<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[mingyang_wang的博客]]></title><description><![CDATA[Sugar_Free]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; mingyang_wang]]></copyright><item><title><![CDATA[循环程序中if和if-else]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/125588372</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/125588372</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Sun, 03 Jul 2022 19:54:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[在看力扣上75题颜色分类时，题目中因为包含数字是0，1，2这三种类型。目的是遍历一遍，将三种类型数字放在指定位置。代码中if条件判断遇到这三种类型，因为只有三种类型数字，一开始自己写了三个if语句，认为三种情况就可以覆盖，结果运行时出错，代码如下：在while语句中，虽然三个if语句对三种类型数字进行判断，但是while中第一个if语句中，对循环变量i进行了操作，之后会依次进入第二个和第三个if语句进行判断，导致最后程序没有达到想要的效果。


正确的代码如下。当while中循环执行时，对于每一个i，三个判]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu系统不同python版本安装第三方库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/99081346</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/99081346</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Sat, 10 Aug 2019 15:58:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[自用的服务器里面默认的有python2.7和python3.5，但是自己安装了python3.6以适应项目的运行。在测试代码的时候遇到一个问题，就是三个python版本，如何安装第三方库到对应版本？比如我要使用lmdb这个库。

  在我自己服务器上，如果使用pip install，会直接安装到python2.7中；如果使用pip3 install，会安装到python3.5中。查阅...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Retinanet训练自己的数据（3）：模型训练]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/86022825</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/86022825</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Mon, 07 Jan 2019 20:21:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[  准备好数据以及模型正确安装之后，就可以就行模型训练了。

  定位到模型所在的文件夹，老办法，打开powershell，在命令行输入：（这里的命令只适用于自己的训练集，对于Pascal或者coco数据集，请参见官方文档）


python keras_retinanet/bin/train.py csv /path/to/csv/file/containing/annotations 
 /p...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Retinanet训练自己的数据（2）：模型准备]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/85955425</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/85955425</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Sun, 06 Jan 2019 23:07:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[  在上一篇博客中，我们已经处理好了模型需要的数据集，下一步就是准备模型去训练数据。这里提醒一句，在制作数据时，最好将训练集和测试集人为分开。像Google tensorflow API，在制作数据时可以按比例自动生成，但是在上一篇文章中产生的数据（annotation.csv ）其实都是用来训练的，如果你把自己的数据集全都转换了，那么恭喜你，最后你会发现没有数据集去测试了。

  下面开始模型准...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Retinanet训练自己的数据（1）：数据准备]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/85770328</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/85770328</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Fri, 04 Jan 2019 14:35:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[  自己之前用的模型在准确性以及实时性方面没有达到一个很好的均衡，在大佬同学的介绍下，开始转向Retinanet。

1.运行环境

运行环境：Windows10操作系统，python3.6（通过anaconda安装），tensorflow1.10，keras2.2.4。

2.数据预览

  主要参考github上一篇介绍文档：https://github.com/fizyr/keras-ret...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ValueError:Unicode strings with encoding declaration are not supported.]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/82912636</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/82912636</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Sun, 30 Sep 2018 20:30:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[训练神经网络时，需要将标注好的数据转换成tensorflow特定数据，tfrecord。但是在转换时，发生以下错误：ValueError:Unicode strings with encoding declaration are not supported.Please use bytes or XML fragments without declaration.



错误显示不支持的解码格式，...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[window环境下python3.x和python2.x共存以及安装tensorflow]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/82912348</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/82912348</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Sun, 30 Sep 2018 18:20:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[背景介绍：

项目需要跑一些python2.7写的代码，目前有的机器是win10环境，python3.5，tensorflow-gpu1.10.0，CUDA9.0。一开始想的就是在现有基础上，直接安装python2.7和tensorflow。

结论：

Windows环境下，存在python3.x版本时，是可以创建另一个python2.x的环境的，但是想要安装适合2.x的tensorflow是行...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python中append以及extend返回None]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/81749053</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/81749053</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Thu, 16 Aug 2018 21:31:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python中，列表是可以进行修改的：赋值、删除元素、分片等等。在给列表添加元素时，有两个常见的方法：append和extend。append在列表的最后添加元素，但是每次只能添加一个元素。extend更像一个连接操作，即用一个列表扩充另一个列表。（依然在末尾位置）

在实现这两个方法时，出现结果为None的情况，如下：


list1 = ['a','b']
print(list1.append...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用BP神经网络逼近函数——Python实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/81711171</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/81711171</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Wed, 15 Aug 2018 21:22:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章主要参考https://blog.youkuaiyun.com/john_bian/article/details/79503572，原文是matlab版本的实现。在此基础上，利用Python实现BP网络对函数的逼近。对于BP神经网络的基本原理以及推导，这里就不再赘述，可以查阅相关文献。

