做减求空

PyAutoGUI允许Python脚本控制鼠标和键盘，以自动化与其他应用程序的交互。API的设计非常简单，适用于Windows、macOS和Linux。功能如下：- 1. 移动鼠标并在其他应用程序的窗口中单击。- 2. 向应用程序发送按键（例如，填写表格）。- 3. 截屏，并给出一个图像（例如，按钮或复选框），然后在屏幕上找到它。- 4. 找到应用程序的窗口，然后移动、调整大小、最大化、最小化或关闭它（当前仅限Windows）。- 5. 显示警报和消息框。

`pygame`是Python语言特别为游戏开发而设计的一个开源库。它提供了一系列模块和函数，可以帮助开发者快速构建2D游戏、多媒体应用程序和其他图形用户界面。pygame支持加载和处理图片、声音、视频等多媒体文件，同时还可以在游戏中创建和管理窗口、画布等基本组件。除此之外，pygame还提供了丰富的自定义事件和游戏循环处理方法来实现更加灵活、多样化的游戏玩法。

`Nuitka`是用Python编写的优化Python编译器，它可以创建运行时不需要单独安装程序的可执行文件。简单易使用，与Python2（2.6、2.7）和Python3（3.3-3.10）完全兼容，适用于Windows、macOS、Linux等平台。

`pyinstaller`是一个将python程序打包成独立可执行文件（exe，app等）的工具，它具有跨平台兼容性，可以在windows，mac和linux上使用。需要注意其不是一个交叉编译工具，只能在对应系统的平台下生成该平台的可执行文件，例如：无法在windows平台下生成linux系统的可执行文件。> 安装：*pip install -U pyinstaller*

将MP4格式的视频转为GIF动图可以方便地向他人展示动画效果。GIF是网络上广泛使用的图像格式之一，几乎所有的网页浏览器和客户端都支持，其兼容性较好。比如可以直接插入到PPT中、或是在微信上发给别人、或者`直接插入到优快云博客中`，但是MP4等视频格式的文件显然不行。- 常用的免费在线转换网站上不去了，好多其它网站需要注册，本作者亲自写一个方便日常使用。

本文着眼于车辆信息，结合二手车数据，对最近二手车的交易价格进行分析以及预测。经过前期调研，最终决定通过爬取一些网站的二手车数据和一些公开的数据集，分析交易数据的特征，根据交易特征对二手车价格进行分析预测。本文主要核心内容：`数据爬取`、`数据分析`、`交易价格预测`

本文旨在介绍使用Python中的`requests`库爬取百度图片并显示的操作方法。该操作较为简单，适合初学者入门。

- 使用CPU绝对可复现，一模一样 - -- 即便固定了很多参数，GPU也有累积误差。 最后网络收敛，结果近似可复现 -- 可能和硬件也有关.在GPU上目前并没看到绝对百分百完美复现的方法… - 略强迫症

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training 解决方案(亲测)

Learning on 3D Meshes with Laplacian Encoding and Pooling

k均值聚类算法[^1]，一种经典的聚类算法，被广泛应用于机器学习领域。本文主要对比了python库中CPU和GPU的Kmeans效率：`cpu: from sklearn.cluster import KMeans``gpu: from kmeans_pytorch import kmeans`

简单的多项式回归以及其可视化

神经网络中的池化 (`pooling`)：对输入数据进行降采样，减小输入数据的分辨率。本文对主流池化方法进行总结，并提出一些猜想：- `池化的效果往往在高分辨率的输入上有很好的体现，低分辨率的数据可能并不需要池化`- `池化的有效性也许并不归功于池化的方法，反而只要是数据分辨率的降低往往都能得到很好的效果`...

主要针对显卡：nvidia初衷：想要看某个python程序的GPU显存占用量在linux(1)nvidia-smi; (2)任务管理器 (3)pynvml库

今年(2022)CVPR有两篇关于CNN的论文让我印象深刻，因为它们不约而同的使用了更大的卷积核：疑问1：为什么之前很少有论文用大卷积核？疑问2：大卷积核为什么这么work？

对卷积神经网络重参数化结构设计的一些思考:- `疑问1`： 重参数化的结构设计为什么这么work?- `疑问2`： 重参数化给以后的工作带来什么启示?

