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RSS订阅原创 解决Mac下腾讯会议无法使用OBS等虚拟摄像头问题（不关闭SIP，适用M1）
通过更新签名的方式，在不开启SIP的前提下，在MacOS下在腾讯会议、钉钉等应用下使用虚拟摄像头。
2022-05-08 21:39:37
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原创 MacOS 下 Safari、Chrome 等浏览器 无法打开知到（智慧树）等网页解决方案
通过Downie 4 内置浏览器，解决Mac 系统上打不开特定网页的问题
2021-12-24 21:02:51
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原创 思科模拟器Cisco Packet Tracer 7.3 for Mac 安装和汉化（带安装包和汉化包）
一、环境MacOS 11 （macOS 10 以上都ok）Cisco Packet Tracer 7.3Cisco Packet Tracer 汉化包（7.0以上都适用）二、安装包下载安装包链接: https://pan.baidu.com/s/1PXMFUKNlQwBYgEnD5tvycw 提取码: fk64–来自百度网盘超级会员v5的分享汉化包链接: https://pan.baidu.com/s/1YR0DPadSJcbp9kMpWfXg8Q 提取码: i43p–来自百度网盘超级会
2021-09-15 14:40:59
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原创 Remix 编译报错：Compiler not yet loaded
一、博主环境（与环境关系应该不大）system: Macos 10.15浏览器: chrome84二、问题描述：点击complite编译时报错：Compiler not yet loaded三、问题解决：如果打开remix web网页端时显示则讲网页改为http网页即可（https可能出现加载错误）如果确认是http网页后，还是有此报错：检查solidity版本，修改程序对应的对应的solidity版本...
2020-08-18 12:10:17
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原创 永兴的tensorflow笔记-16 可视化工具tensorboard 1 简单介绍
一、TensorBoard：TensorBoard 是 TensorFlow提供的一组可视化工具（a suite of visualization tools），可以帮助开发者方便的理解、调试、优化TensorFlow 程序 。TensorBoard 可以有效 地展示 TensorFlow 在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以 及训练中使用 到的图像等信息。它通过将tenso...
2020-01-29 21:43:19
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原创 永兴的tensorflow笔记-15 卷积神经网络实践
一、什么是卷积神经网络？卷积神经网路（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网路由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网路）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网路能够利用输入数据的二维结构。与其他深...
2020-01-27 20:12:43
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原创 永兴的tensorflow笔记-14 池化层以及Dropout层
一、什么是池化层？池化（Pooling）是卷积神经网络中另一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化（Max pooling）”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。直觉上，这种机制能够有效地原因在于，在发现一个特征之后，它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小，...
2020-01-25 19:14:32
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原创 永兴的tensorflow笔记-13 卷积操作
一、什么是卷积？（Convolutional）卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片 上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核 内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后(可不加），最后得到输出图片中的一个像素值。在原始的输入上进行特征的提取。特征提取简言之就是，在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取。二、卷积的作用：...
2020-01-22 11:43:49
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原创 永兴的tensorflow笔记-12 滑动平均（影子值）
点击图片进行查看一、什么是滑动平均？滑动平均法(moving average)又称移动平均法。在简单平均数法基础上，通过顺序逐期增减新旧数据求算移动平均值，借以消除偶然变动因素，找出事物发展趋势，并据此进行预测的方法。简单来说就是 参数变化 时 滑动平均（影子值），跟随参数的变化 进行缓慢追随。滑动平均(exponential moving average)，或者叫做指数加权平均，可以...
2020-01-21 22:00:50
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原创 永兴的TensorFlow笔记-11 多层感知器下的手写字识别
一、多层感知器：多层感知器（Multilayer Perceptron,缩写MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图，由多个的节点层所组成，每一层都全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。一种被称为反向传播算法的监督学习方法常被用来训练MLP。MLP是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不...
