04 2021 档案
摘要：1. C++的编译方式：g++ name.cpp 2.在主流的编译器中，会包含一些默认的编译扩展，这些编译扩展实际上并不属于C++标准，如果要关闭的话，GCC/G++ 下通过增加-pedantic-errors运行程序即可，其他编译器则需要在编译器设置中修改。 3.C++编译器在运行过程中在遇到一些
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摘要：python的图像读取有三种方式 1）opencv的cv2 opencv是一个C++的机器视觉第三方库，可以支持庞大的矩阵操作 读取： cv2.imread(image) >>> cv2.imread('page20.jpg').__class__<class 'numpy.ndarray'> 展示
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摘要：python提供三种扫描当前路径的方法：os.listdir, os.scandir和pathlib FunctionDescription os.listdir() Returns a list of all files and folders in a directory os.scandir(
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摘要：pickle是python独有的序列化与反序列化的第三方库，根据官方文档[1]，在pickle之外，python同时还有marshal[2]可以支持更复杂的功能。但是在一般情况下，推荐先使用pickle来完成序列化和反序列化的任务 pickle支持六种序列化协议，目前python3.8以后在用的是第
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摘要：The Basic Conception： Case Study： LeNet-5 AlexNet To be mensionend： 1.archtecture picture above is crop from krizhevsky's paper, its firster layer whi
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摘要：1.tesseract-ocr是什么: tesseract-ocr，简称tesseract，windows下载地址https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 是google开发的一款基于ocr识别的开源工具 可以单独运行： tesseract imag
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摘要：MNIST是机器学习领域最有名的数据集之一，被应用于从简单的实验到发表的论文研究等各种场合。实际上，在阅读图像识别或机器学习的论文时，MNIST数据集经常作为实验用的数据出现 MNIST数据集是由0到9的数字图像构成的。训练图像有6万张，测试图有1万张，图像数据是28像素×28像素的灰度图像（1通道
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摘要：舍入误差 指因省略小数的精细部分的数值（比如，小数点后第8位以后的数值）而造成最终的计算结果上的误差 >>>np.float32(1e-50) 0.0 中心差分 函数f在(x+h)和(h-h)之间的差分。因为这种计算方法以x为中心、计算它左右两边的差分，所以也称为中心差分（而(x+h)和x之间的差分
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