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RSS订阅原创 vector＜cv::mat＞ 数据初始化问题
采用 vector::resize 初始化 cv::Mat 的数组, 发现其中所有的cv::Mat对象共享同样的数据这两种做法都会存在改变数组中一个元素，其余元素也会跟着修改的问题。
2025-02-26 00:20:06
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原创 解决 ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
查到 opencv-python 4.x 版本对应numpy版本为1.16.x, 但 pip install numpy==1.16 时出现 ModuleNotFoundError: No module named ‘distutils.msvccompiler’， 尝试重新安装 setuptools 不行。同时使用cv2，网上查资料说是numpy与cv2版本不兼容，当前版本是。最后安装了 1.26.0 的numpy 解决，程序可正常运行。
2025-02-03 11:26:28
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原创 torch，torchvision wheel 文件下载地址
https://download.pytorch.org/whl/torchvision/https://download.pytorch.org/whl/torch
2024-10-31 00:58:58
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原创 cmake 编译错误：fatal error LNK1201
NMAKE : fatal error U1077: “…\cmake.exe”: 返回代码“0xffffffff”fatal error LNK1201:写入程序数据库…请检查是否是磁盘空间不足、路径无效或权限不够。
2024-08-06 23:19:26
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原创 Jupyter notebook 使用matplotlib画图出现kernel died问题
参考 https://stackoverflow.com/questions/65734044/kernel-appears-to-have-died-jupyter-notebook-python-matplotlib。运行至plt画图部分弹出 Kernel Restarting. The kernel appreas to have died.
2023-12-06 00:50:54
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原创 Python OS模块常用方法
os.getcwd() 返回当前工作目录os.listdir(path) 返回指定的文件夹path包含的文件或文件夹的名字的列表os.mkdir('./test_data')os.mkdir() 方法用于以数字权限模式创建目录(就是文件夹，不能是具体的一个文件)。默认的模式为 0777 (八进制)。os.path.abspath(path) 返回绝对路径os.path.basename(path) 返回文件名os.path.dirname(path) 返回文件的路径os
2021-06-27 22:12:13
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原创 动手学习深度学习_笔记7
7.1 优化算法进阶如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置，这可能会带来一些问题。对于noisy gradient,我们需要谨慎的选取学习率和batch size, 来控制梯度方差和收敛的结果。在二阶优化中，我们使用Hessian matrix的逆矩阵(或者pseudo inverse)来左乘梯度向量， i. e. Δx=H−1g\text { i. e. ...
2020-02-24 14:22:49
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原创 动手学习深度学习_笔记6
6.1 批量归一化和残差网络对输入的标准化（浅层模型）：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。批量归一化（深度模型）：利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。def batch_norm(is_training, X, gamma, beta, moving_mean, moving_var, eps, m...
2020-02-24 13:22:36
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原创 动手学习深度学习_笔记5
5.1 卷积神经网络基础主要是卷积层和池化层。二维互相关运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核数组，输出也是一个二维数组，其中核数组称为卷积核或过滤器。def corr2d(X, K): H, W = X.shape h, w = K.shape Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1) for i in range(Y.s...
2020-02-19 19:55:43
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原创 动手学习深度学习_笔记3
3.1 过拟合、欠拟合及解决方案训练误差和泛化误差训练误差是指模型在训练数据集上表现的误差，泛化误差是模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，常常使用测试数据集上的误差近似泛化误差。可以预留一部分在训练和测试数据集以外的数据来进行模型选择，这部分数据被称为验证（数据）集。验证集数据不参与模型训练。当训练数据不够时，可使用K折交叉验证。这是把原始训练集分为K份，然后做K次模型训练和验证...
2020-02-17 16:20:35
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原创 动手学习深度学习_笔记2
2.1 文本预处理神经网络不能直接处理字符串，所以要转化为数值的形式。文本预处理一般包含四个步骤：读入，分词，建立字典，将文本由词的序列转化为索引的序列。读入文本import collectionsimport redef read_time_machine(): with open('timemachine.txt', 'r') as f: #用正则表达式把由...
2020-02-14 20:49:02
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空空如也
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