2020-01-19 12:18:21
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原创 永兴的Tensorflow笔记-10 正则化
一、什么是正则化？在机器学习中正则化（英语：regularization）是指为解决适定性问题或过拟合而加入额外信息的过程。在机器学习和逆问题的优化过程中，正则项往往被加在目标函数当中。过拟合：神经网络模型在训练数据集上的准确率较高，在新的数据进行预测或分类时准确率较低，说明模型的泛化能力差。二、正则化的作用是什么？由于损失函数只考虑在训练集上的经验风险，这种做法可能会导致过拟合。...
2020-01-15 11:38:10
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原创 Tensorflow ValueError: No variables to optimize.
一、环境：Tensorflow == 1.14二、报错描述：ValueError: No variables to optimize.三、原因分析：tensorflow是以计算图的形式的机器学习框架，没有可优化的参数，代表您没有定义相关的学习参数。四、解决问题：比如：w = tf.zeros([748,10]) b = tf.zeros([10])应该改为：w = tf.V...
2020-01-14 15:00:27
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原创 Mac 加载mnist数据集 报错（Process finished with exit code 134 (interrupted by signal 6: SIGABRT)）
一、环境：MacOSpycharmtensorflow 1.14numpy 16.04二、报错描述：program. That is dangerous, since it can degrade performance or cause incorrect results. The best thing to do is to ensure that only a single Op...
2020-01-12 14:44:30
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原创 永兴的tensorflow笔记-9 全连接MNIST初体验（手写字识别）
一、什么是全联接神经网络？全连接神经网络(fully connected neural network)，顾名思义，就是相邻两层之间任意两个节点之间都有连接。全连接神经网络是最为普通的一种模型（比如和CNN相比），由于是全连接，所以会有更多的权重值和连接，因此也意味着占用更多的内存和计算。全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全...
2020-01-12 14:06:10
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原创 永兴的tensorflow笔记-8 反向传播（BP）以及优化函数详解
一、什么是反向传播？反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 在神经网络上执行梯度下降法的主要算法。该算法会先按前向传播方式计算（并缓存）每个节点的输出值，然后再按反向...
2020-01-11 15:24:17
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原创 Python numpy.matrix 矩阵索引方法 (item)
一、环境：numpy 1.16.4python 3.7二、描述：import numpy as npa = np.mat([[1]])print(type(a))print("a:",a)print("a[0][0]:",a[0][0])输出：可以看出,直接的索引无法对numpy.matrixl目标进行索引如果是numpy.ndarray类型，则可以进行索引import...
2020-01-10 16:38:01
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原创 永兴的Tensorflow笔记-7 损失函数以及神经网络的基本属性
一、神经网络的基本属性：神经网络 的四个基本属性：（1）非线性：非线性是自然界的普遍特征。脑智能是一种非线性现象。人工神经元处于两种不同的激活或抑制状态，它们在数学上是非线性的。由阈值神经元组成的网络具有更好的性能，可以提高网络的容错性和存储容量。（2）无限制性：神经网络通常由多个连接广泛的神经元组成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特性，而且还取决于单元之间的相互作用和互连。通过...
2020-01-10 11:22:19
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原创 WARNING:tensorflow:From4: The name tf.Session is deprecated. Please use tf.compat.v1.Session instead
一、环境：tensorflow 1.14二、报错描述：WARNING:tensorflow:From /Users/suyongxing/gogodate/pythonProject/TensorLearn/lesson_one/test33.py:4: The name tf.Session is deprecated. Please use tf.compat.v1.Session in...
2020-01-09 21:47:00
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原创 解决tensorflow下由于numpy版本问题运行造成的警告错误 （np_resource = np.dtype（[（“ resource”，np.ubyte，1）]）]) _np_qint8 等）
一、博主环境：python 3.7tensorflow 1.14numpy（原版本）1.17.0二、报错描述：/ .local / lib / python3.7 / site-packages / tensorboard / compat / tensorflow_stub / dtypes.py：541：FutureWarning：传递（type，1）或'1type'作为其同义词类型...
