12 2017 档案
摘要：引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72982230 之前在博客《keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）》一直在倒腾VGG16的fine-tuning，然后因为其中的Flatt
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门，表情识别更加。但是表情识别很难，因为人脸的微表情很多，本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。 Keras系列： 1、keras系列︱Sequentia
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72859145 中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。
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摘要：新建project，然后本地进入一个文件1111，然后开始关联本地和远程： 这样就新建了一个master分支，然后再建立一个新的分支 1 查看远程分支 2 查看本地分支 3 创建分支 4 切换分支到test M 表示cong 原来分支（上一次修改没有提交br-2.1.2.2）带过来的修改 5 删除本
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摘要：转载：作者：地球的外星人君链接：https://www.zhihu.com/question/49909565/answer/207609620来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 分享一篇文章面向普通开发者的机器学习入门，作者@狸小华 前言 最近在摸索这方
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摘要：写代码写错了顺序，所以想办法把x,y坐标调换回来
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摘要：矩形边框（Bounding Rectangle）是说，用一个最小的矩形，把找到的形状包起来。还有一个带旋转的矩形，面积会更小，效果见下图 上代码 首先介绍下cv2.boundingRect(img)这个函数 这个函数很简单，img是一个二值图，也就是它的参数； 返回四个值，分别是x，y，w，h； x
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摘要：一、Mat生成图片 面的简单代码就可以生成两种表示方式下，图6-1中矩阵的对应的图像，生成图像后，放大看就能体会到区别： import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 图6-1中的矩阵 img = np.array([
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摘要：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
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摘要：看代码 看这个 PYTHON 写入list并换行的方法 f.writelines(lists) 是不换行的写入，可用以下方法在写入时换行。 方法一：for line in lists:f.write(line+'\n') 方法二：lists=[line+"\n" for line in lists]
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摘要：将一个文件夹下面的图像和对应的pts读进来，然后把pts文件里面的数据读入一个数组，然后画到图像上： 讲一下Python按行读取文件内容：
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