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给定一个数组，编写一个函数来计算它的最大N个数与最小N个数的和。你需要对数组进行去重。说明：*数组中数字范围[0, 1000]*最大N个数与最小N个数不能有重叠，如有重叠，输入非法返回-1*输入非法返回-1。
2024-07-24 16:28:30
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原创 2024/6/25 学习笔记 numpy数据内部类型转换方法
常见的numpy数据类型有：np.int8、np.int16、np.int32、np.int64、np.uint8、np.uint16、np.uint32、np.uint64、np.float16、np.float32、np.float64
2024-06-25 23:36:17
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原创 tensor的创建和tensor内部的数据类型转换和tensor常见的几个方法属性
1.在创建tensor时指定tensor的类型，有两种方法：（1）通过torch.LongTensor()、torch.IntTensor()、torch.ShortTensor()、torch.FloatTensor()、torch.DoubleTensor()等方法；（2）使用其他方法创建的tensor，比如torch.tensor()、torch.Tensor()、torch.zeros()、torch.ones()等，可以使用方法内部参数。
2024-06-22 23:35:39
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原创 创建自己的数据处理类（图像分类——ImageFolder)
方法，逐个获得全部的预处理后的图片和target(该图片的所属类的索引),然后按照。方法返回 预处理后的一张图片和target(该图片的所属类的索引)；，然后返回预处理后的图片以及对应的标签(该图片的所属类的索引)；负责读取一张图片，并对图像进行预处理。
2024-06-21 16:24:11
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原创 2024/5/21学习笔记 opencv—— 图像边缘检测和轮廓检测的区别
边缘检测主要是为了找到图像中颜色、亮度变化明显的点，反映在图像矩阵上，就是要找到相对周围其他像素点，像素值或者梯度值变化明显的像素点。物体的轮廓一定是闭合的、连续的，而图像的边缘不一定是闭合的、连续的。边缘检测主要使用sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等检测像素间的梯度变化来标识边缘。边缘检测先检测出每个像素点的梯度值，然后对梯度值进行阈值处理获得一个与原图宽高一致的二值图像。轮廓检测获得的是物体轮廓中各点的坐标集合和轮廓间的层次关系（包含关系）。
2024-05-21 22:43:25
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原创 2024/5/12学习笔记 Linux终端命令——chmod,chgrp
chmod change mode:修改文件、文件夹访问权限提示：chmod命令通常需要配合sudo 命令才能使用。
2024-05-13 23:07:29
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原创 2024/5/13学习笔记 ROC、AUC和P、R、PR曲线、AP值、mAP值的理解
ROC曲线可以用来表示分类模型性能的好坏，它的横坐标是误检率，纵坐标是召回率，所以ROC曲线反映的是分类器在不同误检率下具有怎么样的召回率。误检率（误诊率）：所有没有生病但是被诊断为生病的人数占所有没有生病的人数的比例；查准率：生病且被诊断为生病的人数占所有被诊断为生病人数的比例；召回率：生病且被诊断为生病的人数占所有确实生病的人数；TN：被诊断为没生病且确实没生病且的人数；TP：被诊断为生病且确实生病的人数；FP：被诊断为生病，但没生病的人数；FN：被诊断为没生病，但生病的人数；P：被诊断为生病，阳性。
2024-05-13 22:04:27
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空空如也
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