- 博客(36)
- 资源 (10)
- 收藏
- 关注
原创 python程序将部分文件复制到指定目录
geotools-28.2中的lib一共有264个jar包,但我只想将部分100个左右jar包引导我的环境中,那个就需要从目录中找出想要的那100个jar,手动挑选太费时间,我简单的写了个小脚本来实现。我将想要的jar文件名和路径存放到txt中,python循环读取txt并将txt中记录的jar包名字对应的jar复制到我的指定目录。
2023-12-04 12:38:09 429
原创 IDEA搭建ssm项目
此前,我一直在用eclipse编辑器做java项目,现在初次使用IDEA编辑器,在这里,我记录了使用IDEA环境下搭建ssm项目的过程。接下来,我们在项目中添加tomcat服务器,在IDEA的上方点击Edit Configurations,进入tomcat设置窗口。那么,如何在不联网的时候引入jar包呢,需要进行如下操作。同时在WEN-INF中新建lib目录,复制粘贴jar到该ib目录,如下图,即完成了引入。在TEST4目录下,创建了t1.jsp的文件,然后启动tomcat服务器,即可通过。
2023-11-12 14:01:35 491
原创 jupyter notebook中执行nltk.download()报错:getaddrinfofailed
nltk(Natural Language Toolkit)为自然语言处理工具包,在nlt领域中,十分常使用的一个Python库。原因是因为无法进入截图中的Server Index这个地址导致,需要手动从其他地址下载nltk_data包并解压到图片中相应的目录中即可。然后执行如下指令时,报了如下错误。
2023-05-27 17:05:49 437
原创 openlayers绘制圆形区域,消除误差的一种方法
大家如有新的见解或更好的方法实现,欢迎留言。效果如下,该圆为绿色的椭圆,经仔细观察,该圆实际上是一个64边形。经过测量,该圆的实际半径为199243米,误差明显变小。后来,我采用如下代码实现圆形区域的绘制,仍然绘制以坐标(1,1)为中心,200000米为半径的圆。一开始,我使用如下代码实现圆形区域的绘制,绘制以坐标(1,1)为中心,200000米为半径的圆。我需要以某点为圆心,以某长度(单位米)为半径,在地图上绘制圆形区域。效果如下,经过测量,该圆的实际半径为186135米,偏小。
2023-05-10 13:30:26 698
原创 openlayers6图形标绘(一)
openlayers6使用ol.interaction.Draw对象进行标绘,具体方法分为创建页面基本元素、调用地图基本服务、创建并添加标绘图层、添加具体ol.interaction.Draw对象。主要调用地图服务(如何创建发布地图服务,可以使用geoserver等工具创建发布,在这里就不描述具体操作过程了),将地图服务系统显示在jsp页面中。目前在页面中显示的图层是地图底图layer图层,现在再创建一个标绘图层,并放在地图底图layer图层的上面。四、添加具体ol.interaction.Draw对象。
2023-02-11 17:20:04 712
原创 自然语言文本处理库spacy、en_core_web_sm安装
spacy 是一个 Python 和 CPython 的 NLP 自然语言文本处理库,下面我分享一下在windows的python3.7环境下安装spacy的过程,安装很简单,是一键安装,但是涉及到各个版本间的不兼容性,所以还是折腾了一下。最终主要进行以下安装。
2022-12-19 12:19:06 2325
原创 我在windows环境下的YOLOV3环境搭建过程
在前面,我使用labelme工具对每张图像进行标注,对为每张图像生成了对应的json文件,json文件通过矩形标注框的左上角(x1,x2)和右下角(y1,y2)进行描述,而yolo所需标签格式为(Cx,Cy,W,H),Cx和Cy为目标预测框中心点位位格子的偏移量,映射到区间为0-1,W和H为预测框的宽和高,这部分知识点可以查阅YOLOV3的相关论文解析。其中label表示标注框的类别为ship,points为一个二维数组,第一个元素为矩形框的左上角(x1,y1),第二个元素为矩形框的右下角(x2,y2)。
2022-09-25 16:22:42 2727 3
原创 如何查看网页操作中调用的js方法
比如点击网页中的某个按钮时,如何知道调用了哪个js方法。首先打开谷歌浏览器,按f12进开发者模式,然后点击source选项卡。找到event listener breakpoints,选择相应的选项后,再从页面中执行相应的动作后,即可显示出调用的js。...
2022-06-13 19:07:25 9587
原创 ubuntu21.04屏幕亮度无法调节问题解决
刚买了一台新电脑,原系统是windows,安装完成ubuntu21.04双系统后,发现ubuntu21.04系统的亮度无法调节,我采用了以下方法,打开下面直接上命令,很简单。sudo add-apt-repository ppa:apandada1/brightness-controllersudo apt-get updatesudo apt-get install brightness-controller最后重启电脑后,按Fn+F5/F6即可实现亮度的调节。...
