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RSS订阅原创 论文笔记二：Weakly Supervised Learning of Instance Segmentation with Inter-pixel Relations
论文题目：基于像素间关系的弱监督语义分割（Weakly Supervised Learning of Instance Segmentation with Inter-pixel Relations）论文来源：2019 [CVPR]http://arxiv.org/pdf/1904.05044一、简介 论文提出了一种基于图像级分类标签的弱监督实例分割方法。该方法的基本思路是：首先训练分类网络（论文中为ResNet50），得到类激活图（CAM图）。然而CAM图本身既不能区分不同的实例...
2021-03-10 22:51:34
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原创 Anaconda出现Navigator Error的解决办法
经常使用的Anaconda Navigator今天启动时突然出现了Navigator Error。具体错误信息为： Navigator ErrorAn unexpected error occurred on Navigator start-upReportPlease report this issue in the anaconda issue trackerMain Errorexpected str, bytes or os.PathLike...
2021-02-17 11:22:14
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原创 Google colab与Google drive（网盘）文件同步的方法
近期在做深度学习相关模型训练时，由于本地电脑不够强大，所以选择了可以每天免费使用12小时的google colab环境，为了保持模型文件和训练数据文件，需要将其与google driver配合使用。然而在使用的过程中发现对于较大的数据（如训练数据集、训练的模型数据等），通常会存在google colab虚拟机中网盘文件与真实的google网盘文件不同步的情况。这样在退出虚拟机时会导致数据丢失，从而使相关操作的数据不能及时上传到google网盘中。这一问题是使用google colab时会不断遇...
2021-02-12 21:54:02
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原创 google colab mount google driver的方法及基本操作
Google colab是谷歌推出的一个免费的深度学习在线训练平台。google 的注册用户可以在上面跑基于TensorFlow、pytorch等架构的深度学习代码。其基本操作形式类似于jupyter。注册完google账号后（注册方法），即可以使用该功能。该平台虚拟出内存、CPU、GPU和TPU等供免费使用24小时。 默认情况下，运行的程序文件、数据集和模型文件存放在虚拟的硬盘中，一旦断开，任何数据都将无情的消失。因此，为了向模型提供训练和测试数据集、保存中间的checkpoi...
2021-02-10 23:57:21
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原创 阅读笔记：Self-supervised Equivariant Attention Mechanism for Weakly Supervised Semantic Segmentation
Self-supervised Equivariant Attention Mechanism for Weakly Supervised Semantic Segmentation基于等变注意力机制的弱监督语义分割论文来源：https://arxiv.org/abs/2004.04581v1源码：https://github.com/YudeWang/SEAM1概述 语义分割是计算机视觉领域一个基础性任务。它通过预测图像的像素级分类结果，以形成图像语义分割的mask，从而...
2021-02-01 22:58:02
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原创 推荐一款好用的网页前端集成开发工具-JetBrains的WebStorm
最近在做一个网页端可视化的开发。从github上下载了一些开源的代码。发现这些代码基本上是基于HTML（HTML5）+JS脚本语言构成的。尝试了多种开发工具，发现WebStorm一款较为便捷、易用的前端开发工具。可以很方便的开发和调试常用的JS脚本库（如D3.js，echarts等）。特分享与此，供有需要者共同学习。 图1：导入项目后的窗口 ...
2020-07-17 09:12:33
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原创 svg矢量图无失真转换方法
svg矢量图不能直接插入word之中，如果想在word中使用，网上提供了一些方法可供参考，有采用visio软件，将svg图导入，然后以emf导出。但是我的svg导入visio后，严重失真，图的颜色变成了灰色，图中文字被加了边框。因此，如遇到类似情况，可以考虑下载矢量图编辑工具Inkscape，该工具下载的网址：https://inkscape.org/。 下载安装后，打...
2020-04-06 23:46:15
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原创 不写js代码，如何一键保存d3.js绘制的网页svg图
d3.js和百度的echarts能够在网页端利用js代码绘制出各类型漂亮的图形。该类图形通常在网页chart容器中，以canvas或svg标签所标记。在网页中，绘制的通常是矢量图形。不会随着网页放大而失真，但采用常规截图的方式保存图片，失真无法避免。因此，人们通常采用各种形式的js代码将网页中的svg图保存到本地。本人近期因为一个项目展示的需要。产生了将d3.js绘制的svg图保存...
2020-04-06 23:31:50
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原创 Gephi绘图时，预览不显示图形的解决办法
Gephi在绘图时，有时会出现概览状态下调整好图形后，在预览状态下不显示图形问题（刷新也不可用）。在github的gephi项目下，针对这个问题，给出了一个解决办法。即：窗口菜单选择预览，在图界面下打开预览窗口，然后选择预览设置->刷新，显示图形。 该方法在有些情况下还是不能显...
2020-04-05 12:28:50
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原创 gensim中动态主题模型（DTM）两种实现方法（二）
目录（二）gensim.models.wrappers.dtmmodel.DtmModel包 1、如何使用呢？ 2、c语言运行的二进制文件作为参数 3、基本函数的使用 （二）gensim.models.wrappers.dtmmodel.DtmModel包 在gensim中还有一个包，也可以用于DTM主题建模。该包的路径中有一个单词wrapper...
2020-03-20 22:02:05
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原创 gensim中动态主题模型（DTM）两种实现方法（一）
目录（一）gensim.models.ldaseqmodel包 1、基本使用方法 2、缩水的地方 （二）gensim.models.wrappers.dtmmodel.DtmModel包 1、没有c语言联调怎么使用呢？ 2、c语言运行的二进制文件作为参数 3、基本函数的使用 参考文献： 动态主题模...
