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2023-10-17 15:20:06 7226 1

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2023-08-19 09:31:42 5007 1

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在pycharm引用包时,明明我的包导入了,但是在引用时还是标红,试了网上常见的方法还是标红。首先打开settings-project:(项目名称)-project Structure。首先(1)确定你的包的名字写对了吗,然后pip list查看你是否成功导入了。然后选中你的项目,点击Sources就可以了。

2023-05-21 20:01:50 1518

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2023-01-13 22:56:59 2196

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2023-01-06 22:44:53 302

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2022-11-28 11:51:48 5681

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2022-11-19 20:53:42 440

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要将m本书顺序分成k个部分给k个人去抄,要使得抄书时间最短(大家同时开始抄,使得需要最长时间的那个人用时最短)。现在要把 mm 本有顺序的书分给 kk 个人复制(抄写),每一个人的抄写速度都一样,一本书不允许给两个(或以上)的人抄写,分给每一个人的书,必须是连续的,比如不能把第一、第三和第四本书给同一个人抄写。因为题目要求让前面的人尽可能少抄,因此求划分方案时应该从后往前枚举,即让后边的人尽可能多抄,就可以让前面的人少抄。kk 行的起始编号应该从小到大排列,如果有多解,则尽可能让前面的人少抄写。

2022-11-13 11:59:39 229

原创 实现线性回归(刘二大人)

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2022-11-02 21:16:12 253

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2022-10-28 10:13:15 1689

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2022-10-26 19:41:49 90

利用ResNet34实现猫狗分类(包括数据集和代码)

数据集:training_set, test-set,traing_set里面存放的是猫狗分类的数据集,test_set里面存放的是猫狗分类的测试集。 datasets.py:数据集的读取,并且会按照7:3的比例将traing_set划分为测试集和验证集 chuli.py:验证数据集读取的正确性 model.py:里面存放的ResNet34的代码 train.py:训练集,并且会drew出训练集和验证集的损失和acc test.py:最终会输出训练好的模型(resnet.pth)对于测试集的acc 该项目非常适合初学深度学习者,可以学习关于数据集

2023-08-25

利用UNet实现语义分割实例

data:里面存放的数据集,rgb图像时输入,通道数为3,figure_ground为mask,通道数为1 datasets.py loss.py:使用的Dice loss test.py:测试,输入一张图片,输出模型训练的结果 train.py:训练 Unet.py:Unet模型

2023-08-22

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该文件为用LeNet实现手写数字识别的详细代码: data:为存放的手写数字识别的数据集,同时我们可以通过trans.py将里面的数据转化为图片(文件里面我已经转换好了,就存放在mnist_train文件里面) download_datasets.py:下载数据集,因为我已经下载好了数据集,所以我的download为false,如果没有数据集,可以改为True LeNet.pkl:是训练好的模型的参数 model1.py:是我的模型,如果你想用其他模型,可以在里面修改 train.py:训练 test:测试,测试里面弄了两张测试方式,第一种是验证整个测试集的准确率,第二种是根据一张图片输出它对应的数字(这时可以用trans转换后的数据)

2023-08-22

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