随笔分类 - python
摘要：一、逐像素比较 即比较每个像素的差异值，可选择平均绝对值误差（MAE）、均方误差（MSE)、均方根误差（RMSE）或归一化均方根误差（NRMSE）来度量。 参考：https://blog.csdn.net/weixin_37143678/article/details/103529831 二、直方图
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摘要：1、C++代码在Debug模式下打包成python库 2、拷贝库的pdb文件及库到python运行目录 3、python端主函数入口设置等待输入 input("请输入0, 然后继续： ") 4、vs打开调试==>附加到进程==>选择python.exe 5、python端输入0 继续 6、自动跳转到
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摘要：One-hot编码 将标签转换为one-hot编码形式 def to_categorical(y, num_classes): """ 1-hot encodes a tensor """ new_y = torch.eye(num_classes)[y.cpu().data.numpy(), ]
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摘要：img_path = "./data/img_37.jpg" # transforms.ToTensor() transform1 = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # range [0, 255] -> [0.0,1.0] ] ) ## o
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摘要：SWIG (Simplified Wrapper and Interface Generator)是一个连接C和C++编写的程序和其他脚本语言的接口编译器，如Perl、Python、Ruby和Tcl等脚本语言。编写好的C和C++程序可以通过SWIG编译成其他语言的接口。这里记录使用SWIG将C++代
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摘要：数据 同时存在多种数据类型，如 data.txt 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 5.8,2.7,4.1,1.0,Iris-versicolor 6.2,2.2,4.5,1.5,Iris-versicolor 6.4,3
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摘要：参考链接： 官方文档：https://cython.readthedocs.io/en/latest/ 中文文档：https://www.bookstack.cn/read/cython-doc-zh/docs-29.md 多个库编译成一个库：https://paper.seebug.org/113
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摘要：参考网站： python https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html https://www.machinelearningplus.com/python/parallel-
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摘要：目录 一、需求 二、服务器端 三、客户端 一、需求 python端代码接受一个待处理得模型文件路径，对模型进行预测并得到相应结果，由于无法直接将python转换为C++，这里采用aiohttp库将python打包打包成http服务端接口，支持客户端传入文件路径、将文件base64编码以及上传文件三种
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摘要：利用pyinstaller(4.2)打包pytorch，开始使用的python版本为3.7.4，在Ubuntu18.04上能打包成功，但在windows10上一直报错numpy.core.multiarray failed to import，尝试了很多方法，最终在import torch之前添加i
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摘要：一、基本使用方法 二、调用简单语句 三、调用函数 四、调用类 五、调用SSD目标检测算法 六、遇到的错误 最近训练一个3D分割的模型，需要将其结合到项目中，由于项目是C开发，而这边python训练好的模型尝试了ONNX、libtorch等转换C也没有成功，因此考虑采用C++直接调用python代码，
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摘要：一、基本使用方法 二、调用简单语句 三、调用函数 四、调用类 五、调用SSD目标检测算法 六、遇到的错误 三、调用函数 3.1 无参 -CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.9) project(say_hello) set(SDK_VERS
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摘要：打开python终端，输入： import site site.getsitepackages() 输出如下：
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摘要：最近需要安装一些库，但安装速度很慢且很容易断开，这里记录一下pip安装库的时候使用清华镜像。 清华镜像地址 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 使用 假设要安装vedo库，则在原来安装语句上添加-i和镜像地址即可。 pip install vedo -i
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摘要：经常遇到判断平面向量和点的位置关系，做一个简单的记录，方便后面使用。原理是向量的叉乘。 两个同起点的向量A(xA ,yA)和B(xB ,yB)的叉乘公式为： crossV = xA *yB - yA*xB。 展开后即可得到代码中公式，进而可以判断点和向量的位置关系。 一、定义结构体 二、定义判断函数
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摘要：一、问题： 最近在keras下利用两个GPU训练Mask_Rcnn模型的时候出现以下错误。 error:RuntimeError: It looks like you are subclassing 'Model' and you forgot to call 'super(YourClass, s
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摘要：探索学生对酒的消费情况 数据见github 步骤1 - 导入必要的库 步骤2 - 数据集 步骤3 将数据命名为student 输出： 步骤4 从'school'到'guardian'将数据切片 输出： 步骤5 创建一个捕获字符串的lambda函数 步骤6 使'Fjob'列都大写 输出： 步骤7 打印
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摘要：探索酒类消费数据 相关数据见（github） 步骤1 - 导入pandas库 步骤2 - 数据集 步骤3 将数据框命名为drinks 输出： 步骤4 哪个大陆(continent)平均消耗的啤酒(beer)更多？ 输出： 步骤5 打印出每个大陆(continent)的红酒消耗(wine_servin
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摘要：数据过滤与排序 探索2012欧洲杯数据 相关数据见（github） 步骤1 - 导入pandas库 步骤2 - 数据集 步骤3 - 将数据集命名为euro12 输出： 步骤4 选取 Goals 这一列 输出： 步骤5 有多少球队参与了2012欧洲杯？ 输出： 步骤6 该数据集中一共有多少列(colu
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摘要：探索Chipotle快餐数据 （相关数据见github） 步骤1 导入pandas库 步骤2 导入数据集 步骤3 将数据集存入一个名为chipo的数据框内 步骤4 查看后面几行行内容 输出： 步骤5 观察数据集中值的数量是多少 输出： 步骤6 数据集大小 输出： 步骤7 打印出全部的列名称 输出：
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