代码如下：相应部分都有注释


###function approximation f(x)=sin(x)
##...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python中的系统变量_ _name_ _功能解释]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/80885058</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/80885058</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Mon, 02 Jul 2018 16:07:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[每一个Python程序文件都可以当作一个模块，模块以磁盘文件的形式存在。模块中可以是一段可以直接执行的程序（也称为脚本），也可以定义一些变量、类或函数，让别的模块导入和调用，类似于库函数。模块中的定义部分，例如全局变量、类定义、函数定义等，因为没有程序执行入口，所以不能直接运行，但对主程序代码部分有时希望只让它在模块直接执行的时候才执行，被其他模块加载时就不执行。在Python中，可以通过系统变量...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[tensorflow第一次使用时的错误汇总]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/80098674</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/80098674</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Thu, 26 Apr 2018 20:04:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[    tensorflow对于自学神经网络带来了很大了方便，并且版本已经开始支持windows。第一次使用tensorflow，进行的是简单的线性模拟，类似于如下：为了方便之后查看，在命名的时候直接用tensorflow.py ，在运行的时候，产生以下错误：   错误显示引入tensorflow时出错，但是自己已经成功安装，在tensorflow中文社区，有人给出建议就是不能用tensorflo...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[wordcloud安装时错误信息的汇总以及解决]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/79485128</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/79485128</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Thu, 08 Mar 2018 15:32:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[   在尝试利用Python的第三方库wordcloud制作词云时，用pip安装库时，遇到了很多的问题，现在把问题记录汇总，希望有所帮助。首先，我是直接在命令行输入：pip install wordcloud不出意外，直接报错，查看了网上其他人的经验，这个安装方式基本可以扔掉。第二种，按照下图的提示进行安装：    跟图中差不多，显示缺失vc*****.bat，意思是缺失vc版本，并且连版本号也没...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[LaTeX中的数学公式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/79417379</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/79417379</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Thu, 01 Mar 2018 21:09:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[LaTeX数学公式 数学公式的前后要加上 $ 或 \( 和 \)，比如：$f(x) = 3x + 7$ 和 f(x)=3x+7f(x)=3x+7 效果是一样的；如果用 \[ 和 \]，或者使用 $$ 和 $$，则该公式独占一行；如果用 \begin{equation} 和 \end{equation}，则公式除了独占一行还会自动被添加序号， 如何公式不想编号则使用 \begin{equation*...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[latex常见实用网址链接]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/79375383</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/79375383</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Mon, 26 Feb 2018 11:46:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[在线编辑与团队合作：https://www.sharelatex.com/https://www.overleaf.com/IEEE会议模板下载：https://www.ieee.org/conferences_events/conferences/publishing/templates.htmlhttp://ieeeauthorcenter.ieee.org/create-your-ieee-...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/79163700</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/79163700</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Thu, 25 Jan 2018 16:38:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[﻿﻿
非常感谢原博主的细致的解释，转存以备学习，原博文地址：http://blog.youkuaiyun.com/heyongluoyao8/article/details/48636251#
这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/，在]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[李飞飞、吴恩达、Bengio等人的15大顶级深度学习课程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/79152674</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/79152674</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Wed, 24 Jan 2018 16:43:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[﻿﻿
目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。
这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习，深度信念网络，深玻尔兹曼机器，深度Q学习，价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python中py文件引用另一个py文件变量]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/79152654</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/79152654</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Wed, 24 Jan 2018 16:41:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近自己初学Python，在编程是遇到一个问题就是，怎样在一个py文件中使用另一个py文件中变量，问题如下： 
demo1代码import requests
r = requests.get("http://www.baidu.com")
r.encoding = r.apparent_encoding
demo = r.text
demo
beauful1代码：from bs4 import Be]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[详细PS转手绘视频教程，手把手]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/78022807</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/78022807</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Mon, 18 Sep 2017 19:34:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[之前的那篇转手绘汇总，很多人看后可能还是觉得无从下手，经过多次寻找，再次找到一个PS转手绘视频教程。这次的教程可以说很详细：



视频链接地址：https://www.bilibili.com/video/av9178142/   ，或者直接在b站搜索转手绘教程。这个视频一共分为五个部分，作者乌鸦讲述了各个部分的转手绘细节。为了检验教程的可行性，我自己全部看了一遍，并且进行了实际操作（我也是PS...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PS中的色彩模式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/77836103</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/77836103</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Mon, 04 Sep 2017 12:08:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[色彩模式是数字世界中表示颜色的一种算法。在数字世界中，为了表示各种颜色，人们通常将颜色划分为若干分量。由于成色原理的不同，决定了显示器、投影仪、扫描仪这类靠色光直接合成颜色的颜色]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PS中转手绘教程汇总]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/77140986</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mingyang_wang/article/details/77140986</guid><author>mingyang_wang</author><pubDate>Sun, 13 Aug 2017 11:06:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[接触过PS的小伙伴，估计很大一部分人都想学习如何转手绘，转手绘不仅看起来炫酷，还可以撩妹。但是相信很多人都有跟我一样的苦恼，空有一颗装逼的心，在转手绘的道路上屡战屡败。为了能够帮助大家在转手绘的道路上更近一步，特整理了自己搜集到的搜集到的转手绘教程，有的可能需要结合SAI完成，不管怎样，希望能够给你带来一些灵感，有其他好的教程的，也可以继续补充。
1.]]></description><category></category></item></channel></rss>