如何尽量避免这种问题的出现：大部分情况是函数默认参数不同、或者是代码所处环境不同产生的bug1. 使用相同的环境：系统、库的版本要一致2. 设定固定的随机种子，可以规避一些不确定性问题3. 在函数调用时主动填写默认参数(后续看代码也方便)

python 使用matplotlib和vtk保存高质量图片引言一、vtk保存大尺寸图片二、matplotlib更改尺寸和分辨率2.1 尺寸和分辨率2.2 其它常用设置 线宽、字体大小等2.3 关于show和save的问题2.4 matplotlib无法解决遮挡问题(三维)三、visio后处理3.1 转为矢量图(eps)3.2 保存透明图片到PDF四、推荐阅读引言图片–无论是自己欣赏、还是给别人展示(放到论文里)，都需要清晰现有的可视化库matplotlib、vtk等–大都或多或少都无法直接满足自己要

python 参加某图像去噪比赛有感用之前的去噪图镇文一、体会二、收获三、经验分享(部分源码展示与注释)3.1 输入3.2 网络3.3 损失函数3.4 传统滤波方法四、主要参考链接用之前的去噪图镇文一、体会本菜鸡本科毕设在FPGA上搞过图像滤波等算法，研究生期间虽然搞的是基于深度学习的图形学，但是主干网络用的还是卷积… 感觉自己代码能力还可以，基础还行，参赛之前还是比较自信的：觉着看几篇顶会去噪的文章，复现借鉴一下应该能取得一个不错的结果，但是-------大概1000+人参赛，一多半没有提交的或

ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 2] No such file or directory:一、问题二、解决方案三、原因分析四、其它解决方案一、问题没有这个文件或文件夹，具体报错如下：二、解决方案删掉相关文件，重新pip或者conda安装包针对以上报错，删掉site-packages目录下 有关numpy的文件夹即可三、原因分析卸载包没有卸载干净，需手动清理下载或更新到一半中断

vtk显示三角网格一、效果1.1.流形曲面1.2.离散网格二、完整代码参考链接一、效果1.1.流形曲面1.2.离散网格在三维空间中的四个三角形二、完整代码import vtkmodules.all as vtkimport numpy as np# 0.构造数据vs = np.array([[-1, 1, -1], # 顶点坐标 [-1, 0, 0], [-1, -1, -1], [0

torch在dataloader处卡死1. 解决方案2. 调试历程2.1 网上搜索了很多方法，尝试无果，故亲自调试2.2 进入函数，发现一段神奇的代码1. 解决方案num_workers设置为0 (一般解决大多数问题)修改读取数据部分代码，防止多线程锁死dataloader存在无限循环代码(我遇到的问题)参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32526087/article/details/106350530 （pytorch锁死在dataloader（训练时

pyqt5+vtk安装以及配置记录一、pyqt5安装1. 环境配置2. 问题2.1 ImportError: unable to find Qt5Core.dll on PATH2.2 警告 Please remove this file manually (you may need to reboot to free file handles)2.3 this application failed to start because no qt platform plugin ....二、vtk安装2.1

torch_geometric的安装问题记录一、GPU版1. 问题2.解决方法(选择兼容的版本)3.参考博文4.修改源码记录二、只是测试，建议使用CPU版(方便)一、GPU版我的版本： cuda10.2 – torch1.7.11. 问题最后总有一句：Check the logs for full command output.2.解决方法(选择兼容的版本)pip install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.7.1+

matplotlib画球1. 效果2. 代码3.参考链接1. 效果2. 代码import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef hua_qiu(x, y, z, r, dense): """ 圆心坐标 半径 稠密程度 """ t = np.linspace(0, np.pi * 2, dense) s = np.linspace(0, np.pi, dense) t, s = np.

