 拼接完整路径self.img_path = os.listdir(self.path) # 列出该目录下的所有图像文件名称# 通过索引访问图像。
2024-11-22 21:17:48
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原创 【Python】使用class关键字来定义类
class ClassName : # 类属性和方法 passClassName是类的名字，按照惯例，类名使用首字母大写的驼峰命名法。类体中可以包含类的属性（变量）和方法（函数），这些属性和方法是类的特征和行为。class关键字用于定义类，类封装了属性和方法。类的实例化会创建对象，并且可以通过对象访问类的属性和方法。__init__是构造函数，用于初始化对象。Python类支持继承，可以通过继承重用父类的代码并扩展其功能。
2024-11-22 17:20:37
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原创 【Python】with语句
with语句用于简化上下文管理，例如文件打开、数据库连接、网络请求等。使用with可以确保资源得到妥善管理，减少资源泄露的可能性。通过上下文管理器的__enter__和__exit__方法，with语句能够在进入和离开上下文时自动执行相应操作，简化代码逻辑，提高代码的安全性和可读性。
2024-11-21 22:59:28
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原创 【小代码03】从压缩的文件中读取MNIST 数据集的标签数据，并将其转换为 NumPy 数组格式
该函数的功能是从指定的 gzip 压缩文件中读取 MNIST 数据集的标签数据，并将其转换为 NumPy 数组。文件格式：MNIST 标签文件是一个二进制文件，前 8 个字节是文件头信息，实际的标签数据从第 9 个字节开始。通过打开压缩文件，使用跳过文件头并读取标签数据，最终将其转换为 NumPy 数组并返回。
2024-11-21 22:55:48
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原创 【小代码02】从指定 URL 下载文件并将其保存到本地指定路径
是一个用来从指定 URL 下载文件并将其保存到本地指定路径的 Python 语句。这里使用的是urllib模块中的函数。
2024-11-21 22:36:19
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原创 【小代码01】在当前脚本所在的目录下创建一个完整文件路径用于保存数据集等文件
这样做，不论你将脚本放置在哪里运行，都会在当前脚本所在的目录下保存数据集文件。
2024-11-21 22:26:39
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原创 【Pytorch】torchvision.datasets模块介绍
通过这个模块，用户可以快速获取标准数据集并加载为 PyTorch 可用的格式。是 PyTorch 提供的一个模块，包含了一系列常用的。一起使用，用于批量加载数据并支持多线程处理。
2024-11-19 15:20:45
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原创 【Pytorch】torchvision.transforms模块介绍
包含了常用的图像变换操作，主要用于数据增强和预处理任务。它支持对图像数据进行多种形式的转换，如调整大小、裁剪、归一化、旋转等。是 PyTorch 提供的一个。
2024-11-19 15:11:38
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原创 【PyTorch 】张量（Tensor）简介
它是一个多维数组，类似于 NumPy 的。（Tensor）是 PyTorch 中的。，但具有更强大的功能，比如可以在。
2024-11-19 15:06:30
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原创 【Python】随机数种子（random seed）的设置
随机数种子（Seed）是伪随机数生成器的初始值。伪随机数是通过特定算法生成的，它们看似随机，但实际上是确定性的。如果伪随机数生成器的初始状态（种子）相同，那么每次生成的随机数序列也会完全相同。简单来说，
2024-11-19 11:57:28
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原创 【Python】import 语句用于引入外部模块或库的功能的不同的格式和用途
在 Python 中，import语句用于引入外部模块或库的功能。import 模块名。
2024-11-19 10:15:49
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原创 数据库基本概念名词解释
隔离性(Isolation)：一个事务的影响在该事务提交前对其他事务都不可见。两个事务并行执行的结果和（某种）串行执行的结果是一样的。原子性(Atomicity)：事务的一组操作是不可分的。要么完全成功，要么完全失败（即使是在发生系统崩溃的情况下）。持久性(Durability)：事务一旦提交后，其结果是永久性的（即使是在系统崩溃时）。概念数据模型用来描述数据库的结构以及有关的在数据库上的检索和更新事务。是用于数据库设计的高层概念数据模型。数据库、相应的硬件、软件和各类人员。
2023-12-01 22:26:51
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