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Python图像显示、保存和读取1. 简介2. 显示2D图像2.1 显示深度图像 (matplotlib)2.2 显示深度图像 (cv2)2.3 显示彩色图像3. 显示散点图4. 显示3D图像1. 简介2. 显示2D图像2.1 显示深度图像 (matplotlib)plt.imshow：显示2D图像，即图像有且只有2个维度，元素可为U8或floatimport scipy.io as scioimport open3d as o3dimport numpy as npimport cv2

Numpy常用函数1. 简介2. numpy.meshgrid3. numpy.vstack1. 简介2. numpy.meshgrid功能：meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格定义　　[X,Y]=meshgrid(x,y)　　[X,Y]=meshgrid(x) #与[X,Y]=meshgrid(x,x)是等同的　　[X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z) #生成三维数组，可用来计算三变量的函数和绘制三维立体图meshgrid(x,y)将向量x和

数据集文件格式1. 简介2. HDF52.1 HDF5(.h5)文件结构2.2 API2.2.1 打开或创建h5py文件2.2.2 创建dataset数据集2.2.3 创建group组（类似于文件夹）1. 简介2. HDF5HDF5定义：H5文件是层次数据格式第5代的版本（Hierarchical Data Format，HDF5）支持n维数据集，且数据集中的每个元素可以是一个复杂对象以key-value的方式组织数据的一个容器开发者它是由美国超级计算与应用中心研发的文件格式，

TensorFlow 2.x 算法基础1. 简介2. 目标检测中的Anchor1. 简介2. 目标检测中的AnchorAnchor概念Anchor字面意思是锚，指固定船的东东，anchor在计算机视觉中有锚点或锚框，目标检测中常出现的anchor box是锚框，表示固定的参考框目标检测目标检测是"在哪里有什么"的任务，在这个任务中，目标的类别不确定、数量不确定、位置不确定、尺度不确定传统方法传统非深度学习方法如VJ和DPM，和早期深度学习方法如OverFeat，都要金字塔多尺

TensorFlow 2.x 信息+熵+交叉熵1. 信息 （Information）1. 信息 （Information）信息：量化单个事件的不确定性信息量：事件发生的概率越小，信息量越大。即当越不可能的事件发生了，我们获取到的信息量就越大事件发生的概率越大，信息量越小。即越可能发生的事件发生了，我们获取到的信息量就越小事件概率信息量(直观)信息量(数学)A: 硬币头朝上p(A)=0.51 bit (一点信息)-ln(B: 早上太阳升起p(B) =

TensorFlow 2.x 常用API1. 简介2. tf.keras.modes.Model3. 网络层([tf.keras.layers](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers))3.1 常用网络层3.2 tf.keras.Input (网络输入)3.3 tf.keras.layers.Dense(全连接层)3.4 f.keras.layers.Reshape3.5 tf.keras.layers.Flatten3.6 t

TensorFlow2.x CNN1. 基本概念1.1 神经网络的组成1.2 神经网络常用方法参考1. 基本概念1.1 神经网络的组成元素描述结构(Architecture)神经网络中的变量可以是神经元连接的权重激活函数(Activity Rule)大部分神经网络模型具有一个短时间尺度的动力学规则，来定义神经元如何根据其他神经元的活动来改变自己的激励值学习规则(Learning Rule)学习规则指定了网络中的权重如何随着时间的推移而调整（反向传播算法）1.

1. 常用激活函数2. tf.keras2.1 网络构建方式2.1.1 Sequential (顺序模型)由多个网络层线性堆叠2.1.2 Functional (函数模型)允许构建任意的神经网络图2.2 网络层2.2.1 tf.keras.layers.Flatten...

1.Anaconda3:运行: 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt增加清华镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirro...

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