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RSS订阅转载 【人脸关键点检测】Dlib安装
dlib 库是一个用来人脸关键点检测的 python 库，但因为其是 C++ 编写（或需要 C++编译？），使得我们在安装时遇到各种各样问题。笔者在不同电脑上安装遇到的问题都不同，但最后经过搜索，都解决了，因此，我将自己安装 dlib库方法总结一下，希望可以帮到大家。
2023-02-22 17:39:28
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原创 【GaussDB数据库】字符串函数，数学函数，日期函数，聚合函数，条件判断函数，系统信息函数，加密函数，格式化函数
聚合函数的作用是进行统计分析。
2022-09-11 18:56:43
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原创 opencv-python图像处理：Canny边缘检测算法，模板匹配，直方图均衡化，傅里叶变换
1）使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声2）计算图像中每个像素点的梯度强度和方向3）应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应4）应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘5）通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测结论：区间值越大，检测的边界越少；区间值越少，检测的边界越多。
2022-09-06 09:43:55
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转载 PyQt5图形界面开发-打包成可执行文件EXE
这是一个跨平台的工具包，它可以运行在所有主要的操作系统，包括UNIX，Windows，Mac OS。-D, –onedir 创建一个目录，包含exe文件和众多依赖库（默认选项），类似与C语言的动态编译可执行程序。-F，–onefile 打包成一个单独的exe文件，类似于C语言的静态编译成一个可执行程序文件。优点是就一个可执行文件，缺点是启动程序慢。-c，–console, –nowindowed 使用控制台，无界面(默认)-w，–windowed, –noconsole 使用窗口，无控制台。
2022-09-05 11:34:20
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原创 opencv-python图像梯度计算-Sobel算子，Scharr算子，laplacian算子
取绝对值只计算X方向只计算Y方向X方向+Y方向X方向和Y方向一起计算。
2022-09-03 22:53:28
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原创 动手学深度学习-深度学习基础
机器学习（Machine Learning）是强大的可以从经验中学习的技术。通过采用观测数据或与环境交互的形式，机器学习算法会积累很多经验，其性能也会逐步提高。参数（Parameter）可以看作旋钮，我们可以转动旋钮来调整程序的行为。任一调整参数的程序后，称为模型（Model）。通过操作参数而生成的所有不同程序（输入-输出映射）的集合称此为“模型族”。使用数据集来选择参数的元程序被称为学习算法（Learning algorithm）。
2022-08-21 15:42:02
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原创 【五天时间】Qt从入门到实战：第三天
添加新文件-Qt-设计师界面类-(.h,.cpp,.ui).ui中设计QSpinBox和QSliderWidget中使用自定义控件，拖拽一个Widget，点击提升为，点击添加，点击提升实现功能，改变数字，滑动条跟着移动，信号和槽监听提供getNum和setNum对外接口测试接口。...
2022-07-29 23:18:47
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原创 MySQL数据库的索引
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。打个比方，如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。拿汉语字典的目录页（索引）打比方，我们可以按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引）快速查找到需要的字。索引分为单列索引和组合索引。单列索引，一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，一个索引包含多个列。.........
2022-07-26 18:55:31
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原创 【五天时间】Qt从入门到实战：第二天
栈控件的使用//栈控件的使用//设置默认定位ui->stackedWidget->setCurrentIndex(1);});});});下拉框//下拉框ui->comboBox->addItem("奔驰");ui->comboBox->addItem("宝马");ui->comboBox->addItem("奥迪");显示图片显示动图。
2022-07-24 12:47:23
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原创 数据库系统
第一范式（1NF）在关系模式R中，当且仅当所有域只包含原子值，即每个属性都是不可再分的数据项，则称关系模式R是第一范式。（ST，CITY）和（ST，ZIP）都是候选码，ST、CITY、ZIP都是主属性，没有非主属性。例2候选码ABDC，从ABD出发可以走完上面的图，从C出发可以走完下面的图。第二范式（2NF）第一范式+（没有不完全依赖，不存在部分函数依赖）解决方案（学号，姓名，系号），（系号，系名，系位置）解决方案（学号，课程号，成绩），（课程号，学分）例1A选项，从A1出发可以走完全图。...
