镇长1998-CSDN博客

原创算法基础课get总结

#include<string.h>1. memset(void *buffer, int c, int count) buffer：为指针或是数组,c：是赋给buffer的值,count：是buffer的长度. memset 函数按照字节进行赋值,上面的c是指出的是一个字节被赋的值. 如 1.有一个数组int a[len_a] 对其初始化 memset(a,...

2019-09-06 16:33:07 914

原创 HuggingFace Bert语言模型抽取句子表征向量

【代码】HuggingFace Bert语言模型抽取句子表征向量。

2023-06-12 15:29:19 462

原创【AIGC】阿里云服务器配置stable-diffusion-webui

阿里云服务器部署Stable- Diffusion-Webui

2023-05-16 03:28:03 2456

原创 [MMSegmentation] PR Model Ensemble

MMSegmentation PR

2022-10-24 19:49:16 257

原创 albumentations ToTensorV2

albumentations ToTensorV2from albumentations.pytorch import ToTensorV2ToTensorV2(p=1)只会[h, w, c] -> [c, h, w]，不会将数据映射到[0, 1]

2022-05-07 23:44:47 2773 1

原创 Windows终端与远程服务器tmux、vim 互相复制 / 粘贴内容

右键终端顶部的白框，选择属性在编辑选项中，将下图红框的内容选中，即可使用Ctrl + shift + C 复制内容，Ctrl + shift + V 粘贴内容

2021-11-05 11:42:47 638

原创 CursorResult 结果获取其长度

CursorResult 结果获取其长度 rows.rowcount

2021-10-26 11:24:02 877

sklearn中提供了一个参数组合的方法，该方法可以根据用户输入的各个参数的可能取值，产生所有参数的组合结果from sklearn.model_selection import ParameterGridparam_grid = {'a': [1, 2], 'b': [True, False]}for param in list(ParameterGrid(param_grid)): print(param) # 每一个param代表一种参数组合方式, param是一个字典, 具体内容类似于:.

2021-10-03 21:02:55 532

原创 selenium爬取图像

目标内容(红框中的图片)代码from tqdm import tqdmfrom selenium import webdriverfrom six.moves import urllibwd = webdriver.Chrome()names = ['spellList']targetUrls = ['https://lol.qq.com/data/info-spell.shtml#Navi', ]for index, name in enumerate(names): wd.

2021-09-25 12:09:13 939 2

原创 Pytorch torch.device

pytorch torch.devicedevice = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')torch.device的判断# 1. 直接判断 device == 'cuda' 或者 device == 'cpu' 这样是不能正确判断device的>>> torch.device('cuda:0')device(type='cuda', index=0)>>> torch.

2021-09-14 20:18:14 908

原创 Fabric.js 触发自定义事件 canvas.fire()

Send，触发自定义事件canvas.fire('custom:eventName', { any: 'payload' });Receive，接收自定义事件canvas.on({ 'custom:eventName': o => { // o: { any: 'payload' } },})

2021-08-21 00:23:18 990 1

原创 Fabric.js setCoords()

Fabric.js 中一些操作需调用setCoords()才能重新计算控制位置(改变Object状态)哪些操作后需要调用setCoords()object.set('left', 123)object.setTop(456)object.set('width', 100)object.set('height', 100)object.set('scaleX', 1.5)object.set('scaleY', 1.5)object.set('skewX', 20)object.set('s

2021-08-18 22:51:02 2751 1

原创 Fabric.js Failed to execute ‘toDataURL‘ on ‘HTMLCanvasElement‘: Tainted canvases may not be exported

Fabric.js Failed to execute ‘toDataURL’ on ‘HTMLCanvasElement’: Tainted canvases may not be exported.问题想导出fabric.js canvas的绘制信息，并设置背景图片，导出是出现文章标题描述的错误代码 const imgObj = new Image() imgObj.src = currentHit.data canvas.width = imgObj.natu

2021-08-18 17:48:23 1052

原创 Mac Pytorch 模型下载位置

/Users/用户名/.cache/torch/hub/checkpoints

2021-08-02 16:38:09 302 2

原创 Python3 读取网络图片，并保存至内存中

# img_path 是img的完整路径，如 https://gimg2.baidu.com/image_search/src=http%3A%2F%2Fimg1.utuku.china.com%2F640x0%2Fent%2F20200522%2F6ca7ef26-3c5b-4994-9e12-a7a9acc33092.jpg&refer=http%3A%2F%2Fimg1.utuku.china.com&app=2002&size=f9999,10000&q=a80&a.

