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RSS订阅转载 Python版本VTK官方文档教程学习(三)
介绍如何在一个Renderwindow中使用多个Renderer。在Step1中有提到，在一个Renderwindow中可以同时显示多个Renderer，简单来说就是一个渲染窗口中可以显示一个或多个不同的场景。可以想象一下3DSlicer、Rhino等等从三视图的角度同时观察同一个模型的情况，大概是这个意思。
2023-12-12 17:32:09
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转载 8051系列单片机汇编语言指令速查表(汇编语言的111条指
8051系列单片机汇编语言指令速查表(汇编语言的111条指_纳兰容若的左手_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6486c0b30100gqew.html编号 指令名称 指令助记符 指令说明数据传送类指令1 一般传送 MOV A, #data 将立即数#data送累加器A2 MOV direct, #data 将立即数#data送片内RAM direct地址单元内3 Mov Rn， #data 将立即数#data送寄存器Rn4 Mov @Ri, #.
2022-02-17 14:21:19
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原创 【Keil C51】使用 watch1 来查看变量的值
在使用Keil C51，进行软件调试时，对变量观察的办法如下：在变量处单击右键，选择添加至watch1窗口，即可看到R6变量在代码调试运行时，具体的数值变化。
2022-02-17 14:13:55
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原创 汇编 DA A 十进制调整指令
【转载】小伙伴们求同去《汇编 DA A十进制调整指令》, 一起来围观吧 https://blog.csdn.net/m0_58836581/article/details/121525715?utm_source=app&app_version=4.20.0&code=app_1562916241&uLinkId=usr1mkqgl919blen二进制加法指令不能完全适用BCD码十进制的加法运算，故应对压缩的BCD码的加法结果需要进行有条件的修正。出错原因及调整方法BCD码（4
2022-02-11 13:50:14
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原创 汇编指令：左移RL和RLC区别
转载：https://www.cnblogs.com/zhangfan2014/p/4583947.html汇编指令RL和RLC区别RL是左移指令，参加左移的是8个位RLC是带进位位的左移，参加左移的共有9个位设A=0100_0001,C=1;如果执行RL ， 则A=1000_0010，C=1（A所有位左移一位，最低位补零，C不参加移位操作，保持原值不变）如果执行RLC， 则A=1000_0011，C=0 (A的最高位移到C，C原值移到A最低位)...
2022-02-06 20:36:22
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原创 python 深度学习模型训练 多GPU下如何调用
查看GPU状态和信息nvidia-smi1在这里插入图片描述在这里插入图片描述定时刷新状态，-n（秒），每秒刷新一次watch -n 1 nvidia-smi1指定可见GPU终端跑程序指定GPUCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python XXX.py1或者在python文件中加入import osos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”12多块GPU可选os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”
2021-07-16 16:48:23
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原创 argsort（）返回数据从小到大的“索引值”
a=np.array([3,5,1,2,2,6])a.argsort()#output:array([2, 3, 4, 0, 1, 5])argsort返回数据从小到大的索引值a=np.array([3,5,1,2,2,6])a.argsort()[::-1]#output:array([5, 1, 0, 4, 3, 2])这样可以返回从大到小索引值import numpy as nptop_k=3arr = np.array([91, 33, 92, 24, 25])top_k_
2021-06-02 21:51:54
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转载 Keras.layers各种层介绍，网络层、卷积层、池化层 等
【转载】Keras.layers各种层介绍 - 心冰之海 - bk园 https://www.cnblogs.com/lhxsoft/p/13534667.html文章导航一、网络层1、常用网络层1.1、Dense层(全连接层）1.2、Activation层 ，激活层1.3、dropout层，“随机丢弃层”1.4、Flatten层，“压平层”1.5、Reshape层，“重塑张量形状 层”2、卷积层Convolutional2.1、Conv1D层，一维卷积层3、池化层Pooling3.1、MaxPoo.
2021-05-20 17:31:01
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转载 【tensorflow-keras-BatchNormalization】BatchNormalization批量标准化层
标准化层 Normalization - Keras 中文文档 https://keras.io/zh/layers/normalization/#batchnormalizationkeras.layers.BatchNormalization(axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, center=True, scale=True, beta_initializer='zeros', gamma_initializer='ones', moving_me.
