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RSS订阅原创 webpack 优化插件粗讲及使用
更好的代替者DLL；HardSourceWebpackPlugin是webpack的插件，为模块提供中间缓存步骤。为了查看结果，您需要使用此插件运行webpack两次：第一次构建将花费正常的时间。第二次构建将显着加快（大概提升90%的构建速度）您可以选择设置 HardSource 将其缓存写入和读取的位置，以及确定何时创建新缓存的哈希值。
2024-03-19 09:18:01
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原创 OpenCV--Python
1、cv2.imread()读入图像；第一个参数为图像路径；第二个为cv2.IMREAD_COLOR：读入彩色图像；cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图像。2、显示图像cv2.imshow()3、保存图像cv2.imwrite()4、获取视频先创建一个videocapture对象。参数可以是设备索引号或视频文件。 绘图函数:需要设置一些参数：img:绘制...
2018-10-16 17:22:53
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原创 单下划线、双下划线、头尾双下划线说明
__foo__: 定义的是特殊方法，一般是系统定义名字 ，类似 __init__() 之类的。_foo: 以单下划线开头的表示的是 protected 类型的变量，即保护类型只能允许其本身与子类进行访问，不能用于 from module import *__foo: 双下划线的表示的是私有类型(private)的变量, 只能是允许这个类本身进行访问了。...
2018-06-25 16:41:21
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原创 Python的装饰器、生成器与迭代器
1、Python的装饰器简单的说，Python的装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数，可以在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。import timedef deco01(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("this is deco01") startTime = time.ti...
2018-06-25 08:49:52
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原创 kears 画模型
model_img_filename = os.path.join(model_dir, 'c3d_model.png') from keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file=model_img_filename)
2018-06-21 09:33:22
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原创 Sklearn 与 Tensorflow 进行分类
在Skikit-learn中提供了一些函数来计算分类指标：准确率和召回率。>>> from sklearn.metrics import precision_score, recall_score>>> precision_score(y_train_5, y_pred) # == 4344 / (4344 + 1307)0.7687135020350380...
2018-06-19 09:12:41
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原创 Tensorflow Kmeans
from __future__ import print_functionimport numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.contrib.factorization import KMeans# Ignore all GPUs, tf random forest does not benefit from it.imp...
2018-06-11 15:48:25
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原创 最近邻算法knn
目的是找到最近的k个邻居（样本），并在前k个样本中选择频率最高的类别作为预测类别。其计算步骤为：（1）算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离。（2）找邻居：找距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻。（3）分类：根据这k个近邻的主要类别，来测试对象的类别。Python实现：from numpy import * #导入numpy科学计算包import operator ...
2018-06-06 17:52:03
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原创 Bag-of-words model (BoW model)
基于文本的BoW模型的一个简单例子如下：首先给出两个简单的文本文档如下： John likes to watch movies. Mary likes too. John also likes to watch football games.基于上述两个文档中出现的单词，构建如下一个词典 (dictionary)： {"John": 1, "likes": ...
2018-05-28 19:41:04
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原创 图像检索评价指标mAP
mAP为AP的平均值AP为不同召回率上的正确率的平均值。如果数据库中和查询信息相关的5条信息，分别出现在查询结果中的第1、3、6、9、10位，那么这次查询的AP就是： 得到多条查询的AP值，对其进行平均，就得到了mAP...
2018-05-28 17:12:13
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空空如也
空空如也
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