2022-01-15 22:56:57 1544
原创 在css中用auto使div居中对齐
自己一直都这么认为,提升自己的能力,才是在任何地方能立足的基础,这些年一直希望自己在专业上保持进步。又思考一下,在各方面的能力上,其实还欠缺很多,一直在找时间弥补和提升,越来越发现,自己的不足之处越来越多。要充分肯定不够好的自己,不求全方位,只求在个别方面,做的够好。注定人的一生是焦虑的,注定人的一生是忙碌的,注定人的一生有无限种可能,相信任何时候,张开眼,都能看到希望。感慨发完了,今晚看完演出,回到房间里,刷了一段css视频,视频上讲的是使用auto使div居中对齐,我亲自试了一下。写了一个div,如
2021-02-04 22:54:32 393 1
原创 pyqt5通过QLabel实现类似按钮功能
在一个项目中,涉及到一批选题按钮,选题按钮要具备能触发鼠标滑动事件、点击事件等类似按钮的功能。对此,我是通过构建自定义类并继承QLabel类实现的,构建类的代码如下:from PyQt5.QtCore import *from PyQt5.QtWidgets import *from PyQt5.QtGui import *#选题按钮,用QLabel来充当按钮。SelectQLabel继承QLabel,并重写了相关方法。class SelectQLabel(QLabel): clickQL
2021-01-30 14:00:46 1481
原创 sublime text3配置python3环境和代码提示功能
安装完sublime之后,该如何配置python环境呢,这是一个很容易的问题,我却折腾了两个小时。下面,我把我配置的步骤写了下来,以备未来所需。在sublime中选择Tools---->Build System ----> new build system,弹出一个文本框,如下:全部删掉,并写入以下内容,然后保存,文件名为“python37.sublime-build”。{"encoding": "utf-8","working_dir": "$file_path",
2021-01-22 00:02:03 1987 4
原创 tensorflow2.3.0语义分割(二)
在上一节中,我们将数据集划分为了训练数据集和测试数据集,本节进行数据处理、模型构建与训练。一、数据处理为使程序更加整洁、可读性更强,我们将数据读取和处理的代码段定义为函数。#根据图片路径读取一张图片def read_jpg(path): img = tf.io.read_file(path) img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3) return img#根据图像分割文件路径读取一张图像分割文件def rea
2021-01-15 20:54:00 1429 1
原创 tensorflow2.3.0语义分割(一)
对于语义分割的定义,我查阅了一些资料,基本上理解为:图像语义分割指机器自动分割并识别出图像中的内容,比如给出一个人骑摩托车的照片,机器判断后应当能够生成右侧图,红色标注为人,绿色是车(黑色表示背景)。与我们前面介绍的CNN图像识别等内容的不同之处在于,CNN图像识别判断整张图片属于哪个类别,而图像语义分割是像素级的,它判断图像中的每个像素属于哪个分类,而不是判断整张图片属于哪个分类。一、The Oxford-IIIT Pet Dataset介绍这部分采用的数据集是The Oxford-II.
2021-01-10 23:26:23 1502 2
原创 tensorflow2.3.0图像定位(三)
在前面图像定位(一)和(二)的基础上,接下来进行模型的创建、训练与保存。一、创建、训练定位模型这里我们使用Xception网络,以及该网络在imagenet数据集上训练得出的权重,include_top = False表示只使用卷积基,而不使用全连接部分。这是迁移网络部分的知识,详情可以查看我之前发的博文(tensorflow2.3.0迁移学习案例分析(以猫狗识别为例))。xception = tf.keras.applications.Xception(weights='imagenet',
2021-01-01 22:48:43 783 3
原创 tensorflow2.3.0图像定位(二)
紧接tensorflow2.3.0图像定位(一)的内容,本部分主要对读取数据集,并对数据进行一定的清洗。一、读取并处理图片数据读取所有的图片,并输出前五个文件目录。images = sorted(glob.glob('/home/wchw/资料/人工智能/下载数据集/The Oxford-IIIT Pet Dataset/images/*.jpg'))images[:5]输出为:['/home/wchw/资料/人工智能/下载数据集/The Oxford-IIIT Pet Datas
2020-12-26 15:06:40 434
原创 tensorflow2.3.0图像定位(一)
目前我理解图像定位的概念是,在图片中识别出目标,然后再将目标标注出来。对图像定位方法的分析共分为三部分,第一部分是图像标注的基础(也就是该部分),第二部分是数据集的读取与处理,第三部分是图像识别与定位。一、The Oxford-IIIT Pet Dataset介绍这部分采用的数据集是The Oxford-IIIT Pet Dataset,该数据集包含37类宠物图像,每类图像包含约200张图片,图像在比例,姿势和光线方面有很大的变化。所有图像都具有种类、头像拉框和像素级分割的相关实况注释。二、引入
2020-12-26 15:05:51 797
原创 基于tensorflow2.3.0的模型保存与恢复(以Fashion MNIST为数据集)
一、数据集处理、载入、模型构建、模型训练1.1 Fashion MNIST数据集介绍Fashion-MNIST数据集包含了10个类别的图像,分别是:t-shirt(T恤),trouser(牛仔裤),pullover(套衫),dress(裙子),coat(外套),sandal(凉鞋),shirt(衬衫),sneaker(运动鞋),bag(包),ankle boot(短靴)。数据集中包含60000张训练图片和10000张测试图片,每张图片是一个28*28的像素数组,每个像素的值为0~255之间的8位无符