2021-07-27 18:56:07 1347

原创 type object Image has no attribute fromarray

我的错误原因: Image包导入错误错误导入: from PIL.Image import Image正确导入: from PIL import Image

2021-07-23 15:21:50 657

原创 Pytorch 镜像Padding

对图像进行边缘镜像填充path = '/root/PycharmProjects/test/label/'for file in os.listdir(path): pad = transforms.Pad(padding=64, padding_mode='reflect') #镜像填充宽度为64 totensor = transforms.PILToTensor() toimg = transforms.ToPILImage() img = totensor(I

2021-05-05 10:32:10 588

原创 PaddlePaddle 获取BackBone的中间层feature map

import paddleimport paddle.nn as nnfrom paddle.vision.models import vgg16, resnet50import osclass Resnet(nn.Layer): def __init__(self): super(Resnet, self).__init__() self.net = resnet50(pretrained=True) self.layer0 = nn.S.

2021-04-14 16:52:34 673

原创 Ubuntu 报错：bash: pip: command not found

0. 目前我的Ubuntu初始系统中是没有安装pip工具的，因此找不到pip命令1.sudo apt-get updatesudo apt-get install python3-pip # 如果Python2和Python3都存在

2021-04-13 22:46:19 2230

原创 pyqt5 designer QLabel插入图片

1. 选中要插入图片的QLabel2. 在Designer右侧属性编辑器中选中pixmap属性3. 选择要插入的图片即可

2021-04-09 14:03:11 4654 4

原创 Pytorch 加权BCE损失

bce_loss = nn.BCELoss(reduction='none') # 默认选项是mean, 设置为none后会返回一个和target一样尺寸的tensor, 每个位置的数字对应网络输出和target对应位置上的lossweight = torch.zeros_like(target)weight = torch.fill_(weight, 0.2)weight[target > 0] = 0.8bce_loss = bce_loss(input.float(), targ.

2021-04-07 20:52:12 2518 9

原创 LeetCode 80. 删除有序数组中的重复项 II

给你一个有序数组 nums ，请你原地删除重复出现的元素，使每个元素最多出现两次，返回删除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。链接：????1. 使用了Vector的erase方法来进行原地删除, 但是看到更好的方法是判断nums[k] 与 nums[k-2]相不相同2. vector在erase某个位置的元素之后, 后面的元素会相应的前进一格class Solution {public:

2021-04-06 13:26:03 54

原创 LeetCode 556. 下一个更大元素 III

给你一个正整数n ，请你找出符合条件的最小整数，其由重新排列 n中存在的每位数字组成，并且其值大于 n 。如果不存在这样的正整数，则返回 -1 。注意，返回的整数应当是一个 32 位整数，如果存在满足题意的答案，但不是 32 位整数，同样返回 -1 。示例 1：输入：n = 12输出：21示例 2：输入：n = 21输出：-1提示：1 <= n <= 231 - 1链接：????1. 当n指定的数字进行降序排序时，组成的数是最小的2. 从低

2021-03-27 13:14:21 137

原创 Image.blend ValueError: images do not match

Traceback (most recent call last): File "/root/PycharmProjects/ADSFN/test.py", line 21, in <module> img = Image.blend(img1, label, 0.7) File "/root/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/PIL/Image.py", line 2939, in blend return im1._new(.

2021-03-23 18:50:40 2457 3

原创 LeetCode 1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

给出由小写字母组成的字符串S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。示例：输入："abbaca"输出："ca"解释：例如，在 "abbaca" 中，我们可以删除 "bb" 由于两字母相邻且相同，这是此时唯一可以执行删除操作的重复项。之后我们得到字符串 "aaca"，其中又只有 "aa" 可以执行重复项删除操作，所以最后的字符串为 "ca"。链接：????

2021-03-09 11:53:44 94

原创 LintCode 680. 分割字符串

描述给一个字符串,你可以选择在一个字符或两个相邻字符之后拆分字符串,使字符串由仅一个字符或两个字符组成,输出所有可能的结果样例样例1输入： "123"输出： [["1","2","3"],["12","3"],["1","23"]]本题是求字符串的所有分割方式，和 LeetCode 139题思路相同要求每个拆分的子串最多两个字符，只需要在原本求所有分割方式的基础上判断下，只有当分割子字符串长度<=2，才会递归class Solution {public:

2021-03-07 23:46:17 116

原创 LeetCode 131. 分割回文串

给你一个字符串 s，请你将 s 分割成一些子串，使每个子串都是回文串。返回 s 所有可能的分割方案。回文串是正着读和反着读都一样的字符串。示例 1：输入：s = "aab"输出：[["a","a","b"],["aa","b"]]示例 2：输入：s = "a"输出：[["a"]]提示：1 <= s.length <= 16s 仅由小写英文字母组成链接：????本题基本就是字符串的所有分割方式只需要在字符串的所有分割结果中判断该分割结果是不是都

2021-03-07 23:07:46 219

原创 LeetCode 503. 下一个更大元素 II

给定一个循环数组（最后一个元素的下一个元素是数组的第一个元素），输出每个元素的下一个更大元素。数字 x 的下一个更大的元素是按数组遍历顺序，这个数字之后的第一个比它更大的数，这意味着你应该循环地搜索它的下一个更大的数。如果不存在，则输出 -1。示例 1:输入: [1,2,1]输出: [2,-1,2]解释: 第一个 1 的下一个更大的数是 2；数字 2 找不到下一个更大的数；第二个 1 的下一个最大的数需要循环搜索，结果也是 2。注意: 输入数组的长度不会超过 10000。链接：???

2021-03-06 13:23:02 106

原创 Pytorch tensor.sum()

Pytorch 中tensor.sum(axis) 会按照指定的维度进行求和，但是对于N * C * H * W 这种类型的输入，如果通过 sum 获得 N * C * 1 * 1 的输出该怎么做？a = torch.ones(size=(1, 3, 4, 4))b = a.sum(axis=[2, 3], keepdim=True)print(b.shape) # (1, 3, 1, )print(b) # [[ [[16]], [[16]], [[16]] ]].

2021-03-05 13:21:46 9727 3

原创机器学习 BN层实现细节

BN层实现细节:一个问题:在上图中的最后一行中, 进行了scale 和 shift, 这样做的原因是如果没有scale和shift且使用sigmoid作为激活函数的话, 那么BN会使得输入sigmoid的数据都处于其梯度较大的区域，而如果都在该区域的话, sigmoid的非线性拟合能力将会被减弱, 因为这段区域与线性比较相似, 因此会降低模型的拟合能力, 因此需要将一部分数据移出梯度较大的区域。...

2021-02-27 11:58:11 566

原创 CNN 卷积的权值共享和局部连接特点

CNN中卷积的特点:权值共享、局部连接权值共享: 卷积操作会产生多个channel, 而每个channel中的每个元素值都是由相同的卷积核产生的, 一个卷积核kernel可以看成是一个模式搜索器，它对特定的模式感兴趣，换言之，只有特定的模式才能使其激活，激活则代表输出值较大。由于对于图像来说特定的模式可以出现在图像的任何位置，因此卷积核也需要对整张图片进行完整的搜索(卷积核滑动)，以搜索出所有其感兴趣的区域由下图所示: 鸟嘴可能出现在图中左上角也可能出现在图的中间位置局部连接: 在...

2021-02-23 14:45:56 3279

原创求滑动窗口中的最大值和最小值

滑动窗口: 一般使用双指针算法，左指针l和右指针r之间的空间称为窗口，由于指针是不断移动的，从而窗口也可以移动，称为滑动窗口。滑动窗口的最值: 由于窗口是移动的，移动的过程中有新元素的加入也有旧元素的弹出。每一次元素的加入或弹出都可能使窗口中元素的最值发生变化，也正是会发生变化，使得无法直接获取任意时刻滑动窗口的最值。单调队列求滑动窗口最值: 虽然滑动窗口中不断有新元素加入和旧元素弹出，但是始终都有一个特点就是新元素都是从右指针r处加入的，旧元素都是从左指针l处弹出的。当一个元素如果是当前..

2021-02-21 13:19:08 1595

原创 skimage.morphology.dilation 运行错误

错误: File "Dialation.py", line 19, in <module> img = binary_dilation(img, disk(5))File "/root/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/skimage/morphology/misc.py", line 39, in func_out return func(image, selem=selem, *args, **kwargs)File .

2021-02-19 17:24:39 588

原创多源BFS

多源BFS，即同时存在多个起点，然后要求计算出图中任意一个点距离所有起点的最短距离，即图中任意点到每个起点的距离的最小值。和一般的BFS的区别在于存在多个起点，而我们可以对所有的起点建立一个虚拟超级起点S，S与所有给定的起点一步相邻。设S到点A的最短距离为x，则 min(给定的所有起点中到A的最短距离) = x。Step 1: 将所有的起点都加入队列中Step 2:void bfs()//广度优先遍历{ int dx[] = {-1, 0 , 1, 0}, dy[] =..

2021-02-18 20:33:05 451