2020-01-09 21:41:22
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原创 永兴的tensorflow笔记-6 激活函数
一、基本神经元：神经元模型：用数学公式表示为：f 为激活函数，w为权重，b为偏置。人工神经网络是由神经元构成的。二、什么是激活函数？将线性函数转变为非线性函数，负责将神经元的输入映射到输出端。激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型的学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。在神经元中，输入的 inpu...
2020-01-09 14:58:18
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原创 永兴的tensorflow笔记-5 tf编程基础 1
一、TensorFlow的编程模型：TensorFlow的命名源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维度的数组，Flow （流）意味则 计算图 的计算。Tensorflow 是张量从一端流到另一端的计算过程，也就是Tensorflow的编程模型。模型的运行机制：Tensorflow 的机制属于定义与运行相互分离。从操作层面可以抽象为：模型构建 和 模型运行。名称定...
2020-01-08 15:38:03
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原创 永兴的Tensorflow笔记-3 神经网络开发基础
本章强烈建议和 lesson 4 一起学习点击打开一、什么是模型？TensorFlow计算模型 = 计算图计算图的概念：TensorFlow的名字中已经说明了最重要的两个概念——Tensor（张量）和Flow（流）。TensorFlow是通过一个计算图的形式来表达计算的编程系统。TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。如果一个运算...
2020-01-07 20:25:43
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原创 永兴的Tensorflow笔记-4 初试机器学习
一、我们要做什么？简单问题：如何让机器学会不通过明确的数学公式，输入任意值，输出他的3倍？我们需要做什么：我们需要从一组看似混乱的数据中总结出 输出 约等于 3 倍 输入 的规律。二、我们要怎么做？一般机器学习分为四个步骤：准备数据搭建模型迭代训练使用模型准备数据阶段我们会收集和任务有关的数据，然后我们会搭建神经网络模型，通过一定的迭代训练让神经网络学习到数据的特征，从而得...
2020-01-07 16:22:06
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原创 永兴的TensorFlow笔记-2 基本概括
一、概括：TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组. 例如, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组, 这四个维度分别是 [batch, height, width, c...
2020-01-06 18:41:15
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原创 解决 Mac Pycharm Process finished with exit code 134 (interrupted by signal 6: SIGABRT) 报错
一、错误描述：1、环境：MacOS 15PycharmOpenCV2、使用描述：Pycharm 中使用 OpenCV cv2.VideoCapture(0) 调用Mac本机摄像头报错Process finished with exit code 134 (interrupted by signal 6: SIGABRT)但是可以在终端成功使用3、报错分析：MacOS Cata...
2020-01-05 23:32:18
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原创 永兴的TensorFlow笔记-1 人工智能简介
一、什么是人工智能？1、概念：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞...
2020-01-05 16:52:59
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原创 永兴的笔记-OpenCV-11模版匹配 (python)
一、什么是模版匹配？描述：模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。局限性：模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。定义： 模板就是一副已知的小图像，而模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标，已知该图中有...
2020-01-05 15:34:11
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原创 永兴的笔记-OpenCV-14视频基本操作 1
一、什么是视频？1、视频的基本概念：视频（Video）泛指将一系列静态影像以电信号的方式加以捕捉、纪录、处理、储存、传送与重现的各种技术。连续的图像变化每秒超过24帧（frame）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；看上去是平滑连续的视觉效果，这样连续的画面叫做视频。简单来说视频就是很多张照片连续切换。2、视频的基本属性：画面更新率（FPS）：Frame rat...
2020-01-04 15:16:27
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原创 永兴的笔记-OpenCV-9 图像轮廓
一、什么是图像轮廓？1、轮廓的基本概念：构成图形或物体的外缘的线条。2、轮廓检测：轮廓检测指在包含目标和背景的数字图像中，忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响，采用一定的技术和方法来实现目标轮廓提取的过程。它是目标检测、形状分析、目标识别和目标跟踪等技术的重要基础。3、图像中的信号：图像中的低频信号和高频信号也叫做低频分量和高频分量。 简单一点说，图像中的高频分量，指的是图像强度...