使用jupyter (参考视觉SLAM十四讲第二版第八章源码)1.使用opencv自带函数import cv2 as cvimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt%matplotlib inline# 读取图片im1 = cv.imread('./data/LK1.png',0)im2 = cv.imread('./data/LK2.png',0)# 提取关键点gftt = cv.GFTTDetector_cr

使用jupyter (参考视觉SLAM十四讲第二版第七章源码)1.ORB特征点提取和配准得到3D坐标-2D坐标import cv2 as cvimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt# 读取图片 以及深度im1 = cv.imread('./data/1.png')im2 = cv.imread('./data/2.png')im1_d = cv.imread('./data/1_depth.png',-1)..

使用jupyter (参考视觉SLAM十四讲版第第二七章源码)1.ORB特征点提取和配准得到3D坐标-2D坐标import cv2 as cvimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt# 读取图片 以及深度im1 = cv.imread('./data/1.png')im2 = cv.imread('./data/2.png')im1_d = cv.imread('./data/1_depth.png',-1).

使用jupyter (参考视觉SLAM十四讲第二版第七章源码)# 查看当前kernel下已安装的包 #!pip install opencv-python --user # opencv-python 4.5.1.48#!pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python==3.4.8.29#!pip list --format=columns1.ORB特征点提取和配准import cv2 as

若itchat、wxpy无法使用，替代方案：https://github.com/smallevilbeast/wechat_pc_api感谢大佬，已Start！从上述网址下载相关dll和demo，然后修改demo.pyfrom __future__ import unicode_literalsimport numpy as npimport wechatimport jsonimport timefrom wechat import WeChatManager, Message.

在cmd中输入python setup.py install报错：No module named numpy. distutils._msvccompiler in numpy. distutils; trying from distutils、解决方法：安装Visual Studio 2019 生成工具 选择安装c++生成工具 (根据python版本选择)参考文章：https://wiki.python.org/moin/WindowsCompilers...

步骤如下：1.了解版本对应关系https://www.tensorflow.org/install/source_windows 我的python版本为3.6 选择 tensorflow_gpu-1.4.0 + CUDA 8 + cuDNN 6(对应CUDA 8)2.安装tensorflow，如已安装cpu版本先卸载 pip3 install tensorflow-gpu==1.4.0 -i https://pypi.douban.com/simple3.安装CUDA...

from . import ft2font ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块 如下图所示：解决方法：更换低版本matplotlibpip3 uninstall matplotlibpip3 install matplotlib==2.2.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/jzwong/article/details/1050924..

import tensorflow as tfimport tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data#1 读取数据mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)#2 建立模型 使用卷积神经网络#2.1 输入图像与标签x = tf.placeholder("float", shape = [None, 28,28,1])y_ = .

一、了解MNIST数据集import tensorflow as tfimport tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_dataimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#0 读取mnist数据集mnist = input_data.read_dat...

一、简单过一下算法流程'''梯度下降法实现一元线性回归一元线性函数： y = ax + b实际数据服从： y = x + 2初始模型： y = 0.1*x + 0.1'''import numpy as np#1 构造训练数据 y = x + 2x = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.])yy = x + 2pri...

版本：python 3.6.8 pycharm-community-2019.3.2 cpu版本的tensorflow一、权限问题解决方法：1.使用管理员身份打开cmd2.命令最后加 --user 如下图二、输入python可显示版本，输入pip无此命令python -m ensurepip python -m pip i...

Eclipse 安装pydev :Help->Install New Software ->add ->Location=http://pydev.org/updates 点击pydev左边的小三角勾选pydev for eclipse 开始安装，完成后重启eclipse遇到问题：Window -> preferences -> pydev点击pyde...

# python 3.6.3import reimport osfrom urllib import parsefrom urllib import request#################################################### 搜索关键字 下载数量 存放路径word = '美女'num = 10path = 'C:/Users/Ad

# python 3.6.3import refrom urllib import request# '''网址''' 图片_百度百科 获取整个网页的代码url = 'https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE%E7%89%87/372416?fr=aladdin'page = request.urlopen(url)code = page.rea