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MNIST数据集转为.jpg图片格式
a949002654的博客
12-03 6400
从mnist官网下载下来的mnist手写数据集是二进制文件流格式的，不能直接查看，如果需要查看，需要将二进制文件转化为jpg格式，可以用各种编程语言实现，如MATLAB、Python、C++等，本文是使用C++在Ubuntu 16.04操作系统下实现的，过程中出现许多问题，现记录如下： 1、问题描述 编译时出现一下错误no matching function for call to std::b
图片命名格式转换为00001.jpg 00002.jpg
cv_terminal的博客
09-24 1144
自己写的一段将读取的图像输出为指定格式的（其实就是slam数据集那样的格式00000.png 00001.png）的图片； 上代码，以便自己以后使用 下面展示一些 内联代码片。 /** * @time: 2020.9.23 * * @filename: Calib.cpp * * @note: 自己采集的图片，利用文件输入输出流，将文件名格式化为00000 00001 * * @camera: 工业相机 * */ #include
ctf中压缩包隐写经验总结
fox_wayen的博客
10-03 1万+
1 暴力破解密码 使用神器Ziperello基本八位数字以下都是秒破，但缺点就是只能在密码全为数字且长度较小时好用 2 crc32 爆破： 这种题一般是压缩包密码无法破解，但压缩包内的内容比较短的话可以直接爆破crc32,脚本如下 zlib库 12345678910import zlib for i in xrange(100000):    s = st
图片隐写之jpg后面连接文件
fox_wayen的博客
09-26 7020
所谓的图片隐写就是将信息放在了图片中的某个位置而已，我们现在只研究隐写不研究里面的东西是否加密。 第一种 首先下载图片打开看一下   图片为一美女，看不出什么东西。   下面右击图片查看属性里面的详细信息看看是否有什么东西。   这个里面是极容易隐藏信息的。当然里面的信息我们是可以进行更改的，可以写入自己的信息。 第二种   图片后面也许会连接一个文档，由于操作系统在读图片的时候
Python读取.jpg图片，提取图片的文件名。
热门推荐
qq_38831822的博客
06-28 1万+
Python读取文件夹下的.jpg图片，提取图片的文件名。 最近做的图像处理，需要读取文件夹下所有图片和对应的文件名，进行相关处理，最后保存的图片要求文件的名称与原图名称一致。百度找了好多例子也没找到，最后零零碎碎的搜索，通过一些个人的思考把相关的知识点和程序结合，总算做出来了。 举个简单的功能： 读取文件夹下的图片和对应的图片名，先处理成灰度图像，再进行保存，要求保存的图片的名称与原图名称一致。 效果如下： 读取F:\image下的000~004.jpg， 最后处理的灰度图片保存在F:\image\sa
【数据集处理】Python修改图片为.jpg格式&批量修改名字为000000格式
DLUT_yan的博客
09-11 2423
# -*- coding: utf-8 -*- #批量处理img和xml文件，根据xml文件中的坐标把img中的目标标记出来，并保存到指定文件夹，方便自己查看目标标记的是否准确。 import xml.etree.ElementTree as ET import os, cv2 from tqdm import tqdm annota_dir = '/home/dlut/网络/make_da...
train: WARNING ⚠️ 0.jpg: ignoring corrupt image/label: could not convert string to float: ‘head‘
agoodtimeo的博客
01-18 3183
根据yaml文件中画标签为0,1,2,3这样的，再通过yaml，转换为str。yolov8,训练时候报错，原因是labelme画标签是使用str类型。
python图像拼接代码，将000.jpg和026.jpg拼接出来，并显示在jupyter的结果框,两张图尺寸差距巨大，000.jpg尺寸为947 x 1421，026.jpg尺寸为1200 x 798
06-05
用户需求：在JupyterNotebook中实现两张尺寸差距较大的图片拼接（000.jpg和026.jpg），并显示结果。步骤：1.读取两张图片（注意路径）。2.使用特征检测算法（如SIFT）检测关键点和描述子。3.匹配两张图片的特征点。4...
openmv拍的照片格式要怎么从000.jpg换成000_0.jpg
05-05
好的，我现在需要帮助用户解决如何在OpenMV上修改拍照保存的文件名格式，从原来的“000.jpg”改为“000_0.jpg”。首先，我得回顾一下用户之前的问题和我的回答，确保这次回答保持一致，并且正确引用之前的资料。 ...
i=1; I=imread('E:\CNN\Dataset\000.jpg'); figure(1); imshow(I,'Border','tight'); rectangle('position',[100,100,100,100],'edgecolor','g','linewidth',6); frame1=getframe(gcf); im1=frame2im(frame1); path=['E:\桌面\11\',num2str(i),'.jpg']; imwrite(im1,path,'jpg');
05-24
2. 读取路径为 'E:\CNN\Dataset\000.jpg' 的图片，将其存储到变量 I 中。 3. 使用 imshow 函数显示变量 I 中的图片，并将边界设置为紧密（'Border' 参数设为 'tight'）。 4. 使用 rectangle 函数在图片上画一个矩形...
将文件夹下的所有文件的文件名按顺序改为i_imgae_i.jpg
04-27
因此，在代码中加入digit_length参数，允许用户指定数字的位数，默认可能是3，生成如000_image_000.jpg，但用户也可以设置为1，得到0_image_0.jpg。这样更灵活。 接下来，需要修改原代码中的新名称生成部分： 原...
将文件夹下的所有文件的文件名按顺序改为0_imgae_0.jpg
04-27
首先，用户提供的例子中的格式是0_image_0.jpg，但可能用户想要的是三位数的编号，比如000_image_000.jpg，或者类似的结构。不过根据用户的问题，可能每个文件名有三个部分：前缀的数字，中间固定的“image”，然后...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
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