邦戈邦戈栗子的博客

# 更新环境安装依赖sudo apt-get updatesudo apt-get upgradesudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-configsudo apt-get install libjpeg-dev libtiff-dev libpng-devsudo apt-get install libgtk-3-devsudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev l.

from sklearn.metrics import confusion_matrix, f1_score, multilabel_confusion_matrixfrom operator import truedivimport numpy import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == "__main__": confusion = numpy.array(( [0, 2, 3 , 5, 3, 6], ..

在使用git时遇到如下问题：fatal: unable to access 'https://github.com/xxxx/xxxx.git': Failed to connect to 127.0.0.1 port 8087: Connection refused解决办法：参考https://stackoverflow.com/questions/24543372/unable-to-connect-to-git-remote-repository通过删除~/.gitconfig 中.

使用cocoapi遇到的坑及爬坑记录问题一：模型评估阶段，数据类型不匹配问题二：模型评估阶段，读取预测结果时传的列表为空近期在做基于coco数据集的实验，这两天又幸运地薅到了实验室一台服务器，搬运一波代码配好环境之后发现在服务器上使用coco自带的api做evaluation的时候报错了，卡了好久才把问题都解决。以下是遇到的两个问题以及爬坑的记录。问题一：模型评估阶段，数据类型不匹配错误信息TypeError: object of type <class ‘numpy.float64’&

1.python 引用其他文件中函数import syssys.path.insert(0, '/path/to/application/app/folder') # or sys.path.append('/path/to/application/app/folder')import file2.Unable to init server: Could not connect: Connection refusedGdk-CRITICAL **: 12:07:39.428: gdk_

可变长度的参数*args的使用方法 *args 用来将参数打包成tuple给函数体调用可见，1这个参数，被打包成了一个元组 1 2 3 4 5 6 deffunc(*args): print(args,type(args)) func(1) -->> (1,) <class'tuple'> 　　*args是可变参数...

json文件是一种常见的数据存储文件，比txt看着高级点，比xml看着人性化一点。同时，json作为一种通用协议的文件格式，可以被各种语言方便地读取。所以，json非常适合用来存储结构化的数据。json的具体介绍和使用规范：https://www.json.org/json-en.html本文将关于python读取json做一个小小的记录和总结。1. 读取json一般情况下的json文件，存储的是python中的一个dict。如在"dabao.json"中有以下内容：{

1.从原图截图rect区域 img = cv2.imread(imgname) h_ori, w_ori = img.shape[:2] minx = w_ori miny = h_ori maxx = 0 maxy = 0 x = 1 y = 1 w = 10 h = 20 if x < 0: x = 0

1、前言ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提升。同时ResNet的推广性非常好，甚至可以直接用到InceptionNet网络中。下图是ResNet34层模型的结构简图。2、

https://zhuanlan.zhihu.com/c_1239148130719158272初衷本人由于平常写论文需要输出一些结果图，但是苦于在网上搜python画图时，详细的教程非常多，但是就是找不到能马上解决自己问题那一行代码，所以打算写一些适合需求简单的朋友应急用的教程，应急就必须方便搜索，所以我把主要的内容写在了标题，方便大家到主页查找对应的功能，教程里有对应的效果图，方便查看，希望可以帮助到有需要的朋友。说明本教程的效果图是在jupyter notebook完成。教程是接.

import osfrom imgaug import augmenters as iaaimport cv2import sometimesseq = iaa.Sequential( [ iaa.Fliplr(0.5), # 对50%的图像进行镜像翻转 iaa.Flipud(0.2), # 对20%的图像做左右翻转 # sometimes(iaa.Crop(percent=(0, 0.1))), # 这里沿袭我们上面提.

NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将..

基本原理是先通过MTCNN检测到人脸的五个关键点，再把原图中人脸区域外扩100%（这样做的目的是保证对齐后图片中没有黑色区域，当然这个外扩的比例是看对齐效果自己可以调节的，我这里设置的100%）。最后的人脸对齐尺寸分为两种：112X96尺寸和112X112尺寸，其中首先需要定死仿射变换后人脸在目标图上的坐标，然后直接变换。废话不多说，直接手撕代码。# 该代码实现利用人脸的五点仿射变换实现人脸对齐# 具体就是首先使用mtcnn检测算法检测出人脸区域，并得到lanmarks关键点坐标和检测框坐标..

使用from…import添加非python的包时, 需要为python解释器指定搜索路径, 比如使用sys.path.insert(), 还可以指定PYTHONPATH,把文件夹Mark Directory as成root就不用手动添加PYTHONPATH了遇到的问题：python 打开工程文件后，同文件夹下的.py from...import 会提示找不到解决办法：1...

已有xlsx文件如下：1. 读取前n行所有数据# coding: utf-8import pandas as pd# 1. 读取前n行所有数据df = pd.read_excel('school.xlsx')#读取xlsx中第一个sheetdata1 = df.head(7) # 读取前7行的所有数据，dataFrame结构data2 = df.valu...

使用python中cv2读取带中文路径的图片失败，解决办法如下：附带resize使用Python: cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])(1) src:原图片(2)dsize:缩放图片尺寸,如果dsize=0，默认计算方式如下dsize=Size(round(fx∗src.cols),round(fy∗s...

线性回归适用于输出为连续值的情景，对于输出离散值的分类问题，需要使用分类模型，例如softmax，与线性回归不同的是softmax输出单元从一个变为多个。和线性回归相同的是，softmax也是一个单层神经网络。和线性回归不同的是，softmax输出层的个数等于类别个数。softmax 每个输出的计算都要依赖于上一层的每个元素，所以softmax输出层是一个全连接层。举例：图片分类问题...

