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转载 python中的os.listdir()方法
Python中的os模块用于和系统进行交互,其中os.listdir()用于返回一个由文件名和目录名组成的列表,需要注意的是它接收的参数需要是一个绝对的路径例如:已知路径path = /home/python/Desktop/请输出该路径下的所有文件和目录名称import ospath = '/home/python/Desktop/'for i in os.listdir(pat...
2019-06-24 20:32:00
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原创 train、val、test
val是validation的简称。train是训练集,val是验证集,test是测试集training dataset 和 validation dataset都是在训练的时候起作用。而因为validation的数据集和training没有交集,所以这部分数据对最终训练出的模型没有贡献。validation的主要作用是来验证是否过拟合、以及用来调节训练参数等。...
2019-06-24 20:12:40
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转载 Python中 __init__()用法
首先:class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = ageclass关键字后面跟类的名称就定义了一个类,类的名称可以任意,采用驼峰命名法,也即每个单词的首字母大写,如Book、Person、WildAnimal等这里的__init__方法是一个特殊的方法...
2019-05-25 16:35:13
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转载 Python中self用法详解
转载自:https://blog.youkuaiyun.com/CLHugh/article/details/75000104在介绍Python的self用法之前,先来介绍下Python中的类和实例……我们知道,面向对象最重要的概念就是类(class)和实例(instance),类是抽象的模板,比如学生这个抽象的事物,可以用一个Student类来表示。而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”,每一个对...
2019-05-25 15:03:44
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转载 RGB-D(深度图像) & 图像深度
https://blog.youkuaiyun.com/JNingWei/article/details/73609127
2019-05-22 20:02:43
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转载 Python中reshape函数参数-1的使用
https://blog.youkuaiyun.com/qq_29023939/article/details/81053124
2019-05-11 14:29:12
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原创 吴恩达深度学习第一课第三周单隐层神经网络实现,相关文件、数据集下载以及bug修改心得
最近在学习吴恩达老师深度学习的课程,实现了单隐藏层神经网络的实现,现在将自己在编程过程中遇到的问题记录下。先将需要用到文件的分享链接:https://pan.baidu.com/s/148VvXV-SWW-PrFS7mVK_oA 密码:rkk7导入需要的库import numpy as np#Python绘制图形的库import matplotlib.pyplot as plt#te...
2019-05-09 10:33:01
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原创 吴恩达深度学习第二周+二分类应用+猫图片识别
由于最近在看吴恩达老师深度学习的课程,在第二周有一个关于猫图片识别的习题,下面将自己的一些体会和代码分享。有关数据集的下载可以自行百度。下载好数据集之后会发现是一个.h5的文件。所以我们首先导入 h5py 这个包。判断你是否有这个包,可以在cmd中输入conda list 检查自己是否有这个包。我使用的是Jupyter notebook编译器。导入库的代码如下:导入h5py这个库之后,就可...
2019-04-30 10:17:57
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原创 win7+Anaconda+CUDA+PyTorch+PyCharm安装教程以及环境变量配置+CUDA历史版本下载链接
由于最近在学习深度学习+Pytorch实战教程,就相关软件安装教程以及遇到的问题分享一下啦。记得安装前先把防火墙关闭。一.Anaconda安装首先从官网上下载软件,如图选择Windows版本,Python 3.7 点击下载即可,下载后按提示步骤安装,需要注意的是下图红色框是我们勾选的然后一步一步安装即可。为了测试我们的Anaconda是否正确安装,我们可以打开cmd面板,输入cond...
2019-04-25 10:47:29
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原创 类内距离与类间距离
初识类内距离与类间距离一、定义类内距离:同一类各模式样本点间的均方距离类间距离:顾名思义不同类间的距离二、计算公式1.类内距离:2.类间距离...
2019-04-23 20:23:32
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空空如也
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