2020-12-08 22:28:07 413
原创 基于tensorflow2.3.0的图片识别多元输出案例分析
前段时间我分析过猫狗图片识别的案例,“猫狗识别”顾名思义,给出一张图片,识别出来的可能结果就2个,不是猫就是狗,把这个定义为二元输出,本章要研究的是多元输出,即给出一张图片,识别出来的可能结果大于2个。我的代码编辑环境为Jupyter NoteBook,下面是我的代码和分析过程。一、导入需要的包import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline
2020-11-28 12:42:53 1132 1
原创 以kaggle为平台,基于tensorflow2.3.0进行猫狗识别
为什么我在kaggle平台上编写猫狗识别程序,一是因为我的个人电脑没有GPU,kaggle平台提供了GPU,使用GPU可以大大提高训练的效率;二是kaggle平台上提供了猫狗数据集。1、部署kaggle开发环境,这部分不再描述,下面是我的设置情况。2、在kaggle平台上安装GPU版本的tensorflow2.3.0pip install tensorflow-gpu==2.3.03、导入需要的包import tensorflow as tffrom tensorflow im
2020-11-20 20:07:44 1398
原创 tensorflow2.3.0迁移学习案例分析(以猫狗识别为例)
我对迁移学习的简单理解就是,将别人训练好的模型用到自己的程序中,同时根据实际情况,重新训练模型中的部分参数。我认为这样有2个好处,一是由于使用了已知的模型,那么节省训练的时间,二是在充分利用已知的成果,节省精力。下面我使用Jupyter Notebook编辑环境,以猫狗识别为例,对迁移学习进行分析。1、首先导入需要的包import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport matplotlib.pyplot as plt%matpl
2020-11-19 18:21:13 1609 4
原创 tensorboard可视化的应用
还是在之前的数据集上进行训练,下面是预处理和训练代码,在我之前的博客中已经有对代码的解释。import tensorflow as tfimport osimport datetime(train_image, train_labels), (test_image, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()train_image = tf.expand_dims(train_image, -1)test_image = tf.ex
2020-10-24 11:19:35 370
原创 基于tensorflow2.3.0的手写数字识别案例
本程序使用mnist训练数据集进行训练得出模型,再利用mnist测试数据集进行验证,得出模型的实际效果。1、引入运行需要的环境import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layersimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline2、读取mnist数据集(train_image,
2020-10-21 20:27:56 1094
原创 tensorflow报错:Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epoch
这是我的代码:import tensorflow as tfimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline(train_image, train_label), (test_image, test_label) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()train_image = train_image/255 #.
2020-10-03 09:38:08 4639 2
原创 数学期望、信息量、信息熵、相对熵、交叉熵
1、数学期望数学期望就是总体的均值,或者各项的加权平均。先看离散的情况,假设X为离散型随机变量,x1,x2,x3,……,xk为随机变量的所有可能取值,p1,p2,p3,……,pk为随机变量相应取值发生的概率,其中p1+p2+p3+……+pk=1。那么随机变量X的数学期望为:再看连续的情况,假设X为连续型随机变量,x表示随机变量在实数范围内的联系取值,f(x)为概率密度函数。那么随机变量X的数学期望为:2、信息量一个事件的信息量与这个事件发生的概率是呈负相关的。举个例子:下雨的时候
2020-09-24 23:06:32 3869 1
原创 ubuntu18.04安装cpu版本tensorflow
首先下载安装miniconda,这里就不再描述了,接下来使用miniconda来安装tensorflow。进入miniconda环境,进去后命令行的最前面带有(base)字样,就说明已进入miniconda环境。执行pip install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/,这里采用了豆瓣源,因为豆瓣源速度快。如下图所示,安装成功后,并进行测试:接下来安装matplotlib和notebook,matplotl
2020-09-22 20:38:57 829 1
原创 ubuntu18.04环境下eclipse(java)配置opencv4.4.0
在我的上一篇博客中,编译完成opencv4.4.0,生成了在bin目录下生成了opencv-440.jar。我在eclipse中创建了一个项目OpenCV_1,我准备在OpenCV_1项目中运用opencv技术。于是我将编译生成的opencv-440.jar引入项目中,如下图:然后我在写入如下代码来测试是否能成功引入 此时eclipse没有报错,但是当运行时,报错了,报错内容如下:Exception in thread "main" java.lang.Unsatisfi...