快速将Linux终端内容保存到txt的办法：#使用下面的指令创建或者打开保存信息的文件script -a xxx.txt#中间为终端输出的各种内容#使用下面的指令停止 保存exit#可以使用下面的质量在控制台显示 txt中保存的内容cat xxx.txt-a 指令表示在txt中追加内容。下面稍微扩充一下其他内容：获取当前路径的方法：pwd获取script 信息：info s...

from mxnet import autograd,nd#生成数据集num_inputs=2num_examples=1000true_w=[2,-3.4]true_b=4.2features=nd.random.normal(scale=1,shape=(num_examples,num_inputs))labels=true_w[0]*features[:,0]+true_w[...

线性回归的基本要素：模型（学习模型参数 权重weight,偏差bias）训练数据损失函数（需要对比模型的输出和真实值之间的误差。损失函数可以衡量输出结果对比真实数据的好坏。）优化算法（需要算法来通盘考虑模型本身和损失函数，对参数进行搜索，从而逐渐最小化损失。最常见的神经网络优化使用梯度下降法作为优化算法。简单地说，轻微地改动参数，观察训练集的损失将如何移动。然后将参数向减小损失的方向调整。）线性回...

• MXNet 提供 autograd 包来⾃动化求导过程。• MXNet 的 autograd 包可以对正常的命令式程序进⾏求导。from mxnet import autograd,nd#创建变量，并复制x = nd.arange(4).reshape((4,1))#先使用attach_grad()为变量梯度申请内存x.attach_grad()#定义有关变量x的函数。默认条件...

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。在学习过程中，将理论应该到实践中，才会发现以为很简单的问题却很容易混淆或者出错，特记录下Python学习中的小小知识点。1.range()函数rang(2,10)----[2,3,4,5,6,7,8,9]rang(2,10,3)----[2,5,8]rang(10,2,-1)----[10,9,8,7,6,5,4,3]备注：range()函数为“左包右不包”，即左边...

"在深度学习中，通常会频繁地对数据进行操作。在MXNet中，NDArray是存储和变换数据的主要工具。NDArray和NumPy的多维数组非常类似。然而，NDArray提供更多的功能，例如CPU和GPU的异步计算，以及自动求导。这些都使得NDArray更加适合深度学习。"1.创建NDArrayfrom mxnet import ndx = nd.arange(12)x结果：x = x.resh...

1、c++篇（1）输入一个数字再加上空格间隔的数组：int num;cin&gt;&gt;num;int *arr = new int[len+1]for(int i=0; i&lt;=num; i++){ cin&gt;&gt;arr[i]; }（2）需要多次输入形式重复的数据：while(cin&gt;&gt;k)（3）对于不存在空格的字符数组：c...

python是一种解释性、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。python没有花括号和分号，程序很清爽，符合奥卡姆剃刀原理：如无必要，勿增实体。编程基础“错误没关系！当程序包含计算机不能理解的代码，就会崩溃，导致显示错误信息。错误信息不会破坏计算机，不要害怕犯错误。“崩溃”只是意味着程序意外的停止执行。” 数学操作符注释：# print() input(): name...

在日常使用python作为工具处理文件时，经常需要获取文件夹下的子文件夹、所有子文件路径名称等。1.获取目录下所有子文件import osimport shutildef listdir(path,list_name): for file in os.listdir(path): file_path=os.path.join(path,file) ...

1.安装主要步骤参考下面链接：https://www.linuxidc.com/Linux/2017-11/148629.htmhttps://blog.youkuaiyun.com/sinat_23853639/article/details/80990967https://blog.youkuaiyun.com/CAU_Ayao/article/details/80578600注意事项：-------...

1.1 学习get与post请求学习get与post请求，尝试使用requests或者是urllib用get方法向https://www.baidu.com/发出一个请求，并将其返回结果输出。两种 HTTP 请求方法：GET 和 POST在客户机和服务器之间进行请求-响应时，两种最常被用到的方法是：GET 和 POST。GET- 从指定的资源请求数据。 POST- 向指定的资源...

3.1 安装selenium并学习 安装selenium并学习。 使用selenium模拟登陆QQ邮箱。 qq邮箱直通点：https://mail.qq.com/。 参考资料：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42937385/article/details/88150379 3.2 学习IP相关知识 学习什么是IP，为什么会...

2.1 学习beautifulsoup学习beautifulsoup，并使用beautifulsoup提取内容。 使用beautifulsoup提取丁香园论坛的回复内容。 丁香园直通点：http://www.dxy.cn/bbs/thread/626626#626626。 参考资料：https://blog.youkuaiyun.com/wwq114/article/details/8808587...

一般来说，我们总是希望避免复制代码，因为一旦决定要更新代码，就必须要修改所有复制的代码。随着获得更多的编程经验，常常会发现在为代码“消除重复”。消除重复能够使程序更短、更易读、更容易更新。函数def语句和参数def hello(name): print('Hello ' + name)hello('Alice')hello('Bob')输出：Hello Ali...

python开头注释#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# Author:XXX1.#!/usr/bin/env python 与#!/usr/bin/python 的区别这些注释并不仅仅是写给读者看的注释，它也写给操作系统看的，这些注释决定了系统将如何运行这些文件。linux自带python解释器。在编写.py文件时，只...

更多详细资料可以查看：网址1：http://zh.gluon.ai/chapter_crashcourse/install.html下面记录安装及简单调用的过程：1.环境： Windows 7 64bit 安装Anaconda(若未安装，可以参考网址1中的步骤) （根据操作系统下载并安装 Miniconda（网址：https://conda.io/miniconda.htm...