09 2022 档案
摘要：
基本操作 图像IO操作的API： cv.imread(): 读取图像 cv.imshow()：显示图像 cv.imwrite(): 保存图像 在图像上绘制几何图像 cv.line(): 绘制直线 cv.circle(): 绘制圆形 cv.rectangle(): 绘制矩形 cv.putText():
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基本操作 图像IO操作的API： cv.imread(): 读取图像 cv.imshow()：显示图像 cv.imwrite(): 保存图像 在图像上绘制几何图像 cv.line(): 绘制直线 cv.circle(): 绘制圆形 cv.rectangle(): 绘制矩形 cv.putText():
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摘要：
图像的基础操作 import cv2 as cv # 读取图像 img = cv.imread('jpg/demo1.jpg', 0) # 显示图像 # 利用opencv展示图像 cv.imshow('image', img) k = cv.waitKey(0) # 保存图像 cv.imwrite(
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图像的基础操作 import cv2 as cv # 读取图像 img = cv.imread('jpg/demo1.jpg', 0) # 显示图像 # 利用opencv展示图像 cv.imshow('image', img) k = cv.waitKey(0) # 保存图像 cv.imwrite(
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摘要：
static(静态) 关于static关键字的使用，它可以用来修饰的成员变量和成员方法 被static修饰的成员是属于类的是放在静态区中 没有static修饰的成员变量和方法则是属于对象的。 静态变量及其访问 有static修饰成员变量，说明这个成员变量是属于类的，这个成员变量称为类变量或者静态成员
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static(静态) 关于static关键字的使用，它可以用来修饰的成员变量和成员方法 被static修饰的成员是属于类的是放在静态区中 没有static修饰的成员变量和方法则是属于对象的。 静态变量及其访问 有static修饰成员变量，说明这个成员变量是属于类的，这个成员变量称为类变量或者静态成员
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摘要：
String类 字符串不可变，它们的值在创建后不能被更改 字符串的比较推荐使用.equals(); 忽略大小写比较使用.equalsIgnoreCase(); StringBuilder构造方法 StringBuilder()可以看成是一个容器，创建之后里面的内容是可变的。 常用于拼接字符串和反转字
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String类 字符串不可变，它们的值在创建后不能被更改 字符串的比较推荐使用.equals(); 忽略大小写比较使用.equalsIgnoreCase(); StringBuilder构造方法 StringBuilder()可以看成是一个容器，创建之后里面的内容是可变的。 常用于拼接字符串和反转字
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摘要：
Tips “数据结构（data structure）是计算机中存储、组织数据的方式。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来最优效率的算法。” ——中文维基百科 数据结构和算法通常是一起出现的 数据结构的基本概念 1.数据(data)：数据是对客观事物的符号表示，它信息的载体，是描述客观事物属性的数、
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Tips “数据结构（data structure）是计算机中存储、组织数据的方式。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来最优效率的算法。” ——中文维基百科 数据结构和算法通常是一起出现的 数据结构的基本概念 1.数据(data)：数据是对客观事物的符号表示，它信息的载体，是描述客观事物属性的数、
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摘要：
Tips: 人工智能难题不仅是计算机科学问题，更是数学、认知科学和哲学问题。− François Chollet 代码 CIFAR10自定义网络实战 点击查看代码 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow
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Tips: 人工智能难题不仅是计算机科学问题，更是数学、认知科学和哲学问题。− François Chollet 代码 CIFAR10自定义网络实战 点击查看代码 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow
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摘要：
Tip 我不能创造的事物，我就还没有完全理解它。−理查德·費曼 LeNet-5模型介绍 LeNet-5是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。 实战代码 前置引入 i
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Tip 我不能创造的事物，我就还没有完全理解它。−理查德·費曼 LeNet-5模型介绍 LeNet-5是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。 实战代码 前置引入 i
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