2020-08-10 00:03:49 355
原创 ubuntu18.04源码安装opencv4.4.0
我成功安装完python3.7.0之后,在接着按照网上的步骤进行安装opencv4.4.0。opencv4.4.0安装成功了,经过验证也是安装成功的。但是python3却无法import cv2,如下:这是由于python未与opencv进行绑定。mkdir bulidcd buildcmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/opencv4.4.0 -D BUILD_NEW_PYTHON_S.
2020-08-01 21:50:28 1719
原创 ubuntu18.04源码编译python3.7.0, 报错error: unknown type name ‘uuid_t‘
首次执行sudo ./configure --enable-optimizations --prefix=/usr/python3.7.0,成功执行。然后执行sudo make && make install时,报错,错误大致为:error: unknown type name ‘uuid_t’解决办法:修改文件Python3.7.0/Modules/_uuidmodule.c,删除第6行,并将第7行修改为:#elif defined(HAVE_UUID_H)保存,再重新执行
2020-07-31 22:29:00 2383
原创 win7离线安装sphinx
在线安装Sphinx是比较简单,已经在ubuntu系统中尝试过,现在就介绍一下在win7系统中离线安装Sphinx的方法。一、当然是先安装python,我安装的是3.8.1版本;二、下载Sphinx以及Sphinx所依赖的包,在命令行中输入pip download sphinx,就在当前目录中下载了Sphinx以及Sphinx所依赖的包,但这下载到的Sphinx是最新版本的,如果希望下载到...
2020-01-30 15:33:59 416
原创 Spring MVC整合KindEditor富文本编辑器
引入spring的相关jar包后,进行下面的操作:把KindEditor拷贝到WebContent目录下面去,目录结构如下:KindEditor也需要jar,因此,需要在项目中引入KindEditor的jar, 相关jar及目录如下,将这些jar引入到项目中去即可.下面配置web.xml: <servlet> <servlet-name&g...
2019-09-11 22:07:48 268
原创 PyInstaller打包PyQt5程序无法正常显示图片
我写了一段PyQt5程序, 程序中需要显示图片. 我在PyCharm中开发时,可以正常的显示图片, 但是使用PyInstaller将程序打包为exe之后, 同时将图片资源放入exe所在的目录中(即图片路径正确), 打开的exe程序却不显示图片. 对此, 我找到了一种解决办法, 即,将图片写入py文件中去, 通过使用这个py文件来显示图片. 具体我是如下这么做的....
2019-08-18 13:33:14 2523
原创 PyInstaller打包PyQt5程序
一安装 首先需要安装PyInstaller, 我下载了个PyInstaller-3.5, 安装的时候报错了,经过一步一步百度,得出,需要先安装setuptools-41.0.1和altgraph-0.16.1等软件,再安装就成功了.二 使用 写了个PyQt5程序,当然程序的开头是如下这样的:import sysfrom PyQt5.QtWidget...
2019-08-16 20:25:04 871
原创 上下div之间有间距的问题
我写了4个div,上下分布,均存在间距,代码以及效果如下:.div1{ height:100px; background-color:blue; position:relative; } .div2 { height:100px; ...
2019-08-09 18:47:16 15367 7
原创 32位ubuntu14.04系统安装配置hadoop
用了一天时间,安装配置hadoop成功,下面把安装配置的步骤和大家分享一下:1.在地址http://hadoop.apache.org/releases.html下载hadoop,我是下载的是hadoop-2.7.6.tar.gz.在~/software/hadoop/目录中执行wgethttp://ftp.cuhk.edu.hk/pub/packages/apache.org/hadoop/co...
2018-07-11 19:19:39 470
使用yolov5训练好的口罩检测模型
2022-12-14
已通过运行的mybatis小例子
2022-01-23
Spring MVC整合kindeditor富文本编辑器示例
2019-09-12
libhadoop.so.1.0.0(32位hadoop-2.7.6编译文件)
2018-07-12
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人