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用途： 装载和保存多种格式文件，缩放，剪裁，合成，增强，图像序列，显示等基本概念： 尺寸，二元组，包含水平和垂直方向 坐标，左上角为（0，0）的坐标系统 通道，一个图片可以包含多个数据通道，如果这些通道包含相同的维度和深度，pil允许将这些通道进行叠加 模式，1，一位像素，L，八位像素，RGB，3*8位像素（rgb(red,green,blue)，值的范围是0-255的整数）滤镜...

os模块包含普遍的操作系统功能，可以使一个程序在编写后不需要任何修改就可以在linux和windows下运行。 比较常用的部分： os.name:输出字符串指示正在使用的平台。如果是windows则使用nt如果是linux则使用posix os.system('command')：执行括号中的命令，执行成功返回0，否则返回1 os.getcwd():得到当前的工作目录 os.c...

Matlabfread(f,n) 会按顺序读取一次读取f中的n个数据。imagesc:函数还自动将输入数据比例化，以全色图的方式显示colorbar:为图像的显示增加一个颜色条axis image:功能与axis equal相同。只不多坐标轴的边框紧贴在数据的四轴。多用来显示图片。diag(test):将矩阵的对角元素提取出来表示成n*1的列向量diag(diag(test...

Cifar10 包含十类图片， 共 60000 个 32*32 的colour images，每一类有 6000 个 images。其中，训练集包含 50000 张，测试集为 10000张。它的 binary version 文件包含如下几个文件：batch 1-5 是训练集，test_batch 是测试集每一个 binary 文件都包含如下的内容：其中，第一个 byte 是第一个 image 的...

原文Python 两个内置函数，提供基于字典的访问局部和全局变量的方式首先理解 python 中名字空间的概念。Python 使用名字空间的东西来记录变量的轨迹。名字空间是一个字典，键表示变量的名字，值为变量的值。名字空间可以像 python 字典一样访问每一个函数都有自己的名字空间，叫做局部名字空间，记录函数的变量，包括函数的参数和局部定义的变量。每一个模块具有自己的名字空间，叫做全局名字空间，...

PicklePickle 提供了一个简单的持久化功能，可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。python 中几乎所有的数据类型（列表，字典，集合，类等）都可以用 pickle 来序列化。序列化后的数据，可读性比较差。pickle.dump(obj,file[, protocol])： 序列化对象，并将数据流写入到文件对象中去。参数 protocol 是序列化的模式，默认值是 0 ，表示以文本...

argparse模块是 python 命令行参数解析模块import argparseparse = argparse.ArgumentParser() #创建一个 ArgumentParser 对象，将会保存所有将命令行参数转化为 python 数据类型的必需信息parse.add_argument() #添加参数parse.parse_args() #解析添加的参数位置参数：...

在 python 中，每一个 py 文件都称为模块，每一个具有  __init__.py 文件的目录称为包。只要模块或者包所在的目录在 sys.path 中，就可以使用 import 模块或者 import 包来使用。...

opencv 类似于Python 的 PIL 模块，但是 opencv 的功能更加强大。opencv 的基本操作：import cv2 import numpy as np#opencv2 读取的图片是按照 BGR 顺序排列的，返回的是一个 BGR 的数组#load a image img = cv2.imread('test.jpg')#获得某个像素的值pixel = ...

1.编译caffe2过程：$: cd build & cmake ..$: make install    2.存在的问题1）测试 detectron 出错：No module named past.builtins测试 caffe2 时出错：python -c 'from caffe2.python import core'原因：future模块下载不成功...

import sys#题目：#给定一个字符串s，你可以从中删除一些字符，使得剩下的串是一个回文串。如何删除才能使得回文串最长呢？#输出需要删除的字符个数。#1)将字符串翻转#2)寻找翻转前和后的字符串寻找最大子序列#3)用字符串长度减去最大子序列的长度#最大自子序列使用动态规划表格法，使用 a[i][j] 保存 b[:i-1] 和 c[:j-1] 最大子序列长度,a[0][]...

二分查找的基本假设是数组是有序排列的，时间复杂度 O(log(n))。主要思路是设定两个头尾指针，比较数组中间节点和待查找元素，如果待查找元素小于中间元素，就将尾指针指向中间元素的前一个元素，反之首指针指向中间元素的下一个元素。def binarySearch(array,x): #假设数组升序排列 start = 0 end = len(array) - 1...