2022-07-22 14:22:12
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原创 【计算机网络】数据传输的封装与解封装，7层+4层+5层参考模型
TCP/IP四层模型，是由实际应用发展总结出来的，它包含了应用层、传输层、网际层和网络结构层，不过从实质讲，TCP/IP只有最上面三层，最下面一层没有什么具体内容，TCP/IP参考模型没有真正描述这一层的实现，只是要求能够提供给其上层-网络互连层一个访问接口，以便在其上传递IP分组。5层模型只出现在计算机网络学习教学过程中，他是对七层模型和四层模型的一个折中，及综合了OSI和TCP/IP 体系结构的优点，这样既简洁又能将概念阐述清楚。5层模型从上到下包含：应用层、传输层、网络层、数据链路层和网络层。
2022-07-19 23:55:42
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原创 【五天时间】Qt从入门到实战：第一天
Qt是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架。她为应用程序开发者提供建立艺术级图形界面所需的所有功能。它是完全面向对象的，很容易扩展，并且允许真正的组件编程。
2022-07-19 00:22:04
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原创 pytorch的两个函数 tensor.detach()，tensor.detach_()，tensor.clone() 的作用和区别
前言：当我们在训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播。1 tensor.detach()返回一个新的tensor，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得到的这个tensor永远不需要计算其梯度，不具有grad。即使之后重新将它的requires_grad置为true,它也
2022-04-07 16:09:28
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原创 torch.argmax()函数
argmax函数：torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False) 返回指定维度最大值的序号，dim给定的定义是：the demention to reduce，就是把dim这个维度，变成这个维度的最大值的index。1）dim表示不同维度。特别的在dim=0表示二维矩阵中的列，dim=1在二维矩阵中的行。广泛的来说，我们不管一个矩阵是几维的，比如一个矩阵维度如下：(d0,d1,…,dn−1) ，那么dim=0就表示对应到d0 也就是第一个维度，dim=1表示对应到
2022-03-08 17:23:18
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转载 String,StringBuffer,StringBuilder的区别
1 Java String 类是字符串常量字符串广泛应用 在Java 编程中，在 Java 中字符串属于对象，Java 提供了 String 类来创建和操作字符串。需要注意的是，String的值是不可变的，这就导致每次对String的操作都会生成新的String对象，这样不仅效率低下，而且大量浪费有限的内存空间。我们来看一下这张对String操作时内存变化的图：我们可以看到，初始String值为“hello”，然后在这个字符串后面加上新的字符串“world”，这个过程是需要重新在栈堆内存中开辟内存空
2022-03-02 10:25:16
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原创 LaTeX 公式编辑器（网页版）
极速尝试：https://www.latexlive.com/homeLaTeX 公式编辑器（网页版）！再也不怕复杂的公式了对于理工科粉丝，包括一些文科专业的粉丝，在撰写毕业设计、专业论文和一些日常的学习、工作交流中，难免需要在交流的文档中插入一些数学符号与数学公式，因此，如何快速、高效地实现文字、公式混排，编辑出美观、清晰的专业文档是学友们比较关注的话题。绝大多数会想到Math Type或者Mathpix这几款常见软件，小编前面也推送过一个免费的可用来编辑公式的神器EduEditer，但是这款软件需要
2022-02-13 11:11:06
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转载 对许多张图片进行批量裁剪，看看我是如何快速做到的
概要当我们需要对很多图片进行批量裁剪时，以往的办法是自己一张一张图片去操作，非常麻烦。有没有这样一个工具，能够帮我们批量进行处理呢？之前小编在网上找了非常多的软件，一个一个地安装试用，都不符合我想要的结果。终于，这个图片批量裁剪软件出现了，从此，对待此类问题就轻轻松松啦。背景经常处理图片的朋友们，总是会遇到对图片裁剪的需求。对于专业的伙伴们，可以通过 Photoshop 软件进行裁剪，当然很多图片编辑软件都有裁剪图片的功能。但是，我们今天要说的是另外一个需求，也就是一性次批量裁剪图片。网上有没有这样的
2022-01-12 22:00:27
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原创 【科研绘图】Visio保存为PDF时去掉黑框
【自动调节大小】->【适应绘图】Visio保存为PDF时去掉黑框最终效果参考：https://blog.csdn.net/m0_37518259/article/details/82791820
2022-01-09 21:16:55
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原创 MathType|强大的数学公式编辑器
