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RSS订阅原创 MySQL安装到最后一步没反应
时间：2020.2.26按照通用教程，卸载重装，删除注册表以及C盘的ProgramData下的MySQL都没有用，本次解决方案如下：1.强退未响应的打√界面,也就是任务管理器强退2.然后在本地硬盘找到MySQL的文件夹3.打开bin目录4.直接运行MySQLInstanceConfig.exe(以管理员身份运行)5.按照你正常安装的选项去配置这个时候会发现最后一步已经打了2个√,甚至直...
2020-05-27 17:00:53
734
原创 if __name__ == '__main__'的理解
代码1：结果：分析：当直接运行test1.py时，内置的__name__属性会被赋值为__main__，因此会执行if语句的内容代码2：结果：分析：import test_1也就是在test_2的模块中引入test_1模块，当我们直接运行test_2模块而不是test_1模块时，test_1模块中的内置属性__name__的值就不再是__main__（因为它现在是被别人调用的，...
2019-09-20 11:20:58
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原创 R-CNN笔记
参考文章：https://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/52133338文章写得非常详细，但是对R-CNN训练过程的样本标签部分写得不够清楚，于是阅读R-CNN项目源码，并记录笔记。R-CNN源码地址：https://github.com/Liu-Yicheng/R-CNN一、训练SVM的过程1）假设数据集有两类花，A和B，对于每一类花训练一个S...
2019-09-11 16:45:54
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原创 np.random.get_state()
state = np.random.get_state()两个用法：1、与np.random()函数一起使用，使得多次生成的随机数相同，示例代码如下：import numpy as npstate = np.random.get_state()a = np.random.randint(10)b = np.random.randint(10)np.random.set_stat...
2019-06-27 22:14:52
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原创 Windows10安装LabelI
1、下载LabelImg：https://github.com/tzutalin/labelImg如下图：2、打开cmd或Anaconda Prompt：pip install pyqt5pip install lxml3、进入到LabelImg-master目录下，执行命令：pyrcc5 -o resources.py resources.qrc这个是转换命令，把Qt文件格式转...
2019-06-25 11:14:42
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原创 安装labelImg时报错ModuleNotFoundError: No module named 'libs.resources'
安装LabelImg到最后一步，打开LabelImg时报错：解决方案：将LabelImg-master中的resources.py复制到lib文件中，如下图：再输入命令即可打开LabelImg：参考文章：https://blog.csdn.net/Bryan_QAQ/article/details/90763167...
2019-06-25 10:22:15
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原创 tensorflow报错"kernel died,restart again"的解决方案
解决方案：在ANACONDA下创建一个新的tensorflow环境即可。打开cmd或Anaconda Prompt，输入“activate tensorflow”即可切换到新环境：之后安装各种包的时候都要在这个环境下进行，比如在这个环境下安装tensorflow，则先要激活这个环境，然后输入pip install tensorflow，其他包同理...
2019-06-24 09:37:59
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原创 tensorflow的computer_gradients()和tf.gradients()函数
函数原型：computer_gradients(loss,val_list)loss:损失函数，也即需要被优化的tensorval_list：需要求梯度的变量列表简单示例：w = tf.Variable(initial_value=10., dtype='float32')y = w*w + 2opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0....
2019-06-18 22:37:54
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原创 将带有字符型的numpy数组内容写入txt文件
示例代码：import numpy as npa = np.array([['a','b'], [1,2]])np.savetxt("result1.txt", temp,fmt='%s %s',delimiter=' ')结果：
2019-06-17 10:27:18
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原创 从BP算法的4个公式分析梯度消失问题
（1）为网络中每个神经元的错误量的计算公式，上标l代表第几层 ，下标j代表该层的第几个神经元，z代表神经元的加权输入，这个公式可以这样理解：某个神经元的错误量为损失函数对它的加权输入的偏导数，也就是损失函数对它的加权输入的变化率，如果损失函数对某个神经元的加权输入的改变而变化得很大，说明该神经元的错误量很大，也就意味着该神经元还需要学习（调整连接它的权重值的大小）。（2）为输出层神经元的错误量...
2019-05-26 00:15:46
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原创 关于LBP算法的skimage.feature.local_binary_pattern（）函数解析
LBP算法参考文章：https://blog.csdn.net/heli200482128/article/details/79204008示例代码：from __future__ import divisionimport skimage.ioimport skimage.featureimport skimage.colorimport skimage.transformim...
