2020-11-07

最新推荐文章于 2020-12-05 09:49:34 发布
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来一段logoup旋转星柱代码

python+AI 安卓端编程
windowssever2019的博客
01-01 2万+
简介 使用 ** AidLearning**进行ai开发，支持移动端与桌面 桌面 vs code 下载和安装 我遇过很多坑，建议大家从 ** 华为应用市场** 下载，自动跳过注册和登录。 从酷安下的无法进入 可能需要hms框架 下载后选择版本，等待10分钟左右。 建议使用5G网络，两分钟就够了 完成后自动进入gui 最后上几张使用图 智能助手 资源库 点击桌面右下角可以进入终端，点击最上方图标可以返回gui 电脑端使用指南 打开** cloud_ip** 在电脑端输入显示的网址，登录后按 F11进入
2020-07-07
北漂猿
07-07 952
2020-07-02
thinkoutresult的博客
07-02 1240
标题java String类型复杂json串如果解析 1.根据json串解析相应的成相应的entity 2. Gson gson = new Gson（）； 3. gson.fromJson(String类型复杂的json串，根据json串解析的类entity.class ） 4. 注意解析成entity的类其他的类需要注明是public，如果要张一个entity里面去弄的话 ...
2020-05-07
weixin_47552725的博客
05-07 949
第一次整合SSM框架遇到的坑 根据报错来配对下面的坑(看不懂英语的可以用百度翻译，我反正是没看懂) 查看连接池的不同，不同的连接池有不同的属性名，有不同的配置方法 如果用了mybatis的逆向工程，*Mapper.xml文件的空间名一定要改，还有各种包名(容易忘，拿过来就不管了) 各个配置中的属性名的大小写一定要区分开， 配置文件最上面的地址最好不要写版本好，它会自动匹配 web.xml配置文件...
2020-07-09
arb1001的博客
07-09 857
Flink windowOperator源码解析 待完成
2020-11-10
qq_51985243的博客
11-10 1490
文章目录 1.进程基本概述 2.进程的组成部分 3.进程的环境 4.进程状态 5.进程优先级 6.进程管理命令 7.vmstat 8.后台运行作业 1.进程基本概述 进程是已启动的可执行程序的运行中实例。 /proc目录下以数字为名的目录，每一个目录代表一个进程，保存着进程的属性信息。每一个进程的PID是唯一的，就算进程退出了，其它进程也不会占用其PID 2.进程的组成部分 已分配内存的地址空间安全属性，包括所有权凭据和特权程序代码的一个或多个执行线程进程状态 3.进程的环境 本地和全局变量当前调度上下文分
2020-05-13
lushangdem的博客
05-13 828
日常 笔记本无法启动，显示注册表问题。复制pe系统注册表system到本地计算机后正常启动
2020-03-14
东哥的博客
03-14 1245
<% } %> 这个怎么改成随机
时间转化前台将2020-07-17T03:07:02.000+0000转化为2020-07-17 11:07:02传参
freya_Du的博客
03-17 7666
用elementui的时间日期选择器，会自动设置为时间格式 2020-07-17T03:07:02.000+0000 但是后端的传参需要我传2020-07-17 11:07:02这种。 有两种解决方法： 1. 方法一，当你不是用elementui时，将如下代码直接复制到你的methods方法里，传参之前格式化一下就好了。 /** * 时间格式化，将时间格式转成字符串 */ ...
2020-04-08
qq_41637959的博客
04-08 953
LoadRunner基础使用教程
2020-05-10
zcz19920114的博客
05-10 1406
本人camera hal小白，无从下手有没有camera hal 的大佬可以指点一下或者提供一点资料，在此谢了
Screenrecorder-2020-07-14-11-13-20-521.mp4
07-14
安卓开发，仿淘宝首页分类效果实现，带进度条seekbar，可以左右滚动，进度条实现跟随手势滑动的效果
11-07-2020-abbasmuradzada：11-07-2020-abbasmuradzada由GitHub Classroom创建
02-13
标题和描述中提到的"11-07-2020-abbasmuradzada"似乎是一个特定的学习项目或者课程，由GitHub Classroom生成。这个项目可能属于一个日期为2020年11月7日的学习活动，由用户abbasmuradzada参与或创建。GitHub ...