如何在MathType中用LaTex代码编辑公式MathType作为数学公式的编辑工具在使用是非常简单，上手很容易，不需要专门的学习过程，也正是由于它的这个特点，越来越广泛地被各种人群使用。与之相比，LaTex代码编辑公式的能力也很优秀，但是它有一个复杂的学习过程。很多人为了能够让两者无缝对接，会在MathType中使用LaTex来编辑。那么如何在MathType中用LaTex编辑公式呢？具体操作如下：1.按照自己的使用习惯打开MathType公式编辑器，进入到公式编辑界面。2.在编辑界面中，用鼠
2021-12-30 22:59:53
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原创 VNetFamily-Tensorflow
https://hub.fastgit.org/junqiangchen/VNetFamilyVNetFamily-TensorflowThere are some VNet Variant Networks that implement with tensorflowVNetyou can see the paper, please refer to this linkWhat is the VNetAttentionGatedVNetyou can see the paper, pl
2021-11-19 22:28:50
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原创 CVPR 2021 involution：超越convolution和self-attention的神经网络新算子
1 原理1.1 普通卷积空间不变性：卷积核大小为Co×Ci×K×KC_o \times C_i \times K \times KCo×Ci×K×K，其中CoC_oCo和CiC_iCi分别是输出和输入的通道数目，K代表卷积核的大小。在尺寸为H×WH \times WH×W的特征图上共享相同参数的卷积核，即具有空间不变性。通道特异性：在每个通道C独享对应的卷积核。优点：参数共享平移不变性缺点：提取的特征单一，不能根据输入灵活调整卷积核的参数通道数量C较大时，参数量和计算量较
2021-10-30 21:39:31
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转载 论文解读：深度监督网络（Deeply-Supervised Nets）
所谓深监督(Deep Supervision)，就是在深度神经网络的某些中间隐藏层加了一个辅助的分类器作为一种网络分支来对主干网络进行监督的技巧，用来解决深度神经网络训练梯度消失和收敛速度过慢等问题。深监督作为一个训练trick在2014年就已经通过DSN(Deeply-Supervised Nets)提出来了。具体参见DSN论文。DSN的一个缺点在于使用的网络结构不够深，且辅助的分类器为传统的SVM模型。2015年的一篇Training Deeper Convolutional Networks w
2021-10-28 23:35:51
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转载 半监督学习之数据加载
1 图像分类数据集半监督数据加载：把需要设置为无标签样本的标签设置为-1，这样可以在交叉熵的时候设置忽略-1的标签class_criterion = nn.CrossEntropyLoss(reduction='sum', ignore_index=NO_LABEL)参考资料https://blog.csdn.net/Z609834342/article/details/106863690...
2021-10-16 11:52:32
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转载 如何读取NIFTI格式图像（.nii文件）
如何读取NIFTI格式图像（.nii文件）1 NIFTI格式图像1.1 什么是NIFTI格式图像1.2 为什么会出现NIFTI格式图像2 读取NIFTI格式图像2.1 ITK-SNAP2.2 itkwidgets2.3 simpleITK2.4 Nibabel参考文献在医学图像处理中，我们经常使用一种NIFTI格式图像（.nii文件），现在我们来看看1 NIFTI格式图像1.1 什么是NIFTI格式图像在讲解什么是NIFTI（Neuroimaging Informatics Technology I
2021-10-04 18:21:05
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转载 Pytorch中DataLoader类
1 基本流程首先熟知，pytorch 的数据加载到模型的操作顺序是这样的：创建一个 Dataset 对象创建一个 DataLoader 对象循环这个 DataLoader 对象，将img, label加载到模型中进行训练dataset = MyDataset()dataloader = DataLoader(dataset)num_epoches = 100for epoch in range(num_epoches): for img, label in dataloader:
2021-10-03 21:59:43
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转载 医学影像中用 python 读取 nrrd 文件、nrrd转nii、nrrd转h5
用 python 读取 nrrd 文件一般使用 pynrrd 这个库1 安装pynrrdpip 安装pip install pynrrd源码安装pip install git+https://github.com/mhe/pynrrd.gitcd pynrrdpip install . // 注意不要忘了最后的小点 2 读取 nrrd 文件//先导入 nrrd 库import nrrddata_path=r'你自己的 nrrd 文件路径’data,options=nrrd...