2021-05-20 12:06:00
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转载 【tensorflow-keras-GRU】keras.layers.GRU 门限循环单元网络（Gated Recurrent Unit）
循环层 Recurrent - Keras 中文文档 https://keras.io/zh/layers/recurrent/#gruGRUkeras.layers.GRU(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initi.
2021-05-19 23:44:08
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转载 【tensorflow】Sequential 模型方法
深入学习Keras中Sequential模型及方法 - 战争热诚 - bky https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9579490.htmlSequential 序贯模型序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性、从头到尾的结构顺序，不分叉，是多个网络层的线性堆叠。Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构。我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数，来创建一个Seque.
2021-05-19 22:38:41
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转载 【tensorflow】Sequential 模型方法 compile， model.compile
Sequential 顺序模型 API - Keras 中文文档https://keras.io/zh/models/sequential/compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None)用于配置训练模型。参数optimizer: 字符串（优化器名）或者优化器对象。详见 opt.
2021-05-19 19:37:31
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转载 【tensorflow】model.fit() fit函数
【转载并参考】model.fit() fit函数_a1111h的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/a1111h/article/details/82148497fit( x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks=None,validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=N.
2021-05-18 22:02:05
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原创 树莓派清华镜像源“stretch”更换为“buster”，解决tensorflow、h5py安装包下载报错问题
【部分转载】 树莓派想使用 aptitude 解决依赖包问题，但是使用 apt-get 安装 aptitude 时出现依赖包错误怎么办？_FightingBoom的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/fightingboom/article/details/1068790191 问题描述按照网上教程：为树莓派更换国内镜像源，更换树莓派镜像源为国内的 清华源 后，换国内镜像源是为了pip 下载各种工具包速度更快，但是正是这部分都按照别人的教程，没有注意到是否与自己的树莓派.
2021-05-15 16:35:38
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转载 【Python-pywt】 小波变化库—Pywavelets 学习笔记
(转载) [Python ]小波变化库——Pywavelets 学习笔记_nanbei2463776506的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/nanbei2463776506/article/details/64124841?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Edefault-6.control&dist_request_id=16.
2021-04-28 00:56:35
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转载 【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits中的“logits”到底是个什么意思？
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits中的“logits”到底是个什么意思？_玉来愈宏的随笔-CSDN博客 https://blog.csdn.net/yhily2008/article/details/80262321tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数是TensorFlow中常用的求交叉熵的函数。其中函数名中的“logits”是个什么意思呢？它时不时地困惑初学者，下面我们就讨论一下。1.什么是logits？.
2021-04-24 20:21:13
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转载 【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 函数：求交叉熵损失
【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法_xf__mao的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53382790#在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值tf.nn.softmax_cro.
2021-04-24 19:16:50
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原创 神经网络中Epoch、Iteration、Batch_size相关理解和说明
神经网络的有监督学习，实现权值更新一般有三种典型方案。随机梯度下降法(SGD): 计算每个训练数据的误差，并立即调整权重。如果我们有 100 个训练数据点，SGD 将调整权重100 次。在批处理方法中，针对训练数据的所有误差，计算每个权重更新，并且使用权重更新的 平均值 来调整权重。该方法使用所有的训练数据，只执行一次更新操作。小批量处理：从 100 个训练数据中挑选出 20 个随机的数据，小批量处理方法将被应用于这 20 个数据的处理。在这个例子中，总共进行 5 次加权调整才能完成所有数据的训练
2021-04-23 19:36:46
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原创 【numpy】中，对axis【轴】axis=0 axis=1的理解
版权声明：下文一部分为CSDN博主「贾辛洪」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/jiaxinhong/article/details/81772392首先请看一下官方帮助的解释：轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：- 第0轴，沿着行的方向，垂直往下，- 第1轴，沿着列的方向，水平延伸。注意看，官方对于0和1的解释是轴，也就是坐标轴。而坐标轴是有方向的，所以千万不要用行和列的思.
2021-04-22 23:15:25
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原创 【tensorflow】中 tf.reduce_mean函数：求均值
参考文章：版权声明：本文其中一部分参考了CSDN博主「-牧野-」的原创文章，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79797826tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。tf.reduce_mean 函数reduce_mean( input_tensor, axis=.
