摘要：
初始化仓库 git remote add origin git@github.com:han1202012/TabHost_Test.git 拉取远程仓库内容 阅读全文
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内容包括：游离细胞的切割，有效细胞的信息提取，找出非正常细胞，细胞团的切割，找出非正常细胞团 代码较多，请移步到我的github 阅读全文
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计算N×M（建议维度大于100*100）的0,1矩阵均匀分布程度，值由0到1表示不均匀到均匀 import numpy as np def make_rand_matrix(side=20): # 制作随机矩阵，用于测试 a = np.random.random((side,side)) for i 阅读全文
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https://www.cnblogs.com/52liming/p/9535477.html 阅读全文
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rm -rf ~/baidunetdisk 重新启动百度网盘，解决～ 阅读全文
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思路1：通过图像熵检测，“无内容”图像熵较小，可通过设置阈值检测“无内容”图像，计算图像熵可参考：https://www.cnblogs.com/niulang/p/12195152.html 思路2：检测图像中连通区域个数和面积 思路2代码： import cv2 import numpy as 阅读全文
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import cv2 import numpy as np import math import time def get_entropy(img_): x, y = img_.shape[0:2] img_ = cv2.resize(img_, (100, 100)) # 缩小的目的是加快计算速度 阅读全文
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x, y = img_.shape[0:2] img_ = cv2.resize(img_, (int(y/2)， int(x/2))) 实现图像长宽缩小为原来的一半 阅读全文
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1. 查询文件夹file1内文件数量：ls file1 | wc -l 2. 生成文件夹file1内的文件列表：find file1 -type f > list.txt 3. git管理文件，制作删除文件列表：git status | grep "删除" > list.txt 4. 生成file1 阅读全文
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# -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.svm import SVC import numpy as np print(X.shape,Y.shape) X = np.random.random((10,5)) #训练数据 Y = np.array([1,0,1,0 阅读全文