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RSS订阅原创 Win10 + VS2019 + Qt5 + OpenCV + Libtorch (PyTorch) C++ cmake 基本配置 + 踩坑记录
最近想用 Qt 写一个界面在 C++ 下调用 Pytorch 模型，整个环境配置下来遇到了不少问题，因此记录一下。1. 下载安装相关文件由于我的开发环境是 Win10，因此需要下载的东西挺多的，IDE 用的 Visual Studio 2019，在 这里 下载社区版，安装的时候可以选择需要的编译器，我装的是 MSVC v142，cmake 也可以在 vs2019 里直接装，或者自己下载单独的 cmake 安装。在 cmd 里输入 cmake 以确保能够正常使用，如果不行，需要把 cmake 的 bin
2020-10-03 12:22:08
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原创 Win10 WSL 2(Windows Subsystem for Linux) 安装 bochs
首先确保已经安装了 WSL，我装的是 ubuntu 20.04 LTS。先根据这篇文章把源换一下：https://blog.csdn.net/wangyijieonline/article/details/1053601381. 安装必要环境假设 WSL 是全新安装的，里面大部分依赖都没装，因此先装一些必要的库。必备 g++sudo apt-get install g++ make 也要装sudo apt-get install make还有一些用到的库sudo apt-get ins
2020-05-29 16:40:08
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原创 在 WSL（Windows Subsystem for Linux） 2 中运行 Linux 图形界面应用
在最近微软更新的 Win10 2004 版本中，WSL 升级为了 WSL 2，并开始支持 GUI，看着心痒痒，因此决定搞事情。为了运行 WSL 2 中的 GUI 应用，比较方便的方法是使用 X11 Forwarding。安装 X ServerWindows 下安装 X11 Server 可以有多个选择，VcXsrv，XMing，X410 等。这里我用 VcXsrv，为什么用这个？因为别的教程用的这个。从 网站 上下好 VcXsrv，双击安装一气呵成。然后桌面上生成 XLaunch 图标，打开之后前两
2020-05-29 15:52:36
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原创 解决 cv2.namedWindow 报错问题
最近需要运行这样一段代码进行边缘检测：import cv2def nothing(x): passimg = cv2.imread('0001.png', 0)cv2.namedWindow('res')cv2.createTrackbar('min', 'res', 0, 25, nothing)cv2.createTrackbar('max', 'res', 0, 2...
2019-09-24 13:42:25
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翻译 教程 | TensorFlow 2.0 教程 —— 机器学习基础 —— 回归（2）
译自：TensorFlow 官方教程由于 TensorFlow 2.0 的回归教程使用了另一个数据集，因此保留之前版本中使用的波士顿住房数据集。传送门预测燃油效率：回归Auto MPG 数据集获取数据清洗数据将数据划分为训练集和测试集检查数据从标签中分离特征归一化数据模型建立模型检查模型训练模型做出预测结论在回归问题中，我们希望的预测输出是连续值，例如价格或者概率。这个教程使用经典的 ...
2019-05-01 13:01:48
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原创 在 Win10 中使用 Jupyter notebook 运行 C++ 详细教程
Jupyter notebook 支持非常多的编程语言，下面的链接可以查看 Jupyter notebook 支持的语言，不仅仅是常用的 Python：https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels由于需要，我想用 Jupyter notebook 运行 C++ 程序，而网上用 notebook 运行 C++ 是在 Linux 环...
2019-04-24 15:31:38
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翻译 Python Logging 简明教程
译自：https://www.machinelearningplus.com/python/python-logging-guide作者：Patrick SmithPython 中的 logging 模块可以跟踪代码运行时的事件，当程序崩溃时可以查看日志并且发现是什么引发了错误。Log 信息有内置的层级——调试（debugging）、信息（informational）、警告（warnings）...