2021-04-22 02:00:49
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转载 【TensorFlow】占位符：tf.placeholder，与feed_dict
TensorFlow占位符：tf.placeholder_w3cschool https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-w7yt2fwc.htmltf.placeholder 函数：插入一个张量的占位符,这个张量将一直被提供.placeholder( dtype, #数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape=None,#数据形状。默认是None，就是一.
2021-04-21 17:49:12
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原创 【python-numpy 】中的随机打乱数据方法np.random.shuffle
描述：shuffle() 方法将序列的所有元素随机排序。#实验可得每次shuffle后数据都被打乱，这个方法可以在机器学习训练#的时候在每个epoch结束后将数据重新洗牌进入下一个epoch的学习import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior()import numpy as npnum = np.arange(30)print("从数值范围[0-30)创建数组") print(num)np.random.shuf
2021-04-20 23:35:56
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转载 【Python-numpy】range()、np.arange()、np.linspace()、np.logspace()的使用和区别，list和array不同
1.【Python】range()、np.arange()、np.linspace()、np.logspace()的使用和区别_秋天-CSDN博客本文链接：https://blog.csdn.net/duanlianvip/article/details/1001027972.python 中 array 和 list 的区别 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/261636002?utm_source=wechat_session
2021-04-20 22:13:31
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转载 【python】中的“.T”操作：转置
python中的“.T”操作 - 回忆瞬间 - 博客园 https://www.cnblogs.com/peixu/p/7991715.html其实就是对一个矩阵的转置。看代码：aarray([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])a.Tarray([[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]])...
2021-04-20 16:06:27
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转载 【tensorflow】tf.layers.conv1d函数解析（一维卷积）
TensorFlow函数：tf.layers.Conv1D_w3cschool https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-283f2t0b.html功能1D卷积层(例如,时间卷积).一维卷积一般用于处理文本数据，常用语自然语言处理中定义:tf.layers.conv1d(inputs,filters,kernel_size,strides=1,padding='valid',data_format='.
2021-04-19 22:26:05
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转载 【tensorflow】全连接层函数tf.layers.dense()原理
TensorFlow全连接层函数tf.layers.dense()原理 - jian shu https://www.jianshu.com/p/3855908b4c29最近在用TensorFlow实现CNN网络时用到了全连接层，在网上看了很多有关全连接层实现的代码，发现相当一部分人都还是倾向于自己构造权重矩阵W和偏移矩阵b，利用矩阵乘法实现全连接层。而TensorFlow中封装了全连接层函数tf.layers.dense()，但是官方文档中并没有解释其详细原理。网上有部分博客对此提及，但也少有涉.
2021-04-19 17:08:06
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转载 【Python】中小括号()、中括号[]、花括号{}的区别详解
Python3中小括号()、中括号[]、花括号{}的区别详解_python_ https://www.jb51.net/article/199741.htm在Python语言中最常见的括号有三种，分别是：小括号（）、中括号[ ]、花括号{ }；其作用也不相同，分别用来代表不同的Python基本内置数据类型。小括号()Python中的小括号（）：代表tuple元祖数据类型，元祖是一种不可变序列。示例>>> a = (12,23)>>> a(12, 23.
2021-04-19 16:11:53
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转载 【python-numpy】工具包中np.random.choice()的用法详解及其参考
本文为CSDN博主「ImwaterP」的原创文章，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/ImwaterP/article/details/96282230处理数据时经常需要从数组中随机抽取元素，这时候就需要用到np.random.choice()。然而choice用法的官方解释并不详细，尤其是对replace参数的解释，例子也不是很全面。因此经过反复实验，我较为详细的总结出了他的用法，并给出了较为详细的使用代码例子。官方解释：https://docs.