2019-05-23 20:18:29
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原创 numpy的newaxis
newaxis的作用为给numpy数组增加新的维度示例代码：import numpy as npa = np.array([1,2,3]) #a.shsape=(3,)a1 = a[np.newaxis,:] #a1.shape=(1,3)print(a1) #[[1 2 3]]a2 = a[:,np.newaxis] #a2.shape=(3,1)print(a2)打印结果...
2019-05-22 12:16:59
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原创 numpy数组中冒号的使用
示例代码：import numpy as npa = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(a[:,2])#输出[3,6]a[:,2]的意思就是取a的所有行的第2列元素同理a[1,:]的结果为[1,2,3]
2019-05-22 11:59:01
824
原创 TensorFlow之tf.Variable_scope、tf.Variable以及tf.get_Variable
https://www.cnblogs.com/MY0213/p/9270864.htmlhttps://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/787887721、tf.variable与tf.get_variabletensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制，通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_var...
2019-05-21 14:21:09
179
原创 关于Ubuntu18.04更换国内源的方法
参考这篇文章https://blog.csdn.net/daerzei/article/details/84873964
2019-05-21 14:21:01
16943
原创 python创建pth格式文件的方法
https://blog.csdn.net/zhongbeida_xue/article/details/86649896python在遍历已知的库文件目录过程中，如果见到一个.pth 文件，就会将文件中所记录的路径加入到 sys.path 设置中，于是 .pth 文件说指明的库也就可以被 Python 运行环境找到了。python中有一个.pth文件，该文件的用法是：首先xxx.pth...
2019-05-21 14:20:53
8987
原创 TensorFlow之tf.concat()
https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82380118tf.concat()为tensorflow中用来拼接张量的函数tf.concat([tensor1, tensor2, tensor3,...], axis)示例： t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 1...
2019-05-21 14:20:37
196
原创 TensorFlow之tf.nn.conv2d()
https://blog.csdn.net/zuolixiangfisher/article/details/80528989方法定义tf.nn.conv2d (input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)参数:input : 输入的要做卷积的图片，要求为一个...
2019-05-21 14:20:31
126
原创 Tensorflow之tf.split()
https://blog.csdn.net/weixin_34613450/article/details/82725036https://blog.csdn.net/kdongyi/article/details/82910632在这里插入代码片split( value, num_or_size_splits, axis=0, num=None, ...
2019-05-21 14:20:23
668
原创 TensorFlow之tf.nn.bias_add()以及如何看张量的行列通道
https://blog.csdn.net/qq_37174526/article/details/80905693张量的行、列、通道[[[1 4] [2 5] [3 6]] [[7 10] [8 11] [9 12]]]上图是一个三维张量[2,3,2]，第一个维度是2，于是最外面的中括号里面套了2个子张量，也就是2个3*2的张量，我们把其中一个提取出来...
2019-05-21 14:20:13
1569
原创 np.hstack()和np.vstack()
https://blog.csdn.net/m0_37393514/article/details/79538748np.hstack()和np.vstack()是numpy的两个拼接数组的方法np.vstack():在竖直方向上堆叠np.hstack():在水平方向上平铺示例代码：import numpy as nparr1=np.array([1,2,3])arr2=np.a...
2019-05-21 14:20:07
432
原创 关于Ubuntu18.04的安装以及遇到各种问题的解决方案
Ubuntu18.04安装的基本步骤遵循如下网址：https://www.jb51.net/os/windows/565368.html需要的软件参考以下网址：https://blog.csdn.net/flyyufenfei/article/details/79187656当时无法进入Windows系统时的主要参考解决方案：https://blog.csdn.net/The_laste...
2019-05-21 14:19:58
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原创 关于/boot磁盘空间不足的解决办法
http://www.cnblogs.com/lenmom/p/10301155.html上述文章为主要参考，内容很详细df -h 命令查看磁盘占用情况uname -a 查看当前使用的内核版本dpkg --get-selections |grep linux 查看已安装的内核版本，能看到已经安装的版本，其中带image的一般就是旧版本，其中...
2019-05-21 14:19:50
3198
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原创 关于sudo vim找不到命令(Ubuntu18.04)的解决方案
打开终端，输入命令: sudo apt-get install vim-gtk参考文章：https://blog.csdn.net/zht741322694/article/details/78959338
2019-05-21 14:19:41
23898
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原创 关于根目录（/）下空间不足的解决方案
记事：2019年5月7日在安装cuda时由于根目录下空间已满导致安装失败，于是乎寻求各种解决方案继而写下这篇文章参考：https://blog.csdn.net/water_93/article/details/84062512https://blog.csdn.net/czb6816/article/details/83998410首先使用df -h 指令查看硬盘使用情况，发现/目...