2019-nCov 2020-02-07-11疫情折线图 .html
02-07
2019-nCov 2020-02-07-11疫情折线图 .html
精选资源
IB Specification Vol 1&Vol 2-Release-1.4-2020-04-07.rar
03-17
通过深入研究"IB Specification Vol 1-Release-1.4-2020-04-07.pdf"和"IB Specification Vol 2-Release-1.4-2020-04-07.pdf"这两份文档，我们可以全面了解RoCE协议的细节和新特性，为实际应用提供有力的技术支持。
magento-ce-2.4.0-2020-07-24-11-15-38.tar.gz
08-25
magento-ce-2.4.0-2020-07-24-11-15-38.tar.gz 不带sample data
2020-10-31
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windowssever2019的博客
10-31 1万+
gesture打开增强模式 操作十分简单 打开手机usb调试 打开电脑cmd，进入adb程序 用数据线连接手机和电脑 输入以下代码 adb -d shell sh /storage/emulated/0/Android/data/com.omarea.gesture/cache/up.sh 搞定 如果机器人变成绿色，说明增强模式启用成功 ...
移动编程新高度：qPythonOL
windowssever2019的博客
12-05 344
移动编程新高度：qPythonOL 目录 前言 使用方法 pip 前言 在车上可能没办法使用电脑编程及调试，在酷安上找了很久，找到一个可用的编译器： qpython 和其他安卓Python编译不同，他支持： 高亮文本编辑 Linux内核运行 pip install 使用方法 进入首页 然后选择功能 pip（qpypi） 这是qPython最独特的功能，点击qpypi>qpypi客户端 注意！所有命令不要pip！ 示例代码： install pygame ...
强大的浏览器：MicrosoftEdge
windowssever2019的博客
12-05 318
强大的浏览器：MicrosoftEdge 此浏览器采用谷歌内核，最新版本为82， 非常适合办公族使用。 配合Microsoft365更佳 支持手机电脑无缝同步。 在电脑端支持网页版应用。 支持多账号（1个人+n工作或学校） ...
2020-11-07 12:49:50.267 | INFO | torch_snippets.loader:Glob:181 - 367 files found at dataset1/images_prepped_train 2020-11-07 12:49:50.270 | INFO | torch_snippets.loader:Glob:181 - 101 files found at dataset1/images_prepped_test
最新发布
09-25
`torch_snippets.loader:Glob` 日志显示在 `dataset1/images_prepped_train` 找到 367 个文件，在 `dataset1/images_prepped_test` 找到 101 个文件，这通常意味着在这两个指定的目录中分别发现了相应数量的文件。一般来说，`images_prepped_train` 目录用于存放训练数据集，而 `images_prepped_test` 目录用于存放测试数据集。 从含义上看，这是数据加载过程中的一个信息输出，告知用户在指定的训练和测试数据目录中找到了多少个文件，方便用户确认数据加载是否符合预期。 从可能出现的问题来看，有以下几种情况： - **数据量问题**：如果数据集规模较小，367 个训练文件和 101 个测试文件可能不足以让模型学习到足够的特征，容易导致模型欠拟合。对于一些复杂的深度学习模型，如 U-Net 或 Faster R-CNN，可能需要更多的数据来进行训练，以达到较好的性能 [^2]。 - **数据划分问题**：训练集和测试集的比例可能不太合理。通常，常见的训练集和测试集比例为 7:3 或 8:2。在这个例子中，测试集占比约为 21%，虽然在合理范围内，但如果训练集数据量本身较少，可能会影响模型的泛化能力。 - **数据完整性问题**：需要确保这些文件是完整且可用的。可能存在文件损坏、格式错误等问题，导致部分文件无法被模型正确读取和处理。 以下是一个简单的代码示例，用于检查文件是否能够正常读取： ```python import os from PIL import Image train_dir = 'dataset1/images_prepped_train' test_dir = 'dataset1/images_prepped_test' # 检查训练集文件 for file in os.listdir(train_dir): file_path = os.path.join(train_dir, file) try: img = Image.open(file_path) img.verify() except Exception as e: print(f"训练集文件 {file} 存在问题: {e}") # 检查测试集文件 for file in os.listdir(test_dir): file_path = os.path.join(test_dir, file) try: img = Image.open(file_path) img.verify() except Exception as e: print(f"测试集文件 {file} 存在问题: {e}") ```
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