2019-04-15 18:15:48
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翻译 教程 | TensorFlow 2.0 教程 —— 机器学习基础 —— 结构数据分类
译自：TensorFlow 官方教程结构数据分类数据集导入 TensorFlow 和其他库使用 Pandas 创建 dataframe将 dataframe 分为训练、验证和测试集使用 tf.data 创建输入管道理解输入管道演示特征列的类型数值列分桶列类别列嵌入列经过哈希处理的列组合特征列选择使用的列创建一个特征层创建、编译和训练模型下一步这篇教程将演示如何对结构数据（例如 CSV 中的表格...
2019-04-04 19:20:59
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原创 干货 | 语义分割综述论文总结与推荐
1. A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation - 2017文章首先对常用的分类网络进行了简单的介绍，然后提了一下迁移学习、数据预处理和数据增强。接下来介绍了各种数据集，包括 2D、2.5D（RGB 和深度）和 3D 数据集，是我看到过介绍数据集最全面的一篇文章。文章第四部分对方法进行了总结，列了...
2019-03-09 13:39:26
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翻译 TensorFlow 2.0 快速入门进阶教程
Colab 传送门译自：TensorFlow 官方教程在进阶教程里，我们将使用 keras 的模型子类化（subclassing） API 建立模型。首先导入需要的库from __future__ import absolute_import, division, print_functionimport tensorflow_datasets as tfdsimport tenso...
2019-03-08 12:34:49
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原创 干货 | 一文总结经典 CNN 架构，从 LeNet 到 SENet
自 2012 年 AlexNet 在 ImageNet 竞赛上一鸣惊人后，深度学习便进入了蓬勃发展阶段。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）也在图像领域发挥出前所未有的威力，例如图像分类，目标检测、定位，语义分割等。卷积神经网络发展至今，已经产生了很多变体，网络之间各有特点。本文以最基本的分类网络为基础，对各种经典网络进行概括性总结。LeNet5-1998...
2019-03-07 16:18:04
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翻译 TensorFlow 2.0 极简教程，不到 20 行代码带你入门
今天，Google 发布了 TensorFlow 2.0 的 alpha 版本，真是千呼万唤始出来，对应的 2.0 官方教程 也释出，本文翻译了官方最简单的一个教程，带你入门 TensorFlow。有条件的人，可以直接在 colab 上运行代码：https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb对 TensorFlow 比较熟悉或...
2019-03-07 09:29:48
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原创 Psychopy3：import of pyglet halted; None in sys.modules
这是有人问我的一个问题，当时她给的报错信息是：Exception ignored in: <bound method TextStim.__del__ of <psychopy.visual.text.TextStim object at 0x15F76A50>>Traceback (most recent call last): File "D:\PsychoPy...
2019-03-05 12:49:46
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原创 Tensorflow tf.image.decode_image 返回无 shape
在做语义分割的时候会经过读取图像的步骤，根据 TensorFlow 官方教程 我使用了 tf.data.Dataset 这个 API。根据官方读取图像的例子，一开始我的代码如下：def load_image(filename, resized_shape): ''' :param filename: 图像文件名 :param resized_shape: 缩放后图像大小 ''' ...
2019-02-16 12:17:13
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原创 教程 | 用安卓手机搭建 web 服务器（三）—— 内网穿透
用手机完成服务器搭建后一般会放在寝室或者家里，这时使用的是内网，没有公网的固定 IP，没法进行域名解析，这时候就需要内网穿透了。内网穿透的解决方案有花生壳、frp、魔法隧道、ngrok 等，我选择的是 ngrok。ngrok 有国内的版本，叫 Sunny-Ngrok，首先在 https://www.ngrok.cc/ 注册成会员。在左侧 隧道管理 中 开通隧道，选择免费服务器进行购买。...
2018-11-24 12:33:26
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原创 VSCode 编写 Python 支持 Jupyter notebook 了！
过去，想要在 VSCode 中运行 Jupyter notebook 需要安装一个 Neuron 扩展，我也装过，感觉很强大、很方便。就在不久前，VSCode 中 Python 扩展 的最新版本加入了对 Jupyter notebook 的支持，可以直接在 VSCode 的交互界面进行和 Jupyter notebook 中一样的操作。在代码前加上 #%%，软件一旦检测到，就会在其上显示 Ru...
