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RSS订阅原创 匈牙利算法实现（sklearn 与 scipy测试更改）
1.结果对比sklearn里的linear_assignment()函数以及scipy里的linear_sum_assignment()函数都实现了匈牙利算法，两者的返回值的形式不同：截图来源：匈牙利算法实现（sklearn 实现与 scipy实现测试）_页页读-优快云博客2.自己的问题出现：TypeError: tuple indices must be integers or slices, not tuple出现的原因：from sklearn.utils.linear_a.
2021-10-07 09:04:20
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原创 图像识别实战常用模块解读（练习，小白记录）
基于经典网络架构训练图像分类模型¶数据预处理部分：数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，比较实用数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可DataLoader模块直接读取batch数据网络模块设置：加载预训练模型，torchvision中有很多经典网络架构，调用起来十分方便，并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练，也就是所谓的迁移学习需要注意的是别人训练好的任务跟咱们的可不是完全一样，需要把最后的head层改一.
2021-05-09 20:27:09
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原创 简单的卷积神经网络的构建与分析（练习）
一、构建卷积神经网络卷积网络中的输入和层与传统神经网络有些区别，需重新设计，训练模块基本一致引入模块import torch#torch.nn 模块简介https://blog.youkuaiyun.com/qq_36962569/article/details/100528756import torch.nn as nn#实现了各种优化算法的库import torch.optim as optimimport torch.nn.functional as F#包含了目前流行的数据集，模型结构和常
2021-05-08 11:24:26
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原创 datasets.MNIST()函数解析
datasets.MNIST(root,train=True,transform=None,target_transform=None,download=False,)1.ROOT：数据集的根目录,数据地址2.train (bool, optional):如果为True，则从training.pt创建数据集，否则来自test.pt。3.download (bool, optional): 如果为true，请从互联网下载数据集，然后将其放在根目录中。 如果数据集已经下载，则不是再次下载。
2021-05-08 08:53:32
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原创 pytorch的基本操作
一. p4 pytorch基本操作x = torch.empty(5, 3);5行3列的一个张量（矩阵），特需格式是tensorimport torchx = torch.empty(5, 3)x输出：tensor([[-4.7960e+35, 3.0794e-41, 0.0000e+00], [ 0.0000e+00, -4.8290e+35, 3.0794e-41], [-4.8290e+35, 3.0794e-41, -4.8290e+35],
2021-05-08 08:20:25
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原创 搭建PyTorch神经网络进行气温预测(练习)
#torch.optim是一个实现了各种优化算法的库import numpy as npimport pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltimport torchimport torch.optim as optim#通过调用 warnings 模块中定义的 warn() 函数来发出警告import warnings#通过调用 filterwarnings() 将规则添加到过滤器，ignore" 忽略匹配的警告warnings.filte
2021-05-06 17:41:46
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原创 anaconda+python3.6+pytorch1.3
一. 下载与安装anaconda下载Anaconda的Linux版本官网地址：https://www.anaconda.com/products/individual/download-success如果下载失败可以使用清华的镜像，进行下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A2、对下载的安装包进行解压安装打开所在安装包位置，在终端中执行命令 bash Anaconda3-2020
2021-04-28 09:31:26
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原创 anaconda添加虚拟环境变量，python用的3.6 +下载pytorch1.3
二、anaconda添加虚拟环境变量1、 使用conda activate激活环境conda activate2、创建虚拟环境conda create -n pytorch numpy matplotlib python=3.6以上语句的意思是:安装了一个名为pytorch的虚拟环境，下载的numpy matplotlib 它搭载的python版本为3.6显示+yes3、激活名为pytorch的环境 conda activate pytorch4、下载pytorch1.3版本
2021-04-28 09:30:13
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原创 Pytorch如何更新版本与卸载，使用pip,conda更新卸载Pytorch
一、更新Pytorch和torchvision我们主要讲解如何所以pip,conda更新Pytorch和torchvision，这样你就可以使用ubuntu,CentOS,Mac更新Pytorch和torchvision1、使用Pip更新Pytorch和torchvision# 列举pip当前可以更新的所有安装包pip list --outdated --format=legacy# 更新pytorch和torchvision安装包pip install --upgrade pytorch to