2020-03-20 21:22:32
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原创 将pyecharts生成的网页保存为图像格式的方法（2020.3）
pyecharts生成的网页图像如果直接截图，图片分辨率较低，不适合在论文或演示使用。因此可以考虑将其转换为svg等格式使用。网上搜到的大部分采用pyecharts-snapshot方式来进行转换。通常的方法是：（1）安装phantomjs （下载地址：http://phantomjs.org/download.html），这个版本相对固定，一般不需考虑版本问题。（2）安...
2020-03-17 21:13:20
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原创 [问题]近邻传播聚类图绘制方法？
最近在看一篇论文，论文题目是《基于时间序列聚类的主题发现与演化分析研究》，其基本思路是根据论文中关键词的共现次数以及每一个关键词总的出现次数，计算关键词矩阵的Ochiia 系数。使用的公式为： 然后将Ochiia系数作为关键词之间相似性度量的值，根据近邻传播聚类算法对系数矩阵进行聚类分析。为了重...
2020-03-13 10:39:12
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原创 python Dataframe 按条件去除dataframe中的值 方法
import pandas as pddf = pd.read_excel('excel/dj.xls',sheet_name='Sheet1')df1= df[(df['topic']==i)&(df['eve']==1)][vocs]#excel表格中对应的列属性取值的筛选。 #voc...
2020-02-29 23:04:54
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原创 如何对DataFrame某列部分行成功赋值
最近在做批量数据分析，利用pandas的DataFrame时，有一个需求，需要根据一列的取值进行判断，然后将python运行的状态信息写入另一列。结果发现多次写入均不成功。然后开始各种搜索，并没有找到合适的答案。其中一篇较为接近的文章是遇到我类似的问题，但下面并没给出合理的解决办法。（原文地址：https://ask.csdn.net/questions/773703） ...
2020-02-29 22:57:19
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原创 LDA主题困惑度与主题距离计算方法（二）
除了采用困惑度来衡量LDA主题最优数外（尽管该方法具有较大的随机性，很多人还是会采用困惑度来衡量）。对主题效果还有多种衡量方法，如主题内部一致性度量、主题间距离度量等。本文代码主要是计算主题间距离度量。距离度量还是采用cosin和k-l散度两种形式。stpwrdpath = "all-excel/stop_words.txt"stpwrd_dic = open(stpwrdp...
2020-02-28 12:25:30
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原创 LDA主题困惑度与主题距离计算方法（一）
LDA主题挖掘时，通常采用主题困惑度进行最佳主题数的选择。在利用sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation进行主题困惑度计算时，其提供了一个perplexity函数，但是实际计算结果是随着主题数的增加，函数值也在无规律的增加。通过查阅相关文章，发现在GitHub网站上，对LatentDirichletAllocation源码的is...
2020-02-28 11:59:27
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原创 Android SDK Manager升级问题（最新2020.2）
近期使用android sdk manager升级android sdk时，发现国内有名的东软镜像居然没有android的支持了。在网上到处都是采用mirrors.neusoft.edu.cn解决升级问题。还有人列出了add-ons list中的东软部分：http://mirrors.neusoft.edu.cn/android/repository/addon-6.xmlhttp://m...
2020-02-20 17:29:49
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原创 pd.DataFrame的sort_values方法排序问题
在进行LDA主题分析时，希望对生成主题下的词语按主题号为主序，按词语强度为辅序进行排序，数据是以dataframe格式组织。如下两行代码为排序思路，结果怎么都不带排序的。泪奔！ dfTopic=pd.DataFrame(tt_list,columns=['Topic','keywords','Freq']) dfTopic.sort_values(by=['To...
2020-02-16 20:15:38
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转载 体验高效的Flash位图开发技巧 —— 雪球粒子
<br />原文地址：http://jamesli.cn/blog/?p=561On January 18, 2011, in Action Script, by James <br />阅读本文需要掌握的基础：<br />* ActionScript 3.0编程基础<br />* 空间立体几何与三角函数基础<br />* 了解物体的运动规律<br />使用的开发工具：<br />* Flash Professional<br />如果你是一个设计师，而恰巧对ActionScript编程感兴趣，你可能会尝试
2011-03-07 21:25:00
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转载 常见棘手的面试题
比较棘手的有以下几个，主要是HR问的： 1。自我介绍（300-700字，时间控制在3-5分钟，最好同时准备英文的面试） 2。你做软件开发有什么优势（技术方面：贴近职位要求；综合能力：沟通、团队合作......） 3。你有什么优点（与上面类似） 4。你有什么缺点，不适合软件开发（找一个不怎么重要并且经过努力改进了的“缺点”说） 5。你怎么看待加班（毫无疑问的答案） 6。最近三年你的职业规划是什么（既要有合适的目标，也要有具体的步骤） 7。离职原因（不能谈上家的不好，也
2010-11-08 18:56:00
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转载 微软的数据结构算法面试题（含答案）
); 9 t = q.deque(); 10 } 11 } ---------------------- 1class Node { 2 Tree t; 3 Node next; 4 } 5class Queue { 6 Node head; 7 Node tail; 8
2010-11-08 18:51:00
371
Introduction to Text Visualization
2019-03-07
ActionScript3.0经典教程
2011-12-19
期望最大化与K均值算法matlab源码(EM K-means)
2010-11-02
meanshift图像平滑matlab实现
2009-02-21
数字图像处理（英文版）
2008-03-26
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