07 2019 档案
摘要：class Fab(object): def __init__(self ,max ): self.max =max self.n =0 self.a=0 self.b =1 def __iter__(self): #迭代器，表示为容器，相当于声明 return self def __next__(
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摘要：import cv2 as cvimport numpy as npimg=cv.imread('learn.jpg',cv.IMREAD_GRAYSCALE)cv.imshow('first image',img)img_size=img.shapeprint(img_size)imgkernel=np.array([[-2,-1,0], [-1, 1,1]...
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摘要：import matplotlib.pyplot as pltimport cv2 as cva=cv.imread('learn.jpg')cv.imshow('learn',a)fig=plt.figure(1) #新建绘图窗口b=fig.add_subplot(221) #选择画布第一个b.imshow(a,cmap=plt.cm.gray) #读图cv.imshow('lear...
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摘要：import numpy as npimport osa=bytearray(os.urandom(27))# for i in range(21):# print(a[i])a=np.array(a)print(a)b=a.reshape((-1,3))print(b)c=bytearray(b)print(c)for i in range(27): print(a[i]) ...
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摘要：文章内容来自：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834 关于交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，
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摘要：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-10, 10, 1000)a = np.cos(x)b = a + np.cos(3 * x)# d = np.log(x)c = b + np.cos(7 * x)d = c - np.cos(10 * x)plt.subplot(2, 2, 1)plt.plo...
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