2021-04-18 23:36:09
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转载 【tensorflow】tf.reshape函数说明：重塑张量
函数原型：tf.reshape( tensor, shape, name=None)功能改变张量（tensor）的形状。tensor形参传入一个tensor。shape传入一个向量，代表新tensor的维度数和每个维度的长度。如果传入[3,4,5]，就会返回一个内含各分量数值和原传入张量 一模一样的345尺寸的张量。如果shape传入的向量某一个分量设置为-1，比如[-1,4,5]，那么这个分量代表的维度尺寸会被自动计算出来。用法一，一个尺寸为1 9的张量转化为3 *
2021-04-17 22:12:50
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转载 深度学习TensorFlow取名由来，张量的理解
以下部分为CSDN博主「麦地与诗人」的原创文章，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/YPP0229/article/details/94321792内容摘录自张玉宏的《深度学习之美》，作为自己的学习笔记！TensorFlow为什么要取这么一个名字呢？这自然也是有讲究的 。Tensor Flow的命名源于其运行原理：“Tensor”的本意是“张量”，“张量”通常表示多维矩阵。在深度学习项目中，数据大多都高于二维，所以利用深度学习处理的数据的核心.
2021-04-17 18:35:05
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转载 初识Python之安装—anaconda pycharm区别
转自anaconda pycharm区别-Python学习网https://www.py.cn/tools/anaconda/15823.htmlanaconda pycharm区别Anaconda简介：Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含.
2021-03-07 16:05:11
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转载 break与continue的区别
break与continue的区别：点我戳原文链接：在循环体内，break语句和continue语句的区别在于：使用break语句是跳出当前循环，并执行当前循环之后的语句；而continue语句是终止当前循环，并继续执行下一次循环。...
2020-12-23 22:00:36
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原创 【C语言】switch…case无break情况（2）
菜鸡自学注意case后是否有break。当满足条件的case后无break时，运行此case后的所有语句，既后面的case，default都失效了，保留其他代码。int i; for(i=0;i<3;i++) switch(i) { case 0: printf("i=%d case 0\n",i); case 1: printf("i=%d case 1\n\n",i); default : printf("i=%d default\n\n\n"
2020-12-21 16:49:51
2840
原创 【C语言】while后接分号“ ；”的用法
菜鸡自学时刻注意while后是否有分号；不要被迷惑！while 不带分号；时 int y=10; int sum=0; while(y<13)//; { sum++; ++y; printf("y=%d;sum=%d\n",y,sum); } printf("\ny=%d;sum=%d",y,sum);while 与下面大括号内的循环体构成一个整体。每当满足while( )括号内的循环条件（既括号内值为非
2020-12-21 16:04:53
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转载 【C语言】%[修饰符] 格式字符
菜鸡自学????原链接：《C语言中%d,%s,%x,%f,%.100f,%的意思》, 一起来围观吧 https://blog.csdn.net/qq_32365567/article/details/55045942?utm_source=app格式说明由“％”和格式字符组成，如％d％f等。它的作用是将输出的数据转换为指定的格式输出。格式说明总是由“％”字符开始的。格式字符有d,o,x,u,c,s,f,e,g等。如％d整型输出，％ld长整型输出，％o以八进制数形式输出整数，％x以十六进制数形式输
2020-12-20 18:25:11
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原创 【C语言】逗号运算符 ，
菜鸡自学C语言中，逗号运算符的优先级最低。 int a; int b; a = 3; b=++a,4-2,a+5; //优先级 printf("b1= %d\n",b); // b=++a=4; a = 3; //a值重新赋回来 b=(++a,4-2,a+5); //结合性 printf("b2= %d\n",b); // b=((++a)+5)=9; return 0;第一个b，后面赋值表达式中，自加“++”的优先级高于，逗
2020-12-20 17:30:19
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原创 【C语言】switch中无break的情况
菜鸡自学switch…case的三个规则：（1）既无成功匹配，又无default字句，那么swtich语句块什么也不做；（2）无成功匹配，但有default，那么swtich语句块做default语句块的事；（3）有成功匹配，没有break，那么成功匹配后，一直执行，直到遇到break。int x,y,z; x=0;y=0; z=1; switch(z) { case 0:y++; case 1:x++; //无break; case 2:x++;
2020-12-19 14:43:12
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原创 【C语言】x++与++x
x++与++x【菜鸡自学】int c=5; //printf(" c++=%d\n",c++);//6 if(c++>5)//此时返回递增前的数值 printf(" c=%d\n",c);// else {printf(" c=%d\n",c);//为之前的c++后的值6printf(" c--=%d\n",c--);//返回递减前的数值6，但是实际值为5printf(" --c=%d\n",--c);//返回递减后的数值5-1=4，实际值也为4
2020-12-19 14:15:55
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