2021-09-26 21:33:34
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原创 深度学习语义分割理论与实战指南
图像分类、目标检测和图像分割是基于深度学习的计算机视觉三大核心任务。三大任务之间明显存在一种递进的层级关系，图像分类聚焦于整张图像，目标检测定位于图像具体区域，而图像分割则是细化到每一个像素。基于深度学习的图像分割具体包括语义分割、实例分割和全景分割。语义分割的目的是要给每一个像素赋予一个语义标签。语义分割在自动驾驶、场景理解、卫星遥感图像和医学影像等领域都有着广泛的应用场景。1 语义分割概述1.1 语义分割任务描述图像分割主要包括语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（In
2021-09-25 18:55:06
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转载 Linux命令：traceroute命令（路由跟踪）
Linux命令：traceroute命令（路由跟踪）Traceroute简介Traceroute原理Traceroute程序完整过程1 命令格式2 命令功能3 命令参数4 实例实例4.1：traceroute www.baidu.com实例4.2：跳数设置实例4.3：探测包使用的基本UDP端口设置6888实例4：把对外发探测包的等待响应时间设置为3秒Traceroute简介traceroute是用来检测发出数据包的主机到目标主机之间所经过的网关数量的工具。traceroute的原理是试图以最小的TTL（
2021-09-24 09:41:02
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转载 SpringBoot AOP实现接口次数访问统计
1 理论基础1.1 AOP是什么面向切面编程（AOP，Aspect Oriented Programming）可以通过预编译方式和运行时动态代理，实现在不修改源代码的情况下，给程序动态增强功能的的一种技术1.2 AOP能做什么统计接口访问次数数据库事务处理增强功能：在不改动源代码的基础上，为接口增加一些额外的功能2 Demo代码2.1 引入依赖<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="h
2021-09-23 17:22:54
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原创 MTCNN工作原理
论文地址：https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/paper/spl.pdfMTCNN是什么MTCNN，Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，它的主题框架类似于cascade。总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构。它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主
2021-09-20 18:30:37
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转载 数据仓库的MPP架构
百度开源数据库Apache Doris：基于MPP的交互式SQL数据仓库数据仓库的MPP架构1.MPP架构的大数据计算引擎2.MPP架构SMPNUMAMPPNUMA和MPP的相同点和不同点3.批处理架构和MPP架构批处理架构（如 MapReduce）与MPP架构的异同点批处理的优缺点MPP的优缺点批处理架构和MPP架构融合4.MPP架构的OLAP引擎1）只负责计算，不负责存储引擎1.Impala2.Presto2）既负责计算，又负责存储的引擎1.ClickHouse参考文献数据仓库的MPP架构1.MPP
2021-09-07 17:29:31
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原创 【神经网络架构】Pyramidal Convlution(PyConv)：金字塔卷积，“即插即用“，提升你的网络性能
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.11538.pdfgithub：https://github.com/iduta/pyconv作者认为，当前CNN主要存在两个不足：（１）实际的感受野不足；（２）在下采样中很多细节信息会丢失。参考资料https://www.cnblogs.com/gaopursuit/p/13340287.htmlhttps://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13184551.htmlhttps://blog.csd
2021-09-04 21:02:44
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转载 Java调用Python程序方法总结(最全最详细)
原文地址：http://blog.csdn.net/it_xiao_bai/article/details/79074988如何使用Java调用Python程序本文为大家介绍如何java调用python方法，供大家参考。实际工程项目中可能会用到Java和python两种语言结合进行，这样就会涉及到一个问题，就是怎么用Java程序来调用已经写好的python脚本呢，一共有三种方法可以实现，具体方法分别为大家介绍：1.在Java类中直接执行python语句此方法需要引用 org.python包，需要下
2021-09-02 11:40:34
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转载 log4j2 实际使用详解
原文链接：https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/71751835主流日志框架介绍log4j2由三个重要的组件构成：日志信息的优先级：这条日志信息的重要程度日志信息的输出目的地：指定将日志打印到控制台还是文件中日志信息的输出格式：控制日志信息的显示内容日志级别：log4j2具有6个正常级别，2个可用的特别日志级别从低到高：ALL<TRACE<DEBUG<INFO<WARN<ERROR<FAT
2021-08-27 17:19:25
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转载 路径处理库pathlib使用详解
原文链接：https://blog.csdn.net/itanders/article/details/88754606在编程中处理文件的读写操作时免不了要和文件路径打交道，甚至有时候为了完成某些场景功能会变的有些繁琐，以前在Python中操作文件路径，我们更多的时候是使用os模块。而到了Python3时代后，Python3的系统标准库pathlib模块的 Path 对路径的操作会更简单。甚至可以说pathlib已经可以完全替代os.path，它完全采用面向对象的编程方式，因为Python 文档给它的定
2021-08-27 11:02:54
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转载 Java异常处理
原文连接：https://www.runoob.com/java/java-exceptions.htmlJava异常处理Exception类的层次Java内置异常类异常方法捕获异常多重捕获块throws/throw关键字finally关键字声明自定义异常异常是程序中的一些错误，但并不是所有的错误都是异常，并且错误有时候是可以避免的。比如说，你的代码少了一个分号，那么运行出来结果是提示是错误 java.lang.Error；如果你用System.out.println(11/0)，那么你是因为你用0做
2021-08-25 10:08:17
166
基于PCA方法的ORL人脸识别及Python代码实现（包括ORL人脸数据）
2020-12-17
共享单车骑行数据分析
2020-11-26
lianjia.csv
2020-11-26
奇异值分解矢量图.zip
2020-11-19
Xshell-6.0.0125p.zip
2020-05-03
vue-dev-tools.zip
2020-04-10
Bootstrap.zip
2020-04-10
Dark Reader扩展程序.zip
2020-03-29
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