2020-01-03 19:21:06
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原创 永兴的笔记-OpenCV-7图像直方图 2 直方图均衡化、图像掩膜 、图像归一化、直方图的反向投影
一、直方图均衡化：1、什么是直方图均衡化：直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比越大，差异范围越小代表对比越小，好的对比率120:1就可容易地显示生动、丰富的色彩，当对比率高达300:1时，便可支持各阶的颜色。对比度也就是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。比值...
2020-01-02 21:31:03
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原创 永兴的笔记-OpenCV-7图像直方图 1 基本介绍
一、什么是图像直方图：直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。图像直方图是数值数据分布的精确图形表示。颜色直方图：颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或...
2020-01-02 17:50:40
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原创 永兴的笔记-OpenCV-6图像梯度和边缘检测
一、什么是图像梯度：图像的梯度就是描述图像中灰度的变化，微积分就是求函数的变化率，即导数（梯度）。图像的梯度相当于2个相邻像素之间的差值。图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导：在x方向，选取某个像素，假设其像素值是100，沿x方向的相邻像素分别是90,90,90，则根据上面的计算其x方向梯度分别是10,0,0。这里只取变化率的绝对值，表明变化的大小即可。...
2020-01-01 14:50:01
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10
原创 永兴的笔记-OpenCV-5图像滤波（python）
一、图像滤波是什么？图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。二、OpenCV-Python中的图像滤波：1、均值滤波：均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即...
2019-12-30 15:12:29
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7
原创 永兴的笔记-OpenCV-4简单的图像变换
图像的几何变换是在不改变图像内容的情况下对图像进行空间几何变换。1、图像缩放：cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None)(提示：当一个参数默认等于None时是可选参数有默认值）src:处理待图像对象dsize:指定待图像 列 和 行 的像素值 （当dsize=None时，图像的缩放由fx与fy决定）...
2019-12-29 09:53:59
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原创 永兴的笔记-OpenCV-3基础图像处理1（python）
常见的色彩空间介绍：RGB：RGB (Red 红色，Green 绿色，Blue 蓝色)，是根据人眼识别的颜色而定义的空间，可用于表示大部分颜色，也是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间，是一种光混合的体系.RGB 颜色模式用三维空间中的一个点表示一种颜色，每个点有三个分量，分别表示红、绿、蓝的亮度值在RGB模型的立方体中，[1] - 原点对应的颜色为黑色，它的三个分量值都为0；...
2019-12-28 20:09:35
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原创 永兴的笔记-OpenCV-2简单绘图
绘制直线：cv2.line(img,pt1,pt2,color,thickness=None,lineType=None,shift=None)img:绘制图形的图像pt1：起始坐标 （x,y)pt2: 终点坐标color:线的颜色 （B，G，R）thickness:线的粗细 默认为 1lineType：线的类型 默认为连接cv2.LINE_AA 为抗锯齿 线会更加平滑...
2019-12-28 17:00:01
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6
原创 永兴的笔记-OpenCV-1基本操作
1、图像的读取：cv2.imread(filename,flags=None)filename : 文件夹的路径flags : 读取模式cv2.IMREAD_COLOR 加载三通道彩色图像，忽略透明度cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰度模式加载图像cv2.IMREAD_UNCHANGED 使用alpha通道加载图像，显示图像的透明度和半透明度（4通道）阿尔法通道：是指一张图...
2019-12-28 16:52:05
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原创 通用安装 tensorflow GPU版 环境方法
TensorFlow有CPU版本和GPU版本之分，CPU版本安装相对简单，按着TensorFlow的官方文档进行安装即可。但CPU版本只能使用CPU进行计算，计算效率低。对于简单的模型计算可以使用CPU模式，但对于复杂的模型训练就需要GPU的支持了。一、基本环境要求：系统：windows 、Mac 、Linux 都可显卡：一般为 NVIDIA 显卡二、安装环境：1、安装Anconda...
2019-12-23 18:50:20
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