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RSS订阅原创 将txt标注文件转换为xml标注文件
将txt文件转换为xml文件（使用yolov4检测图像，并保存每一张图像 和 将图像上的每一个目标区域 坐标进行保存 方便放入到 labelimg 中显示效果）import osimport xml.etree.ElementTree as ETfrom xml.etree.ElementTree import Element, SubElementfrom PIL import Imageclass Xml_make(object): def __init__(self):...
2024-10-31 09:16:44
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原创 OneAPI配置自己的令牌并实现python调用
5、渠道配置完成后可以在渠道页面查看，点击图中测试，可以进行渠道测试，判断渠道是否搭建成功。1、登录OneAPI账户（初始账户密码为 账号：root 密码：123456）4、OneAPI支持多家厂商进行渠道配置，选择不同厂商就可以调用对应大模型。6、获取 OneAPI 令牌，点击网页令牌，进入令牌页面。3、点击网页渠道 可以配置自己大模型的渠道。8、Python 调用 搭建好OneAPI。2、第一次登录会提示修改密码。7、创建 自己的令牌。
2024-08-13 15:53:36
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原创 Docker中安装 Elasticsearch 的ik分词器并使用python调用
smartcn分词器是目前ES官方推荐的中文分词插件，不过目前不支持自定义分词器词库，这里我们推荐使用 IK分词器，本分词器支持自定义分词器库。2.2、离线安装（https://www.cnblogs.com/szwdun/p/10664348.html 参考）2.2.2、进入容器 ，并创建 ik文件夹，并进入创建的文件夹。2.1、在线安装（在线安装对网络有一定要求，可能会安装失败）2.2.3、将ik压缩包移动到创建的 ik文件夹，并进行解压。2.2.4、删除解压后的压缩包，并重启容器。
2024-08-12 15:24:05
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原创 计算两个文本之间的相似度
1、计算文本相似度需要将文本转换为向量数据，以下使用智谱api接口将文本转换为向量。2、利用余弦相似度来计算两个文本之间的相似程度。3、以下为我自己在本地对比的结果。
2024-08-09 13:29:27
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原创 Git工具基础使用命令
过了很长时间，忘得差不多了....... 给大家推荐一些好的(本文公式图片来源)线性代数知识汇总_MyArrow的专栏-优快云博客_线性代数视频教学:《线性代数》高清教学视频 “惊叹号”系列 宋浩老师_哔哩哔哩_bilibili行列式：1、二阶行列式：...
2024-04-18 09:15:22
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原创 Windows Python Sentencepiece
每行一行的原始语料库文件。不需要运行标记器，规范化或预处理器。默认情况下，sentencepece使用Unicode NFKC对输入进行规范化。在使用词类型时，必须对输入句子进行预标记。首先是通过python安装对应的的源码库（python还是很方便的），通过以下命令直接在终端运行即可安装。对于其他字符集较少的语言，默认值为1.0。模型和<model_name>。通过导入txt文件训练自己的模型（红框部分是我在网上找的一份西游记的txt）安装完成后在py文件调用查看是否安装成功（能成功调用即安装成功）
2024-03-25 16:04:07
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原创 图片透视变换
方法一：基于approxPolyDP函数#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;double EuDis(Point pt1,Point pt2) { return sqrt((pt2.x - pt1.x) * (pt2.x - pt1.x) + (pt2.y - pt1.y) * (pt2.y - pt1.y));}void Pe
2022-03-11 22:07:29
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原创 机器学习基础概念（一）
前言：复习复习复习基本概念： 机器学习分为3种模式：监督学习、无监督学习、半监督学习。 简单介绍一下： 监督学习：监督学习我们所使用的数据集是带有标签的，打个比方我们使用手写体数据集，会给定0 - 9个标签，分别代表九种类别信息，所以训练带有标签的学习就叫监督学习。我们数据集一般这样设定，我们会把数据分为三部分，分别是训练集、验证集、测试集， 1、训练集 (Training data)：主要是用来训练、构建模型 ...
2021-12-23 22:09:40
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原创 卷积神经网络基础知识（一）
前言：工作一段时间后一直想着做些自己的总结资料，奈何没有时间，只能慢慢的抽时间进行总结。1、卷积神经网络简单介绍： 1986年 Rumelhar和Hinton等人提出反向传播（Back Propagation简称BP）算法。 1998年 LeCun的利用BP算法训练LeNet5网络，标志着CNN的真正面试。 2006年 Hinton在他们Science Paper中首次提出了深度学习（Deep Learning）的概念。 2012年 Hinton的学...
