prague6695的博客

参考博文：在endnote中制作GB/T7714《文后参考文献著录规则》的输出格式EndNote 编辑Output Styles中特殊符号说明这些相关方法其实挺难找的，有些因为太老了无法使用，还有些都是灌水无实质性内容，所以在此记录下！...

在运行resNeSt代码的时候，有一个报错。ImportError: cannot import name ‘InterpolationMode’ from ‘torchvision.transforms’ (C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\transforms_init_.py)但是网上都找不到相关解决办法。于是就自己排除，记录以下。出错代码如下：from torchvision.transforms import R

在尝试理解深度学习网络的各个环节的底层原理，一个模型中必然有激活函数的存在，因此本篇博文就是记录下自己学习理解激活函数的过程激活函数SigmoidtanhReLULeakyReLU,PReLU(Parametric ReLU),RReL神经网络为什么需要激活函数？因为数据的分布绝大多数是非线性的，而一般神经网络的计算量是线性的，引入激活函数，是在神经网络中引入非线性，强化网络的学习能力。所以激活函数的最大特点就是非线性。不同的激活函数，根据其特点，应用也不同Sigmoid和tanh的特

如何通过全连接层将特征图映射为时间序列？再重复一次，并且记录下来加深印象。CNN和RNN中间要进行维度转换：将CNN输出的[32,512,1,24] 转换为 [24,32,512*1] (batch, channel, height, width) ---> (width, batch, feature)然后将特征图 映射为 时间序列， 通过 全连接层nn.Linear（输入维度，输出维度）self.map_to_seq = nn.Linear(output_channel * out

关于调试的概念：步入，步过，单步执行我的代码，步出在网上看了一些博客，还是没法理解，因此记录下来，加深印象。在我们IDE中，比如pycharm中，就有调试的按钮，如图：从左到右我们依次解释：（仅仅是自己的理解）步过: 不管该行代码是否有含函数，直接运行到下一行代码。步入：该行代码若无函数，则作用与步过相同。若有函数，则进入该函数的第一行代码单步执行我的代码:就是和步过差不多，但区别在于进入的函数都是你自己定义的函数，若是各种库里的函数就不进入。强制单步执行：当调用了一个类库方法时候，强制进入

系列文章目录参考TextRecognitionDataGeneratorOCR数据集生成利器—TextRecognitionDataGenerator文章目录系列文章目录下载一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结下载提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：panda

其主要改动有：在config里增加了两个参数，一个是参数epoch_save_train_inf_for_colab，其作用是每隔多少个epoch保存一次信息；另一个参数是save_model_path_colab就是保存信息的文件夹信息增加读取模型信息的代码保存读取模型信息的代码1.增加参数信息在训练脚本的代码中，增加了读取这两个参数的代码。（在后面会将整个训练脚本的代码放出） epoch_save_train_inf_for_colab = config['epoch_save_t

在自己代码上使用tensorboard进行训练可视化因为自己在训练代码的过程中，有需要进行可视化的需求。所以就探究了下，如何进行可视化，并记录下来。可视化的工具有很多，这里采用tensorboard进行训练可视化。文章目录在自己代码上使用tensorboard进行训练可视化导入tensorboard库一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结导入tensorboard库在这里看有些人都是下载tensorflow从而得到tensorboard，然后下载安装tensorboar

项目原始结构代码运行前提 data_my中用空的images文件夹，无txt文件%cd /content/drive/MyDrive/CRNN-v1# 在运行该文件时，必须采用绝对路径来执行，因为该文件中os.path.dirname(__file__) 采用相对路径的话会输出空字符串!python /content/drive/MyDrive/CRNN-v1/src/new_utils.py%cd /content/drive/MyDrive/CRNN-v1!python src/tra

colabColaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境,免费提供GPU运算服务，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。可以上传训练自己的数据集在colab中，前面加一个！号就可以执行Linux命令，但是cd命令只能这样写%cd 工作路径文章目录colab1. 前期准备2. 云盘的挂载2.1. 导入所必要的包2.2. 装载Google云盘3. 加载数据集1. 前期准备网上都有不截图了。申请Google账号登录GoogleDrive服务然后新建文件夹作为

Argparse介绍文档：https://docs.python.org/3.8/howto/argparse.html主要功能就是可以从命令行读取参数，也可是直接使用下列的语句来查看相关参数的说明文档。python text.py -h或者python text.py --helpArgparse的使用有一个固定的套路就是首先导入模块创建一个解析对象向该对象中添加你要用的命令行和选项进行解析import argparseparser = argparse.Argument

系列文章目录文章目录系列文章目录1. 打开CMD的方式2. 常用的dos命令1. 打开CMD的方式开始+系统+命令提示符win键+R在任意文件夹下面，按住shift键+鼠标右键点击，在此处打开命令行窗口资源管理器的地址栏前面加上cmd 路径管理原方式运行：以管理员方式运行2. 常用的dos命令盘符切换D：查看当前目录下的所以文件 dir切换目录 cd返回上一级 cd ..清理屏幕 cls查看IP地址 ipconfigping命令 ping www.baidu.com