03 2019 档案
摘要：首先向大家强烈推荐一个在线检测正则表达式的链接：Online regex tester and debugger: PHP, PCRE, Python, Golang, JavaScript +、？、*、{min,max}这四种数量匹配，单独使用时，他们就是贪婪模式(会回溯)。如果在他们后面加上一个
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摘要：ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars（pytorch） 没有正确初始化权重和偏置参数
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摘要：点阵的内部结构图： 每一列对应为P00~P07，是从最右边向最左边排序的 每一行对应D0~D7，是从最下边向最上边排序的 待更新
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摘要：· 为什么会出现__pycache__文件夹？python解释器会将 *.py 脚本文件进行编译，并将编译结果保存到__pycache__目录中。 下次再执行工程时，若解释器发现这个 *.py 脚本没有修改过，就会跳过编译这一步，直接运行以前生成的保存在 __pycache__文件夹里的 *.pyc
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摘要：1.矩阵乘积 对于多维数组进行np.dot()计算。 2.多维数组按位相乘 注意其中dot乘积对于一维矩阵，也是按着对位相乘得到的。 element-wise的对位相乘实现方式有两种，分别是直接*和用np.multiply 注意：一维数组相乘时，左边视作行向量，右边视作列向量 数组按位相乘时，通常会
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摘要：独立按键和矩阵按键： 矩阵按键扫描原理： 方法一、逐行扫描，我们可以通过高四位轮流输出低电平来对矩阵键盘进行扫描，当低四位接收到的数据不全为1的时候，说明有按键按下，然后通过接收到的数据是哪一位为0来判断是哪一个按键被按下。 方法二、行列扫描，我们可以通过高四位全部输出低电平，低四位输出高电平，当接
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摘要：作者：Hayz 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/qq_38255689/article/details/79779842 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
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摘要：item(): 该方法把字典中每对key和value组成一个元组，并把这些元组放在列表中返回。 callable(): 函数用于检查一个对象是否是可调用的。如果返回 True，object 仍然可能调用失败；但如果返回 False，调用对象 object 绝对不会成功。 dir(): dir()是P
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摘要：通过一段时间的学习，冒号通常出现在如下四种情况： 1. line[:, :, 2]：取第一维、第二维和第三维的第三位。取值结果是二维数组（降维了）。 2. line[:, :, 0::4]：取第一维、第二维和第三维按步长为4取值，取值结果还是三维数组（没降维，只是第三维减小了）。 3. line[:
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摘要：1.起初接触是作为函数的形参：(它可以接收任何的参数） 2.之后接触是在变量之前加一个或两个*： 列表前面加星号作用是将列表解开成两个独立的参数，传入函数； 字典前面加两个星号，是将字典解开成独立的元素作为形参。 3.list前加*：（待更新）
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摘要：参考PyTorch document和discuss 在PyTorch中，所有的neural network module都是class torch.nn.Module的子类，在Modules中可以包含其它的Modules，以一种树状结构进行嵌套。当需要返回神经网络中的各个模块时，Module.mo
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摘要：神经网络中的损失计算：点击此处 点击此处 经典网络的加载和初始化： pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，
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摘要：目标检测中常用到NMS，在faster R-CNN中，每一个bounding box都有一个打分，NMS实现逻辑是： 1，按打分最高到最低将BBox排序 ，例如：A B C D E F 2，A的分数最高，保留。从B-E与A分别求重叠率IoU，假设B、D与A的IoU大于阈值，那么B和D可以认为是重复标
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摘要：以下为按键的实物图：在按键未按下之前，距离远的两个管脚是相通的，按键按下之后，距离近的的两个管脚是相通的。 独立按键的原理：（准双向IO口就是内部有上拉电阻，P1,P2,P3口都是准双向IO口。P0口没有上拉电阻。） 图1 图2 图3 图1为独立按键的内部电路图，图2为按键按下和放开时的波形图，图3
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摘要：数码管动态显示原理：动态显示的特点是将所有数码管的段选并联在一起，有位选控制是哪一位数码管有效。选亮数码管采用动态扫描显示。所谓动态扫描显示即轮流向各位数码管送出字形码和相应的位选，利用发光管的余晖和人眼视觉暂留作用，使人的感觉好像各位数码管同时都在显示。动态显示的亮度比静态显示要差一些，所有在选择
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摘要：单片机系统常用的显示器有：发光二极管LED显示器、液晶LCD显示器、TFT液晶显示器等等。LED显示器有两种显示结构：段显示（7段、米字型等）和点阵显示（5x8、8x8点阵等）。 LED数码管根据LED的不同接法可以分为2类：共阴和共阳。 使用LED显示器时，要注意区分这两种不同的接法。为了显示数字
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摘要：可参考如下： https://blog.csdn.net/Hansry/article/details/84071316
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摘要：import numpy as np np.argsort(): 对输入数组进行排序，对于多维数组，axis=0表示行之间比较，也可以说按列排序。axis=1表示列之间比较，也可以说是按行排序。 np.bincount(x, weight): x中只可以有大于等于零的元素数组，weight中可以有非
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False eleme
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False label
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摘要：文件的写入： with(path.txt, 'w') as f：每次执行这行代码时，会首先清除path.txt中的内容，在写入新的内容。
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False eleme
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False label
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False label
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_mi
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_mi
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(1, 10, 10) y = np.sin(x) plt.step(x, y, color="#8dd3c7", where="pre", lw=2) plt.xli
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["LiSu"] mpl.rcParams["axes.unicode_minu
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(1, 6, 1) y = [6, 10, 4, 5, 1] y1 = [2, 6, 3, 8, 5] y2 = [3, 4, 5, 6, 2] labels = ["Bl
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_mi
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摘要：图像特征点的应用：相机标定、图像拼接、稠密重建、场景理解。 https://www.cnblogs.com/polly333/p/5416172.html harris角点检测：使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后两种情况，窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = [
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = [
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = [
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摘要：__len__：如果一个类对象表现的像一个列表能够获得自己有多少个元素那样（即调用len()函数），就得调用__len__()函数。 __doc__：该方法将类的描述信息打印出来。注意：在调用的时候不加括号 __call__：该方法是对象后面加括号才会执行。在pytorch中，通过对象后面括号内加入
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = [
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摘要：import numpy as np a = list() a.append(list(np.arange(4))) a.append(list(np.arange(5, 7))) b = str(a) b = b.replace('[', '') b = b.replace(']', '') a = list(eval(b)) print(a)
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摘要：以上这种方法适用于小型列表，对于大型列表，会花费大量的运算时间。
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摘要：函数功能：绘制y轴方向或是x轴方向的误差范围。 调用签名：plt.errorbar(x, y, yerr=a, xerr=b) x：数据点的水平位置 y：数据点的垂直位置 yerr：y轴方向的数据点的误差计算方法 xerr：x轴方向的数据点的误差计算方法 代码实现：
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摘要：函数功能：绘制箱线图。 调用签名：plt.boxplot(x) x：绘制箱线图的输入数据 代码实现：
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摘要：函数功能：绘制离散有序数据。 调用签名：plt.stem(x, y) x：制定棉棒的x轴基线上的位置 y：绘制棉棒的长度 linefmt：棉棒的样式 markerfmt：棉棒末端的样式 basefmt：指定基线的样式 代码实现：
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