一 标注的xml文件中boundingbox都是扁长形的，ssd网络的default box 都是1:1 1:2 1:3的比例。为了利于训练将标注xml的bounding box 在水平方向上均分。效果如图： &&& &&& for root , dir , file in os.walk() ；递归地返回文件夹路径，文件夹列表，文件列表if A in B ；判断字符串B中有A

import numpy as np 通过给array中传入Python的序列对象来创建数组。如果传入的是嵌套的序列，就创建多维数组。 数组的大小可以通过shape来获得。如果某个轴的元素为-1，就会根据数据元素的个数来计算这个轴的长度。eg: a=[[1,2],[3,4],[5,6]] a.shape=2,-1 #将a变成横轴为2，竖轴为3的形式。 数组元素的类型通过dtype获得。

python pandas库是数据分析常用的一个库。 导入pandas:import pandas as pd pandas数据结构： 主要有两个数据结构，一个是series，一个是dataframe series是一个类似于一维数组的形式，但是有索引，所以可以像数组一样索引也可以像字典一样索引。 dataframe类似于一个表格。 创建对象： 1.可以通过传递一个list来创建一个

正则表达式常用于字符串操作。 字符匹配：大多数字母和字符一般都会和自身匹配，也有例外。 元字符有.^$*+?{[]|() 首先考虑元字符[]他们常用来指定一个字符类别，就是你想匹配的一个字符集。字符可以的那个列出也可以用‘—’分隔两个给定字符来表示一个字符区间。例如[abc]表示匹配a,b,c中的任何一个，也可以用[a—c]来表示。可以用补集来匹配不在区间范围内的字符。[^5]会匹配除5以外的

open()函数用来打开文件，用法如下：open(name[,mode[,buffering]]) open函数中模式参数的使用：‘r‘ 读模式 ‘w’写模式 ‘+‘读/写模式（可添加到其他模式中使用）‘b’二进制模式（可以添加在其他模式中使用） open函数的第三个参数是缓冲，如果参数是零，I/O就是无缓冲的，如果是一，有缓冲，只有使用flush或者close时才会更新硬盘上的数据。 类

random.randrange(start,stop) random.randrange(stop) random.randint(a,b) 返回一个随机整数在[a,b]之间 random.random()返回一个随机浮点数[0.0,1.0) random.uniform(a,b)返回一个随机浮点数在a,b之间 random.gauss(mu,sigma)高斯分布，mu是平均值，sig

python处理文本对象一共有三个读取的方法。 read()：是一次将整个文本都读入，将文本内容放入一个字符串变量中。 readline()：一次读取文本的一行 readlines()：一次读取整个文件，每一行是一个列表的一个元素 对于如下的文本 对于read（）： 对于readline(): 对于readlines(): readline()方法中判断文本结束：a.

tf.get_variable(,,):通过所给的名字创建一个变量 tf.variable_scope():为变量名指定命名空间 如何理解v= tf.get_variable(name,shape,dtype,initializer)： 当tf.variable.reuse==False时，作用域就是为创建新变量设置。这时 v 通过tf.variable提供的shape和name进行创建，创建

csv是一种文件格式，用来存储表格数据，包括数字或者字符，很多数据在处理的时候都会碰到csv格式，Python内置了csv模块来对csv文件进行处理。csv.reader(csvfile,dialect=’excel’,**fmtparams) 参数说明：csvfile必须是支持迭代的对象，可以是文件对象或者列表对象，如果是文件对象，打开需要加‘b’参数。dialect，编码风格，默认是excel

lambda 作为一个表达式，定义了一个匿名函数。trunc_normal= lambda stddev : tf.truncated_normal_initializer(0.0,stddev)这里lambad是一个表达式，定义了一个函数，函数的输入是stddev，输出是这个表达式。map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。map(function, iterable, ....

map()是应用于序列的内置函数。 格式：map（function,seq1,seq2) 第一个参数是一个函数名，后面的参数接受一个或多个可迭代的序列，返回的是一个集合。 python函数编程是将function作用在seq中的每一个元素，并将所有的调用的结果作为一个list返回。如果function是None，作用等同于zip()。

整个过程可以概括为：训练数据中进行数据清洗，特征提取，模型构建，训练和验证。之后在测试数据中进行相同的步骤，在模型构建后进行预测分类。 数据清洗和特征提取：如果某一列的缺省值很多可以删除该列 eg : del train[‘Sex’] 可以对特征进行onehot编码，如果对应的特征不是数字可以先转化成标签。 sex_label就是类似于[0,0,1,0,1,1…]的标签集 sex_

import queuequeue.Queue(maxsize=0) 定义一个先进先出的队列，maxsize是队列的长度，如果其小于或者等于零，队列的长度就是无穷大 queue.LifoQueue(maxsize=0) 定义一个后进先出的队列 queue.deque() 双线队列 Queue.qsize() 返回队列的大小，真实存在的元素 Queue.maxsize() 返回队列最大支持

字典中的值并没有特殊的顺序，但都是在存储在一个特定的键下，键可以是数字字符串甚至是元组。字典由多个键及与其对应的值构成的键-值对组成                   phonebook={'Alice':'2345','Dend':'8743'}可以用dict()函数，通过其他映射或者键值对的序列建立字典，dict()也可以通过关键字参数创建字典                 d=d

python排序有两个函数，一个是sort()，一个是sorted() sort()是list的成员函数，两个都是对list操作。 sort(…) L.sort（cmp=none,key=none,reverse=false） sorted(…) sorted(iterable,cmp=none,key=none,reverse=false) itearbl

一个counter是一个类字典类型。他的键是元素值，值是元素出现的次数。 most_common（[n]）返回一个前n个次数最多的元素及其次数

conda 是一个包管理工具conda 的权限问题，路径问题等