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最近在做NeRF相关的项目，其中用到colmap估计图像位姿，运行python出现“RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide”问题。不要使分母为0，可以把分母设置为1e-12。

一、填充1.无参（1）print('{} {}'.format('hello','world'))hello world2.无参（2）print('{0} {1}'.format('hello','world'))1hello world3.无参（3）print('{1} {0} {1}'.format('hello','world'))1world hello world4.key valueprint('ID:{id},Nam..

目录简介构造函数属性和数据类型转换索引和迭代二元运算函数应用&分组&窗口描述统计学从新索引&选取&标签操作处理缺失值从新定型&排序&转变形态Combining& joining&merging时间序列作图转换为其他格式简介pandas作者Wes McKinney 在【PYTHONFOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍.

前提：代码中设置了arg paser，需要手动设置，VS code的debug没有简介的添加参数的方式。解决方式如下：打开运行->打开配置 在对应的代码块中添加args，如下图（注意参数之间需要用字符串分割开，用空格是不行的） 再次运行，可以看到结果如下图，自定义的命令已经添加进去了参考网址：https://blog.youkuaiyun.com/zk0272/article/details/83105574...

import random1.ret = random.random()-->生成一个[0,1)之间的小数2.我们想生成一个任意范围的小数怎么办呢?ret = random.uniform(a,b)-->生成一个[a,b)之间的小数参考网址：https://blog.youkuaiyun.com/zhu6201976/article/details/83239925...

一. 使用方法nohup python ./train.py >> ./train.log 2>&1 &nohup ./train.sh > ./train.log 2>&1 &二.nohup命令nohup指不断地运行，是no hang up的缩写，指不间断，不挂断。运行一个进程的时候，不想让其在你退出账号时关闭，即可用nohup。 nohup在不规定的情况下，所以输出内容会到nohup.out中三.2>&1

#!/usr/bin/env python# -*- encoding: utf-8 -*-'''Descripttion: version: 1.0Author: zffDate: LastEditors: LastEditTime: Software:: Visual Studio CodeFilePath: image_match.py'''from cv2 import cv2import numpy as npfrom nms import py_cpu_nmsim.

一 　NMSNMS算法的大致思想：对于有重叠的候选框：若大于规定阈值（某一提前设定的置信度）则删除，低于阈值的保留。对于无重叠的候选框：都保留。所谓非极大值抑制：先假设有6个输出的矩形框(即proposal_clip_box)，根据分类器类别分类概率做排序，从小到大分别属于车辆的概率(scores)分别为A、B、C、D、E、F。(1)从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;(2)假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我

方法一：用numpy.size 的数值进行判断。若不为空：var.size != 0若为空：var.size == 0方法二：any（a）若为空，返回 False若不为空，返回 True

# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 img = cv2.imread('11_13/120002.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) def mouse_click(event, x, y, flags, para): i...

预备知识对于二元分类结果评价，ROC曲线是常用标准，其使用TPR与FPR绘制而成。(相关知识推荐博文：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC) 而TPR与FPR的计算是根据选定的一系列阈值(Threshold)得到的，本文的目的便是寻找最优阈值，在假正率FPR与真正率TPR之间做折中。ROC用以判断分类模型好坏，是否足以区分两类对象，而寻找最佳阈值可以使分类效果达到最优，符合实际应用要求。计算方法Youden Index参考链接：全面了解ROC曲线如图所

List 是 Python 中常用的数据类型，它一个有序集合，即其中的元素始终保持着初始时的定义的顺序（除非你对它们进行排序或其他修改操作）。在Python中，向List添加元素，方法有如下4种方法（append(),extend(),insert(), +加号）1. append() 追加单个元素到List的尾部，只接受一个参数，参数可以是任何数据类型，被追加的元素在List中保持着原结构类型。此元素如果是一个list，那么这个list将作为一个整体进行追加，注意append()和extend

问题描述：在导入Python json包，调用json.dump/dumps函数时，可能会遇到TypeError: Object of type xxx is not JSON serializable错误，也就是无法序列化某些对象格式。同时解决：默认的编码函数很多数据类型都不能编码，因此可以自己写一个encoder去继承jsonencoder ，这样就能够进行编码了class MyEncoder(json.JSONEncoder): def default(s...

importnumpyasnpa=[1,2,3.4,5]print(a)[12345]print(a[-1])取最后一个元素结果：[5]print(a[:-1])除了最后一个取全部结果：[1234]print(a[::-1])取从后向前（相反）的元素结果：[54321]print(a[2::-1])取从下标为2的元素翻转读取结果：[321]pr...

1.问题描述 File "test.py", line 125, in <module> vid = skvideo.io.vread('fire1.jpg') File "C:\Users\fguby\Anaconda3\lib\site-packages\skvideo\io\io.py", line 133, in vread assert _HAS_FFMPEG, "Cannot find installation of real FFmpeg (which...

1.问题描述fromskimageimportioModuleNotFoundError: No module named 'skvideo'2.解决方案pip install scikit-video参考网址：https://blog.youkuaiyun.com/baidu_39629638/article/details/107332916?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-b...