2018-11-16 22:23:26
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翻译 教你使用 Python 中的星号（*）操作符
译自：http://treyhunner.com/2018/10/asterisks-in-python-what-they-are-and-how-to-use-them/?utm_source=newsletter_mailer&amp;amp;amp;utm_medium=email&amp;amp;amp;utm_campaign=weeklyPS：对原文代码进行了修改，以使代码更加简单文章目录我们将要讨论的东西在函...
2018-10-16 12:27:06
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原创 干货 | 图解 Python 浅拷贝与深拷贝
部分内容翻译自：https://realpython.com/copying-python-objects/文章目录赋值与引用创建浅拷贝创建深拷贝复制任意 Python 对象谨记三件事Python 中的赋值语句不会创建对象的拷贝，仅仅只是将名称绑定至一个对象。对于不可变对象，通常没什么差别，但是处理可变对象或可变对象的集合时，你可能需要创建这些对象的 “真实拷贝”，也就是在修改创建的拷贝时不...
2018-10-02 19:38:46
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翻译 9 个最糟糕的 Python 编程习惯
译自：https://www.tutorialdocs.com/article/9-worst-python-practices.html 目录使用可变对象作为默认参数在 try...except 语句中不指定异常类型关于字典的冗余代码使用 flag 变量而不是 for ... else过度使用元组解包在任何地方使用import *文件操作使用 class...
2018-09-07 15:10:41
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原创 在 Win10 上安装 Redis 4.0 的两种姿势
Redis 是完全开源免费，遵守 BSD 协议的一个高性能的 key-value 数据库。1. 使用 msi 安装 Redis2. 在 WSL 上安装 Redis2.1 准备工作2.2 安装 Redis2.3 运行服务2.4 设置自启动3. Redis GUIRedis 官方没有 Windows 的编译版本，虽然 微软 有开发过，但是该项目已经废弃了，版本...
2018-09-03 22:05:47
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原创 Windows 10 安装 Linux 子系统（Windows Subsystem for Linux）
Windows Subsystem for Linux（简称WSL）是一个为在Windows 10上能够原生运行Linux二进制可执行文件（ELF格式）的兼容层。这几天在搞 redis，但是官方居然不支持 Windows，微软 folk 的版本也很久没更新了，无意间看到了可以直接在 Windows 下直接运行 Linux 命令，就研究了一下。能在 Windows 上直接运行 Lin...
2018-09-02 16:00:33
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原创 解决 Win10 安装 MongoDB 4.0 无法启动服务的问题（ 踩了个大坑）
最近学爬虫学到了建代理池，redis 官方没有 Windows 版的，微软维护的已经好久没更新了，所以就在想着换成 MongoDB。于是一趟被我复杂化的踩坑之旅就开始了，同时也记录一下，避免有人遇见跟我一样的问题。首先在 官网 上下载 msi 安装包开始安装。 我不喜欢把软件装在系统盘，所以我选择 Custom，自己选要装在哪里，然后就跳出来下面这张图。针对下面这张图我翻译一下官...
2018-08-31 19:44:48
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翻译 教程 | TensorFlow 2.0 教程 ——机器学习基础 —— 文本分类
电影评论的文本分类本教程使用评论文本将电影评论分类为正面或负面。这是二分类的一个例子，一种重要且广泛适用的机器学习问题。我们将使用包含来自 IMDB 的50,000 条电影评论文本的 IMDB 数据集。它们被分为 25,000 条训练评论和 25,000 条测试评论。训练和测试集是平衡的，这意味着它们包含相同数量的正面和负面评论。本教程使用 tf.keras，一个高级API，用于在 T...
