10 2019 档案
摘要：版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941 tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候，用来对sess
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摘要：def draw_bbox(image, bboxes, class_i, show_label=True): # 将中心点坐标与w，h通过变化为左上角与右下角坐标 bboxes_change = np.copy(bboxes) bboxes[:,0:2]=bboxes_change[:,0:2]-0.5*bboxes_change[:,2:4] bboxes[:, 0:2] = bboxes_c
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摘要：补充：
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摘要：import osimport shutil# os.mkdir('C:/Users/Desktop/123') # 表示在桌面上创建文件# os.mkdir('123') # 表示在此代码文件下创建文件os.mkdir('./core/123') # 表示在相对路径下创建文件# shutil.rmtree('C:/Users/Desktop/123', ignore_errors=True) #
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摘要：import tensorflow as tfglobal_step = tf.Variable(1.0, dtype=tf.float64, trainable=False, name='global_step')global_step_update = tf.assign_add(global_step, 1.0)sess=tf.Session()sess.run(tf.global_vari
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摘要：def image_preporcess(image, target_size, gt_boxes=None): image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB).astype(np.float32) ih, iw = target_size h, w,
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摘要：一.将读取文件夹内容，变为字典保存,代码如下： 二.读取文件变为矩阵，代码如下： 结果如下： 三 .将文件数据变成列表，代码如下： 结果如下：
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摘要：一 .tf.variable() 在模型中每次调用都会重建变量，使其存储相同变量而消耗内存，如： def repeat_value(): weight=tf.variable(tf.random_normal([5,5,6]),name='weight') return weight 如果多次调用函
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摘要：一.字典由键key与值value构成。如： a={'d':6,'f':'va'}print(a['f']) 上面代码简单建立字典，其中需要访问字典需要输入键值。二.又比如需要在某个关键字中添加数据，如下： a = {}for i in range(5): a[i]=[] # 将所有命令为空，下面.append才能执行print(a)a[0].append(5)a[0].append(6...
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摘要：import numpy as npimport cv2 as cvimg=np.zeros((400,410),np.uint8)points=np.random.randint(100,400,(20,2),np.int32)c = cv.convexHull(points) # 此函数包含所有points点，且为3维矩阵【n,1,2】print(c.shape)# print(c)for i
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摘要：图像为I,宽为W,高为H，hist_i代表I的灰度直方图，hist_i(k)代表灰度值等于k的像素点个数，其中k∈[0,255]。全局直方图均衡化操作是对图像I进行改变，使得输出图像O的灰度直方图hist_o是“平”的，即每一个灰度级的像素点个数是“相等”的（可为约等），即hist_o(k)≈H*W
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摘要：直方图正规化： 图像为I,宽为W,高为H，I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值；输出图像记为O,为使得输出图像的灰度值在[Omin，Omax]范围里，可用如下公式： （1） （2） 其中0≤r＜H,0≤c＜W。公式（1）是一个比列关系，变换后可为公式（2），即可求输出图像O（r,c）。 而Imi
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摘要：线性变换： 图像为I,宽为W,高为H，输出图像记为O,图像的线性变换可以利用一下公式定义： O(r,c)=a*I(r,c)+b 0≤r＜H,0≤c＜W 当a=1,b=0时，O为I的一个副本；如果a＞1，则输出图像O的对比度比I有所增加；如果0＜a＜1，则O的对比度比I有所减小。 而b值的改变，影响的
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摘要：1. 模型参数的保存：
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摘要：1. tf.global_variables_initializer() 可以初始化所有变量。 2. tf.variables_initializer([var_list]) 仅初始化列表var_list种的值。 报错结果： 正确结果： 3. 变量重复赋值并未报错，其结果如下： 此点证实模型参数可以
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摘要：类中友元函数则是为了访问私有变量，如类B需要访问类A中的私有变量，则代码如下： example one： #include "stdafx.h"#includeusing namespace std;class B; //提前申明类Bclass A{public: A(){ English=19;
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摘要：类的静态类型处理，可以避免全局变量使用.......请看如下代码： #include "stdafx.h" #include using namespace std; class STATIC_A{ public: STATIC_A (); //构造函数 ~STATIC_A (){}; //析构函数
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摘要：类中静态成员函数一般对静态成员调用 ，而要调用其非静态成员时，则类似于函数形参引用类一样（然其有一种情形，即不建立类对象，亦可引用静态成员函数，如：STATIC_A::disp( );），其代码如下： #include "stdafx.h" #include using namespace std;
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摘要：此代码将类A简单嵌套类B中，其代码如下： #include "stdafx.h" #include using namespace std; class A{ public: A(){ English=100; }; ~A(){ delete []name; }; void Name (char *
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摘要：类的继承有三种方式，其一为公有继承/其二为私有继承/其三为保护集成。其继承原理大致如下代码： class A{ public： //公有成员 private：//私有成员 product： //保护成员 }；//建立一个基类，即继承的类 1.公有继承： class B：public A{ }；//以
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摘要：有继承情形下 基类与子类的构造函数与析构函数运行顺序，如下代码： #include "stdafx.h" #include using namespace std; class A { public: A() { cout << "Base class constructor" << endl; }
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摘要：我们知道c语言中可以整型数据或浮点型等做四则运算，而自己写的类也可做四则运算，是不是感觉奇怪，可以看以下代码是如何完成类之间的四则运算： #include "stdafx.h" #include using namespace std; class A { public: A(double r1=0