2021-04-27 21:01:11
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原创 ubuntu中PyCharm导入虚拟环境pytorch
之前编辑pytorch框架的程序都是在jupyter notebook,虽然jupyter notebook采用交互式的方式很方便，有时候查看别人代码的时候，很不方便，所以就下载了Pycharm，这里我就不赘述如何系在pycharm和如何破解，我这里提供一个链接，很好，希望能帮助到大家https://www.cnblogs.com/pig66/p/11432446.html，https://www.cnblogs.com/zxj9487/p/11670530.html这位大佬实时更新激活码和破解方案的。
2021-04-25 20:30:15
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原创 基于python的opencv项目实战笔记
基于python的opencv项目实战笔记链接：https://www.bilibili.com/video/BV1oJ411D71z?p=20.2、图像基本操作1.RGB图像有通道，比如2002003；黑白图没有颜色通道cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰色图像
2021-04-25 11:15:49
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原创 目标追踪-SSD多进程执行
一. 函数1.cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)用于进行SSD网络的caffe框架的加载，参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本，model表示已经训练好的参数结果。2.t=delib.correlation_tracker()使用delib生成单目标的追踪器3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3]))用于生成追踪器所需要的矩形框[(sta
2021-04-25 11:05:45
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原创 cv2.dnn.blobFromImage函数
深度学习：OpenCV的blobFromImage如何工作深度学习中OpnenCV的blobFromImage是对输入图像做了什么呢？在PyImageSearch有许多读者好奇，blobFromImage到底是对图像做了了什么样的处理 ？今天我就来告诉大家。你也必定明白，为了从深度神经网络获得预测结果，你首先需要对你的数据进行预处理。在深度学习和图像分类领域，预处理任务通常包含： 1.减均值（Mean subtraction） 2.按比例缩放（Scaling by some fac
2021-04-24 16:23:01
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原创 Python中的if __name__ == ‘__main__‘
在具体说明if name == 'main’功能前，先从一个简单的实例直观上感受一下。# const.py PI = 3.14 def train(): print("PI:", PI) train()# area.py from const import PI def calc_round_area(radius): return PI * (radius ** 2) def calculate(): print("round area.
2021-04-24 15:07:17
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原创 opencv实战—目标跟踪-KCF目标跟踪方法
一.函数1.vars ()vars() 函数返回对象object的属性和属性值的字典对象。2 .tracker = cv2.multiTracker_create() 获得追踪的初始化结果3. continue 语句跳出本次循环，而break跳出整个循环。cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation)参数解释：InputArray src 输入图片OutputArray dst 输出图片
2021-04-21 19:38:39
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原创 argparse.ArgumentParser()
argparse 模块可以让人轻松编写用户友好的命令行接口。程序定义它需要的参数，然后 argparse 将弄清如何从 sys.argv 解析出那些参数。 argparse 模块还会自动生成帮助和使用手册，并在用户给程序传入无效参数时报出错误信息。此模块是 Python 标准库中推荐的命令行解析模块。如何使用1.创建解析器创建一个 ArgumentParser 对象：parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers
2021-04-21 15:28:46
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原创 基于pycharm的opencv (python)-----信用卡实战
1、环境配置参考：https://blog.youkuaiyun.com/liuxianfei0810/article/details/1088638962、材料1）模板2）被检测图片3、思路1）模板（1）目的：得到该数字在模板上对应的模板（2）模板本身是BGR图像，画出轮廓需要二值图，先用BGR转化为二值图，使用threshold（阈值）来来转换成二值图像（3）用findContours找轮廓，findContours方法的参数的格式必须是：二值图像深度复制的副本、mode轮廓检测模式一般选择R
2021-02-09 10:52:32
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转载 pycharm快捷键
pycharm快捷键常用快捷键快捷键 功能Ctrl + Q 快速查看文档Ctrl + F1 显示错误描述或警告信息Ctrl + / 行注释（可选中多行）Ctrl + Alt + L 代码格式化Ctrl + Alt + O 自动导入Ctrl + Alt + I 自动缩进Tab / Shift + Tab 缩进、不缩进当前行（可选中多行）Ctrl+C/Ctrl+Insert 复制当前行或选定的代码块到剪贴板Ctrl + D 复制选定的区域Ctrl + Y 删除当前行Shift + En
2021-02-04 20:12:40
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空空如也
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