摘要:代码from allennlp.modules import TimeDistributed 报错了: /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/overrides/signature.py in ensure_all_positional_args_define
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摘要:xyj@minecraft:~$ conda install numpy Solving environment: failed InvalidVersionSpecError: Invalid version spec: =2.7 最近使用conda遇到了报错,发现conda的issues有人提出
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摘要:使用pyqt5的程序遇到了这个问题: qt.qpa.plugin: Could not find the Qt platform plugin "windows" in "" This application failed to start because no Qt platform plugin
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摘要:遇到一个问题,有一个坐标列表A:[[10,20],[20,30],[42,41]],和一个坐标列表B:[[14,24],[41,42],[20,31],[42,41]],需要看这两个坐标列表之间谁与谁更加匹配,这时候就可以使用匈牙利算法来实现。 原理不再赘述,直接显示代码: from scipy.o
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摘要:pytorch-summary 针对DenseNet生成摘要报错: AttributeError: 'list' object has no attribute 'size' google搜索这个问题,发现也有人遇到过:https://github.com/sksq96/pytorch-summar
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摘要:使用sklearn的pca模块fit数据报错“ValueError: array must not contain infs or NaNs”: Traceback (most recent call last): File "xxx.py", line 57, in <module> pca.fi
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摘要:from torchvision import models model = models.alexnet(pretrained=True) # 提取fc层中固定的参数(这一层的输入节点数目 fc_features = model.fc.in_features # 修改类别为9,(直接对类的属性进行
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摘要:学校的成绩是dbf格式的,要转excel 首先pip安装两个要用到包pandas和dbfread pip install pandas dbfread 然后直接代码: import dbfread import pandas as pd file_name = "xscj (2).dbf" tabl
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摘要:DSH(CVPR2016) 论文链接: Deep Supervised Hashing for Fast Image Retrieval github上有人实现了这篇论文的代码: DSH-pytorch,我结合其他深度哈希检索的算法做了一个baseline的汇总,其中DSH代码的链接:https:/
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摘要:label转onehot的很多,但是onehot转label的有点难找,所以就只能自己实现以下,用的topk函数,不知道有没有更好的实现 one_hot = torch.tensor([[0,0,1],[0,1,0],[0,1,0]]) print(one_hot) label = torch.to
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摘要:车牌定位的原理:https://blog.csdn.net/relocy/article/details/78705662 训练好的分类器:https://github.com/zeusees/HyperLPR/tree/master/model 这个开源项目中还有完整的车牌识别代码。 这里只是简单
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摘要:图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去,空间域中用x,y来表示空间坐标,频域由u,v来表示频率,二维离散傅立叶变换的公式如下: 在python中,numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数,函数是fft2,输入一张灰度图,输出经过二维离散傅立叶变换后的结果
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摘要:基本思路是使用opencv来把随机生成的字符,和随机生成的线段,放到一个随机生成的图像中去。 虽然没有加复杂的形态学处理,但是目前看起来效果还不错 尝试生成1000张图片,但是最后只有998张,因为有有重复的,被覆盖掉了。 代码如下: 结果:
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摘要:注意版本: pip install opencv-python==3.4.2.16 pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 特征提取的代码如下: import cv2 img = cv2.imread("feature.jpg") img = cv2.
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摘要:python图像转字符画需要用到matplotlib.pyplot库,视频转字符画需要用到opencv库,这里的代码基于python 3.5 图像转字符画需要先将图像转为灰度图,转灰度图的公式是 gray = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b,因为matplo
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摘要:Hog特征+SVM常用来做行人检测。 opencv中也有Hog特征提取的原码,但是由于原码不是用python写的,而skimage用python实现了,所以就解读的skimage的代码。 先看用skimage库进行HOG特征提取的代码: 代码十分简短,在百度上找了一张行人的照片,及代码运行后的效果如
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摘要:对于一般的图像提取轮廓,这篇博文介绍了一个很好的方法,但是对于有噪声的图像,并不能很好地捕获到目标物体。 比如对于我的鼠标,提取的轮廓效果并不好,因为噪声很多: 所以本文增加了去掉噪声的部分。 首先加载原始图像,并显示图像 然后进行低通滤波处理,进行降噪 使用floodfill来去掉目标周围的背景,
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摘要:生成密码的方式类似与时钟,末尾遍历完了第k位所有的字符,就让第k位的前一位到下一位字符,第k位回到第0个字符。 对python还不太熟悉,效率比较低,但是能破解简单的密码。 对于rar文件也类似,但是我还没跑出来……太慢了:
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摘要:之前在看卷积神经网络,很好奇卷积到底是什么,最后看到了这篇文章http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029,讲得很清楚,这篇文章中提到了对图像的滤波处理就是对图像应用一个小小的卷积核,并给出了以下例子: 对图像的卷积,opencv已经有实
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摘要:在使用mnist数据集的时候,一直想看看数据中原来的图片,还有卷积层、池化层中的图片,经过不断的捣鼓,最后终于显示了出来。只看数据集中的图片用如下代码就好了: batch_xs的Size是(100,784),其中100是由batch大小决定,mnist中的每张图片本来的大小是28x28的,然后数据集
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