2021-12-19 20:12:28
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原创 VS C++通过路径遍历文件夹图片并生成xml文件并调用
记录一下(每次用到的时候还得去找...)：网上c++生成xml的方法有很多，这里简单介绍以下opencv自带的FileStorage函数使用方法，1、生成xml文件：#include <iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;void img_save_xml(String img_path, String xml_name) { FileS
2021-11-18 11:04:31
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原创 QT读取文件夹图片并存储为xml文件
该方法通过使用opencv自带的函数 FileStorage 进行实现，通过定义按钮槽函数可以直接实现：所需头文件：#include <iostream>#include<QDir>#include<QFileDialog>#include<QFileInfo>#include<string>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namesp.
2021-11-17 13:56:53
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原创 使用张正友标定法标定其他图片
网上有很多关于张正有标定法的介绍和源码，这里我就不过多介绍了，但在众多源码和介绍中我没找到几个关于如何将参数使用在其它图片上的方法（本人也是萌新），后再在其他标定中找到了方法特来记录一下： 我在使用opencv封装的函数进行标定时发现他是通过将参数保存为xml文件，因为是他们封装好的没有仔细看他们的代码，就在想可不可以将这种方式运用到张正有标定法中以来获取同样的效果，之后查阅了很多资料发现通过FileStorage 可以轻松做到，方法如下： FileStorage fs("ax.xm...
2021-11-16 11:35:06
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原创 VS C++基于OpenCV进行相机标定和使用
记录一下自己实现的过程首先找到自己opencv所在的目录找：然后通过VS新创一个工作环境将以上红框的三个部分放入到新建环境下；1、首先是对 camera_calibration.cpp进行修改：将以上注释部分修改为红框部分， in_VID5.xml 就是我们在opencv中复制的文件，2、修改in_VID5.xml文件：这里有和多地方需要进行修改，我就直接放图片了：3、修改VID5.xml里面的图片路径为自己图片的路径：4、数据集的获取（...
2021-11-05 16:36:15
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原创 Windows Yolact实例分割全流程
前言： 本人是在AnaConda 和PyThon进行，网上有很多关于AnaConda 和PyThon的安装方法，这里就不细讲，自己可以上网查阅其他方法。第一步：下载源码 Yolact源码地址第二步：配置环境 下载源码后，首先查看作者的README.md文件，查看作者的环境配置并在本地进行环境的配置。首先创建一个新的虚拟环境（因为使用的torch不同，最好每一次跑别人代码时，新建环境）本人实在AnaConda中进行操作1、在终端输入 co...
2021-11-04 10:36:46
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原创 Windows10 + VS2017 编译 darknet
darknet源码：https://github.com/AlexeyAB/darknet
2021-06-08 10:39:11
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原创 AlphaPose-pytorch(多人姿态识别)
源码：https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/tree/pytorch
2021-06-06 19:52:55
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原创 基于c++的qt 报错（无法使用release）
今天使用QT的Release是给我提示： 说是 无法启动程序 找不到程序或无法加载QT平台的插件 Windows 请重新安装，也是搞了老半天也没搞好，后来我的一位大佬朋友分分钟钟给我搞定了（自闭了）方法如下：D:\work\project\sample\bin\Release\sample.exe 是自己c...
2021-05-08 11:34:06
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原创 关于图片的几种变换：倾斜、平移、翻转、旋转、放大放小
关于图片的几种变换：倾斜、平移、翻转、旋转、放大放小倾斜： Mat img = imread("1.png"); Mat dst, dst2, dst3, dst4; Point2f imgPoints[3]; Point2f dstPoints[3]; //cout <<dstPoints[3]; //倾斜 imgPoints[0] = Point2f(0, 0); //0,0 imgPoints[1] = Point2f(0, img.rows);..
2021-05-06 16:05:32
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原创 QT基于C++如何进行数据库的关联
首先是安装数据库我这里使用的是（mysql数据库）详细的请参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_43715354/article/details/109354222?ops_request_misc（这位大佬写的非常的详细）当我们安装好后就是关于QT在c++（我的版本是2017）中的创建：之后会看到这个页面我编译的是Debug的版本 点击红色箭头所指会出现选着SQL进行创建 （如果不选着会找不到关于mysql的一些库文件）接下来就是...
2021-05-06 15:26:09
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空空如也
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