2018-08-26 15:37:56
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翻译 教程 | TensorFlow 2.0 教程 —— 机器学习基础 —— 图像分类
译自：TensorFlow 官方教程本指南训练一个神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。如果你不了解所有细节也没关系，这是一个完整的 TensorFlow 程序的快速概览。本指南使用 tf.keras，一个高级API，用于在 TensorFlow 中构建和训练模型。# TensorFlow 和 tf.kerasimport tensorflow as tffrom ten...
2018-08-23 17:04:46
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翻译 Python 3.7 新特性概览（附实例）
译自：https://hackaday.com/2018/07/23/hands-on-with-python-3-7-whats-new-in-the-latest-release/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more目录内置 breakpoint()注解和类型计时Datacla...
2018-08-18 17:48:45
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翻译 深入理解 Python 列表
译自：https://www.codementor.io/sheena/python-lists-in-depth-lrtmk7w4q#table-of-contentsPython 列表id 函数列表创建列表访问单个元素切片（slice）和索引常见的列表操作和函数可变性和内存问题列表作为函数参数列表对比 …字典集合元组Pytho...
2018-08-15 14:51:00
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原创 用 Python 基于 pyecharts 对微信好友进行分析
原博在这里：https://blog.csdn.net/yaoyefengchen/article/details/79427475Echarts 已经更新到了 ver.4 版本，原文用的是网页版的 Echarts，获取数据后还要在网页中修改数据生成图表，有大神基于 Echarts 写了一个 pyecharts 库，这样就可以一键获取数据生成图表了，代价就是多写几行代码。1. 准备工作...
2018-07-26 22:08:08
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原创 教程 | 用安卓手机搭建 web 服务器（二）—— Nginx 安装配置
上一步完成了必要的软件安装，接下来需要在 Linux 系统上安装 nginx。Nginx(“engine x”)是一款是由俄罗斯的程序设计师 Igor Sysoev 所开发高性能的 Web 和 反向代理服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。在高连接并发的情况下，Nginx是Apache服务器不错的替代品。安装步骤参考的这篇教程：https://www.cnblogs....
2018-07-04 16:47:59
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原创 教程 | 用安卓手机搭建 web 服务器（一）—— 应用安装配置
之前无意间看到了一篇《在安卓上部署服务器》的文章，正好最近换了新手机，正好最近在学 Python 和 HTML，就想着跟着教程搭一个服务器。 但是原博有些地方写的比较简单，有些有坑的地方没有提及，有些软件更新了版本，跟原博有些出入，于是决定写一篇博客详细记录一下。（请忽略后文图片的不一致，有手机截图、有安卓模拟器截图、有原博的图） step 0：预备工作需要工具： 一部...
2018-07-04 16:47:28
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翻译 使用深度学习实现简单语义分割（FCN）
原文地址：https://medium.com/nanonets/how-to-do-image-segmentation-using-deep-learning-c673cc5862ef语义分割是计算机视觉领域的一个关键问题，观察上图可以发现语义分割是实现完全场景理解的高层次任务之一。场景理解作为核心计算机视觉问题，其重要性在于越来越多的应用需要利用图像进行理解推断，包括自动驾驶、人机交...
2018-05-29 20:18:40
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翻译 语义分割卷积神经网络快速入门
原文地址：https://blog.goodaudience.com/using-convolutional-neural-networks-for-image-segmentation-a-quick-intro-75bd68779225 语义分割的目的是将图像中的每个像素映射至一个目标类。样例如下： 上图中所有车辆被标记为相同的颜色，每个目标类都分别进行了分割，相比于分类，分割是一...
2018-05-25 19:19:22
3822
翻译 干货 | 一文概览主要语义分割网络，FCN、UNet、SegNet、DeepLab 等等等等应有尽有
原文地址：https://meetshah1995.github.io/semantic-segmentation/deep-learning/pytorch/visdom/2017/06/01/semantic-segmentation-over-the-years.html介绍图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。虽然自 2007 年以来，...
2018-05-25 10:11:44
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