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摘要：我在微博中已经提到继承的方式有三种（公有继承、私有继承、保护继承），然私有继承会将基类的公有成员变成私有成员。如果，我们想通过外部访问基类中的成员，则无法实现，原因在于私有继承将基类中的公有成员变成了私有成员。为此，我们将想办法将子类中私有成员（基类的公有成员）变成子类公有成员，则需用到“：：”此符
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摘要：类模板 #include "stdafx.h" #include using namespace std; template class A { public: A(double r1,double i1) { r = r1; i = i1; } //simple print(); simple p
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摘要：#include "stdafx.h" #include using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { int b=1; switch (b+2){ case 1 : { cout<<"b="<<b<<endl;} case
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摘要：精确算法（Exact algorithm）指可求出最优解的算法。到目前为止，已提出的精确算法种类较多，有分支定界法、割平面法、整数规划算法和动态规划算法等。一般可用软体为 CPLEX LINGO GUROBI 启发式策略（heuristic）是一类在求解某个具体问题时，在可以接受的时间和空间内能给出
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摘要：int b=8; int c=0; c=++b; cout<<"c="<<c<<endl; cout<<"b="<<b<<endl; 结果为：c=9；b=9； int b=8; int c=0; c=b++; cout<<"c="<<c<<endl; cout<<"b="<<b<<endl; 结果为
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摘要：指针的一些总结 const与指针 指向const的指针指的是指针指向的数据是常量，不可以被修改，但指针变量本身可以被修改，如const int *p；严格说不能用指针间接修改指向的数据，但该变量可以通过自己本省修改。如 int a=10； const int *p=&a；则*p=9是错误的，无法被修
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摘要：#include "stdafx.h" #include using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { char buffer[134]; cin>>buffer; int len=(int) strlen(buffer);/
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摘要：头文件格式 主要声明，如函数，变量等 源文件说明头文件声明的定义 头文件与源文件总体框架与架构 头文件与源文件总体框架与架构
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摘要：变量a会从运行的程序上叠加，因此输出a++的值为9,10,11,12,13,14等 #include "stdafx.h" #include using namespace std; int A(){ static int a=9; //去掉static 程序将会不一样 cout<< a++<<en
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摘要：默认参数 即使申明是用的，如function（int a，int b=4）；此时就默认变量b的参数为4，调用函数时候可用function（5）。默认参数要在形参尾部。 指针参数 引用参数 函数声明与定义 int function（int &a，int &b）{}； 函数调用 int d=5，e=9；
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摘要：C语言中的回调函数（Callback Function） 1 定义和使用场合 回调函数是指 使用者自己定义一个函数，实现这个函数的程序内容，然后把这个函数（入口地址）作为参数传入别人（或系统）的函数中，由别人（或系统）的函数在运行时来调用的函数。函数是你实现的，但由别人（或系统）的函数在运行时通过参
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摘要：函数特化抓哟解决模板函数不能解决的问题，如： template ; T int (T a,T b){ return cout<<a>b?a:b<<endl; } 若a与b是字符型等无法进行比较，像这类问题我们将需要对函数模板进行特化， 函数模板特化形式为： template <> 特化返回类型 模板
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摘要：使用模板函数可以将处理数据的算法进行泛化。泛化的好处是可以将一种算法应用到多种不同的数据上，从而避免相同逻辑的无意义重复，减少代码量。但是对于某些类型应用某个函数模板可能并不合适，此时就可以针对该数据类型对函数模板进行特化处理。 在程序使用函数模板，实际上是使用该模板的实列。在程序编译过程中，编译其
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摘要：#include #include using namespace std; int main() { FILE * fin; FILE * fout; char src_name[128]; char dst_name[128]; cout<<"请输入源文件的文件名："<<endl; cin>>s
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摘要：#define已经在前面介绍过了，这里就不再讨论。#error可以强迫编译程序停止编译，用来在编译期检查环境是否符合要求或者与约束的条件发生了冲突。其使用格式是： #error token-string 当程序在编译过程当中遇到这个关键字，就会停止编译，产生一个错误信息，并且输出后面的token-s
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摘要：预处理器的任务 简单来讲，预处理器的任务就是执行源代码中的预处理指令，并对源代码进行相应的处理。因此，从预处理指令的类型来讲，预处理器的任务包括如下的几个部分： 将其他文件包含到当前文件中。 定义宏，用来取代某些复杂文本。 定义类似函数的宏，以更加灵活的方式控制源代码。 实施条件编译，即有选择地编译
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摘要：什么是对象 程序中的对象是对现实对象的抽象。现实中的对象包括可感知的物体以及思维中的概念。例如，天鹅、闹钟、飞机等各种物体可以看做一个个的对象，学校、公司、家庭等概念也可以看做一个个的对象。现实对象有一个特点，即它是具有属性和行为的整体。例如一个闹钟具有当前时间刻度、预定时间等“属性”，并具有指示时
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摘要：1.5.3文件包含命令和包含警卫 文件包含命令，就是指宏指令#include，这个指令的作用就是包含当前文件所需类型的定义。通常后面有两种形式的包含：第一种是尖括号包含的文件，表示要到系统目录下去寻找；第二种是引号包含的文件，表示在当前工程目录中去寻找。当工程中文件重多时，很有可能出现一个头文件被多
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摘要：// 有关学生信息的头文件student.h代码如下 #include #include using namespace std; struct Student // 表示学生信息的结构体 { string id; // 学号 string name; // 姓名 int grade; // 年级
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摘要：数组 enum eRelation // 表示计算策略的枚举体 { eLess, // 小于 eEqual, // 等于 eGreater // 大于 }; template< typename T, typename ITER_TYPE> ITER_TYPE find_if_number( ITE
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摘要：import tensorflow as tfimport osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #指定第一块GPU可用config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory
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