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摘要: 最近在跑代码的时候,需要用到RGB三个通道上的均值,如下图所示: 写了一个程序,如下: python import os import cv2 import random import numpy as np 数据集的位置 dataset_dir = 'data' 验证集图像数量 _NUM_VALI 阅读全文
posted @ 2019-08-10 14:04 珠峰上吹泡泡 阅读(1768) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 我们知道tuple可以表示不变集合,例如,一个点的二维坐标就可以表示成: 但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。这时,namedtuple就派上了用场。 用法: namedtuple('名称', [属性list]) 使用namedtuple表示一个坐标的例子如下: 输出 阅读全文
posted @ 2019-08-03 09:07 珠峰上吹泡泡 阅读(5875) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: TensorFlow定义了tf.app.flags,用于支持接受命令行传递参数,其中tf.app.flags.DEFINE_xxx()是添加命令行的optional argument(可选参数),而tf.app.flags.FLAGS是可以从对应的命令行参数取出参数。 这样讲会有点抽象,下面通过例子 阅读全文
posted @ 2019-08-02 14:04 珠峰上吹泡泡 阅读(795) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 问题描述 Visio画图时,两根直线交叉时,总是默认会出现一个跨线的标志,如下图所示: 2 解决办法 在2007前的版本,可以通过以下方式解决: 选中线条,然后菜单的格式 行为 连接线 跨线 添加 从不,确定即可。 2007后的版本,通过这种方式 选中线条,点击格式,最右侧有个“连接线”,单击下 阅读全文
posted @ 2019-07-16 22:15 珠峰上吹泡泡 阅读(770) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 作用 众所周知,全连接层之前的作用是提取特征,全连接层的作用是分类。 2 关键阶段介绍 假设通过CNN已经提取到特征,下一层是全连接层,这个阶段比较关键,举个例子说明: 上图中CNN的输出是3x3x5的特征图,它是怎么样转换成1x4096的形式呢? 很简单,可以理解为在中间做了一个卷积。这一步卷 阅读全文
posted @ 2019-07-07 20:52 珠峰上吹泡泡 阅读(11624) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 1 概述 在读计算机视觉的相关论文时,经常会看到平移不变性这个词,本文将介绍卷积神经网络中的平移不变性是什么,以及为什么具有平移不变性。 2 什么是平移不变性 2.1 不变性 不变性意味着即使目标的外观发生了某种变化,但是你依然可以把它识别出来。 这对图像分类来说是一种很好的特性,因为我们希望图像中 阅读全文
posted @ 2019-07-07 20:11 珠峰上吹泡泡 阅读(15425) 评论(0) 推荐(12) 编辑
摘要: 1 度盘搜 2 微盘(新浪) 3 百度网盘搜索 4 探索云盘搜索 5 网盘007 6 凌风云搜索 7 去转盘 8 搜白度盘 9 西林街搜索 10 盘多多 11 鸵鸟搜索 阅读全文
posted @ 2019-07-04 13:11 珠峰上吹泡泡 阅读(2123) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 跑TensorFlow程序的过程中出现了错误,解决之后再次跑时,报如下错误: 原因 : 这是因为我在Spyder的Python控制台里跑的原因,Python的控制台会保存上次运行结束的变量。 解决办法 : 在程序的开头加上下边的代码。 阅读全文
posted @ 2019-07-01 22:04 珠峰上吹泡泡 阅读(572) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 安装包下载 版本号:7.4 "下载" 提取码:fxma 2 安装方法 用安装包内的Key激活即可。软件激活后不能升级. 注意 :必须断网或者加入防火墙阻止联网使用! 3 可能遇到的问题 当安装完MathType后,打开word报如下错误: 解决方法如下: 步骤一 要确保路径被office信任。 阅读全文
posted @ 2019-06-28 15:06 珠峰上吹泡泡 阅读(1548) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 而一些学知识产权的学生,经常会面临着输入“版权所有”,“注册”,“商标”等特殊字符。而这些字符在哪里找呢? 14.“版权所有”,“注册”,“商标”字符的输入 第一步:插入→符号→其他符号 第二步:符号→特殊字符→点击目标字符→插入 当当当当~~这个是不是很简单呢~~而且每一个特殊字符的右侧都有一个快 阅读全文
posted @ 2019-06-23 19:45 珠峰上吹泡泡 阅读(452) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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