03 2020 档案
摘要：1、 clear; load iris.dat fea = iris(:,1:4);%最后一列是label，这里只需要特征，我们把特征拿出来单独成一个矩阵。每一行表示一个数据 fea = NormalizeFea(fea);% %Normalize each data vector to have
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摘要：项目地址： https://github.com/run-youngjoo/SC-FEGAN arXiv: https://arxiv.org/abs/1902.06838 说明： 这个文件主要记录的是如何跑起来SC的demo - tensorflow - numpy - Python3 - PyQ
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摘要：1、两个文件夹的图像合并到另一个文件夹。 import os import shutil import numpy as np Adir = './trainA/' Bdir = './trainB/' ABdir = './train0/' num=0 for fi in os.listdir(A
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摘要：ok，听别人的建议做的。 1、下载代码： https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 2、环境配置 3、数据 我的数据 人家数据 数据下载路径：http://efrosgans.eecs.berkeley.edu/pix2pix/d
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摘要：#include <io.h> #include <windows.h> string im_pth; const char* p = im_pth.data(); DeleteFile(p);
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摘要：文中提到了三个关键词：High-Resolution、Daytime Translation、Without Domain Labels，我们从三个关键词出发，看看怎么做的。 0、总述 本文的数据流 一般看论文我都从这里出发，看一眼，要不要看就确认了。这是本文让我比较喜欢的，说的透彻，命名也合理啊。
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摘要：1、工具的安装 a.下载 https://www.jetbrains.com/idea/ b.安装 下载完成以后直接双击安装就可以了。 激活： copy"JetbrainsCrack-release-enc.jar"到D:\01ruanjian\Java~idea\IntelliJ IDEA 201
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摘要：说明： 这个方向并不想做深入的研究。仅仅是依靠现有的算法基础。做做比赛而已。文档也是对整个过程做个记录。 数据类会是下一个重点研究的方向。 一、网址： https://www.dcjingsai.com/common/cmpt/AI%E6%88%98%E7%96%AB%C2%B7%E5%8F%A3%
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摘要：一、安装： pip install dlib 二、使用： 1、进行人脸检测 # -- coding: utf-8 -- import dlib import numpy as np import cv2 import os def rect_to_bb(rect): x = rect.left()
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摘要：VS工程中image watch的安装和卸载 安装： 1、下载地址： https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=VisualCPPTeam.ImageWatch 2、安装 再安装好VS的基础上，直接双击下载到的文件进行安装。 或者按照下面
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