2019-05-21 14:19:34
8056
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原创 关于安装cuda时出现的问题
问题如下：正在读取软件包列表… 完成正在分析软件包的依赖关系树正在读取状态信息… 完成有一些软件包无法被安装。如果您用的是 unstable 发行版，这也许是因为系统无法达到您要求的状态造成的。该版本中可能会有一些您需要的软件包尚未被创建或是它们已被从新到(Incoming)目录移出。下列信息可能会对解决问题有所帮助：下列软件包有未满足的依赖关系：cuda : 依赖: cuda-...
2019-05-21 14:19:27
2907
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原创 关于如何在vim文本编辑器中编辑内容的问题
原因是安装完cuda后要添加一下环境变量，进入vim模式后不知道如何加入环境变量，于是乎参考了小甲鱼的一篇文章。参考文章:https://www.cnblogs.com/cappuccinom/p/8978688.html...
2019-05-21 14:19:19
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原创 关于安装cuDNN的问题
安装完cuda9.0后，紧接着要安装cuDNN，从以下地址进入女nvidia官网下载cuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载需要注册登陆对于cuda9.0来说，需要安装cuDNN是7.0.5接下来依次执行如下4条语句：tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgzsudo cp -P cuda...
2019-05-21 14:18:45
465
原创 关于python setup.py install报错的问题
在准备tensorflow的目标检测环境时，执行到python setup.py install这步时报错，报的错误是(error: can’t create or remove files in install directory)，解决方案是使用如下语句：sudo python setup.py install参考文章：https://blog.csdn.net/nathan8/artic...
2019-05-21 14:18:36
10179
原创 pip安装库报错：Could not find a version that satisfies the requirement absl-py (from versions
解决方案是：pip install absl-py -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com用国内的镜像源来加速
2019-05-21 14:18:27
5554
2
原创 关于使用conda指令安装速度过慢的问题
在conda create -n tensorflow python=3.6.5安装tensorflow环境时，安装的一些库速度实在太慢，解决方案如下：为conda添加清华源，执行下列3条语句conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --ad...
2019-05-21 14:18:15
3916
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原创 ubantu18.04解决：ImportError: No module named nets
解决方案：export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:pwd:pwd/slim
2019-05-21 14:18:05
1004
原创 深度学习中的端到端是什么意思？
简单来说，端到端思想就是输入原始特征，输出预测结果，我们不需要像传统机器学习算法那样进行一系列的特征提取，暂时更新这么多
2019-05-21 14:17:52
9017
1
原创 关于颜色直方图中bins的理解
对于颜色直方图来说，横坐标是颜色空间（对应灰度直方图的灰度值），纵坐标是该颜色的像素点的数量。对于常用的RGB坐标一共有256x256x256=16777216种，这样横坐标过多，而且很多横坐标对应的像素点数量很少，整个直方图会很稀疏。因此将颜色空间划分为若干个小的颜色区间，对于每个颜色通道（R,G,B），每32个划分到一个bin里面，这样每个颜色通道就有8bins，也就是每个颜色通道只能取8个...
2019-05-21 14:17:32
18974
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原创 windows10下安装gpu版的tensorflow
1、首先下载cuda10.0，下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal如下图：点击下载，得到如下安装包文件：安装cuda10.0：...
2019-05-21 14:17:21
177
原创 关于ImportError: cannot import name '_validate_lengths'的解决方案
参考文章：https://blog.csdn.net/weixin_44508906/article/details/87347875主要原因是numpy版本更新导致的，之前1.14.13版本正常，更新到1.16.2就报这个错误
2019-05-21 14:17:11
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原创 关于Image.new（）的用法
代码如下：img = Image.new('RGB', (125, 125))img.show()结果：可见，图像img为125x125大小的黑色图像，因为变量color不赋值的话，图像内容被设置为0，即黑色，若变量color赋值，如以下代码所示：img = Image.new('RGB', (125, 125),"red")img.show()结果：...
2019-05-21 14:16:58
35916
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原创 基于图的图像分割源码解析
计算边的代码如下：def create_edge(img, width, x, y, x1, y1, diff): vertex_id = lambda x, y: y * width + x w = diff(img, x, y, x1, y1) return (vertex_id(x, y), vertex_id(x1, y1), w)def build_grap...
2019-05-21 14:16:42
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空空如也
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