qq_42593798的博客

解压文件夹，点击exe进行操作。多次尝试还是出现这个问题。

umap实现对高维数据进行降维

文件夹里的大量文件，命名很乱，并且要重新命名为固定长度顺序的文件很麻烦。这里采用5行python实现大批量文件按要求统一命名。中的6表示，重命名的长度，

当做图像分类等计算机视觉任务时，数据集中图像数量及质量，直接影响着深度学习模型训练的效果。对数据集图像进行增强扩充是一个很好的解决办法。如： 这是待增强的图像文件夹，一共四个类别，每个类别文件夹里包含着相应的图像。文件夹同目录下，放置增强执行代码，即。里，就有着增强之后的图像。执行完毕后，新的文件夹。

安装好python ，配置好opencv-python# 导入所有必要的库import cv2import os# 从指定的路径读取视频cam = cv2.VideoCapture("F:/video1.mp4")try: # 创建名为data的文件夹 if not os.path.exists('data'): os.makedirs('data')# 如果未创建，则引发错误except OSError: print('Error: Crea

自己编写的代码，发给别人执行时，不要让别人看到核心代码，这就需要一个工具将主要模块代码进行加密，然而对于Python来说，并没有像MATLAB那种的p代码，很麻烦。这里是支持Python3.8和3.7两个版本的pyd文件。

计算量对应时间复杂度（时间的长短），参数量对应空间复杂度（占用显存大小）1GFPLOs = 10^9FLOPs即：10亿次浮点运算方法一1、安装模块pip install thop2、计算import torchimport torchvisionfrom thop import profile# Modelprint('==> Building model..')model = torchvision.models.alexnet(pretrained=.

好不容易配置好的conda环境，要在另一个设备上运行，还要重新配置，好麻烦。本文采用conda pack进行环境迁移。