问题描述：WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'NewConnectionError('<pip._vendor.urllib3.connection.VerifiedHTTPSConnectio...

最近在搞模型训练，制作训练集和验证集、测试集的需要，老是需要从原始数据集中，随机抽取一定数量的图片我需要从原始数据集中，随机取出（剪切）一定数量的图片。手动挑选毕竟不能保证随机性，且费时费力。import osimport randomimport shutil# source_file:源路径, target_ir:目标路径def cover_files(source_dir,...

介绍　　fnmatch 和 glob 模块都是用来做字符串匹配文件名的标准库。fnmatch模块　　大部分情况下使用字符串匹配查找特定的文件就能满足需求，如果需要更加灵活的字符串匹配，就没有办法了，这里介绍标准库fnmatch。这个库专门用来做文件名匹配fnmatch支持的通配符　　fnmatch支持的通配如下：通配符 含义 * 匹配任何...

python导入numpy时报错“Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_rt.so”最近在python中导入numpy包时报错：Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_rt.so.解决方法：1.更新anaconda本身conda update -n base conda2.更新num...

绝对路径就是文件的真正存在的路径，是指从硬盘的根目录(盘符)开始，进行一级级目录指向文件。相对路径就是以当前文件为基准进行一级级目录指向被引用的资源文件。以下是常用的表示当前目录和当前目录的父级目录的标识符:../ 表示当前文件所在的目录的上一级目录./ 表示当前文件所在的目录(可以省略)/ 表示当前站点的根目录(域名映射的硬盘目录)在Python中可以验证一下上述的标识方法：...

Python序列循环移位方法,主要三种分别是:第一种方法：特点是直接、容易理解，缺点是速度慢，只能实现循环左移。def demo(lst, k): temp = lst[:] for i in range(k): temp.append(temp.pop(0)) return temp第二种方法：特点是速度快，并且自适应循环左移（k>0）和右移（k&lt...

Python包含6种内建序列：列表 元组 字符串 Unicode字符串 buffer对象 xrange对象1.数据结构数据结构是以某种方式（如通过编号）组合起来的数据元素（如数、字符乃至其他数据结构）集合。在Python中，最基本的数据结构为序列（sequence）。序列中的每个元素都有编号，即其位置或索引，其中第一个元素的索引为0，第二个元素的索引为1，依此类推。在有些编程语...

from cv2 import cv2src = cv.imread('2.jpg')cv.namedWindow('input_image', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow('input_image', src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()这一点简单的代码在vscode上会报 Module 'cv2' ha...

1.vscode 版本信息：2.具体操作如下：再输入："workbench.colorTheme": "Visual Studio Dark","window.menuBarVisibility": "default","window.zoomLevel": 0,"editor.suggestSelection": "first","vsintellicode...

在学习Python的过程中，一直没有找到比较趁手的第三方编辑器，用的最多的还是Python自带的编辑器。由于本人用惯了宇宙第一IDE（Visual Studio），所以当Visual Studio Code出现时，心情有点小激动呢。从我的使用经验出发，可以说VSCode用来写Python真的是再合适不过了，你将体验到丝滑的编程体验和无限扩展的可能。而且，如果你的项目是包含多种语言的，比如Web开发...

最近一款新的进度条 tqdm 库比较热门，声称比老版的 python-progressbar 库的单次响应时间提高了 10 倍以上。Overhead is low -- about 60ns per iteration (80ns with gui=True). By comparison, the well established ProgressBar has an 800ns/iter...

使用方法一: tqdmtqdm(list)方法可以传入任意一种list,比如数组，同时tqdm中不仅仅可以传入list, 同时可以传入所有带len方法的可迭代对象，这里只以list对象为例：from tqdm import tqdmfrom time import sleepfor i in tqdm(range(1000)): sleep(0.1) 61%|███...

最近在学习python，之前一直用notepad++作为编辑器，偶然发现了VScode便被它的颜值吸引。用过之后发现它启动快速，插件丰富，下载安装后几乎不用怎么配置就可以直接使用，而且还支持markdown。当然，最主要的还是好看:p效果图：VScode下载地址安装python插件打开VScode，Ctrl+p 输入 "ext install python"，搜索时间可能会比较长...

def cosine(q,a): pooled_len_1 = tf.sqrt(tf.reduce_sum(q * q, 1)) pooled_len_2 = tf.sqrt(tf.reduce_sum(a * a, 1)) pooled_mul_12 = tf.reduce_sum(q * a, 1) score = tf.div(pooled_mul_12, ...

今天想实现多线程更新资产信息，所以使用到了threading,但是我需要每个线程的返回值，这就需要我在threading.Thread的基础上进行封装def auto_asset(node): ret = salt.remote_grains_execution_sigle(node) asset_info={} asset_info['os']= ret[no...

问题描述： from ._conv import register_converters as _register_convertersTraceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/.vscode/extensions/ms-python.python-2019.3.6558/pythonFiles/lib/python/...