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Qt platform报错

终端运行报错This application failed to start because it could not find or load the Qt platform plugin "windows" in "".

2020-08-06 15:31:52

Mask RCNN-- 对自己学习有帮助的资源集锦(不断更新中)

一、前言:学无止境,在学习Mask RCNN的理论及使用方法时,有以下文章及github开源代码为我提供了很大帮助,特此附上链接,表示感谢!希望对您也有参考借鉴的意义!二、学习笔记 / 翻译分析1. 论文链接:2. 论文翻译:3. 论文详解:4. 整理笔记:三、源码1.(推荐)https://github.com/matterport/Mask_RCNN四、运行出现问题及解决办法1. 大佬文章,感激不尽!Fix multiple GPUs fails in training Mask_

2020-07-31 16:44:06

关于pgm类型医学图像的学习

原数据(可能是)十六进制;pgm文件是b’xxx’后的二进制文件(打开后乱码);以ord(yyy)读取每一个字节数据集:DDSMpgm转png代码:def convert_pgm_P5(in_path, out_path): """ 将pgm文件转换成其它图像格式 读取二进制文件,先读取幻数,再读取宽和高,以及最大值 :param in_path: 输入pgm文件路径 :param out_path: 输出文件路径 """ if not is_.

2020-07-31 13:57:43

解决深度学习训练时“unspecified launch failure”问题

感谢大佬的文章:CUDA 错误unspecified launch failure具体步骤整理(win7)如下:1.开始菜单 --> 所有程序 --> NVIDIA Corporation --> Nsight Visual Studio Edition 6.0 --> Nsight Monitor2.打开Nsight Monitor后,右下角有一个“Nsight Monitor options”,General – Microsoft display driver --WDD

2020-07-24 14:39:14

深度学习之“训练热身”(warm up)--学习率的设置

前言:本文主要根据几个大佬的文章整理为适合自己学习的方式,希望对您也有所帮助,在此对各位大佬表示感谢!特附原文链接如下:1. 目标检测之人眼状态检测2. 深度学习 warmup 策略3. Resnet-18-训练实验-warm up操作正文...

2020-07-20 16:10:45

连通域 ---- 对自己学习有帮助的资源集锦

前言学无止境,在学习连通域的理论及使用方法时,有以下文章及代码为我提供了很大帮助,特此附上链接,表示感谢!希望对您也有参考借鉴的意义!大佬笔记python数字图像处理(18):高级形态学处理个人笔记1. 求一张图中某类别对应分割区域(矩形)凸包顶点坐标(xmin, ymin, xmax, ymax),常用于利用分割label.png得到目标检测label.xml或label.txt。"""areas:各类别连通域阈值的字典;selected_label:选择的某一张2D或3D图;cla

2020-07-15 16:21:52

ubuntu18.04 设置字体样式, 调整字体大小

来自百度的帮助终端命令:安装gnome-tweaks桌面配置工具;sudo apt install gnome-tweaksAlt+F2 在运行窗口输入 gnome-tweaks 命令,回车;打开的优化窗口中,字体一栏,调整缩放比例(如1.5则会放大)。...

2020-07-15 15:48:30

Markdown-- 对自己学习有帮助的资源集锦

前言:学无止境,在学习Markdown的使用方法时,有以下文章及代码为我提供了很大帮助,特此附上链接,表示感谢!希望对您也有参考借鉴的意义!Markdown小技巧—添加空格使用markdown编辑文章时如何换行显示个人笔记换行: 空两格+回车键添加空格: 全角状态下的空格...

2020-07-15 15:43:51

文件夹/文件操作:操作无法完成,因为其中的文件夹或文件已在另一程序打开

win7:step1:电脑桌面最下面一栏,右键单击,选择“启动任务管理器”;step2:选择“资源监视器”;step3:选择“CPU”,在“关联的句柄”搜索框内输入想操作的文件夹/文件名;step4:右键结束相应进程。win10:Win10 操作无法完成 因为其中的文件夹或文件已在另一程序中打开的解决方法!...

2020-07-13 14:18:29

对指数滑动平均ExponentialMovingAverage的理解

本文主要借鉴参考以下文章,感谢原作者们!指数滑动平均(ExponentialMovingAverage)EMATensorflow中ExponentialMovingAverage的原理及用法TensorFlow基础学习——TensorFlow里“滑动平均模型”中“影子变量”的理解Tensorflow入门——影子变量(shadow_variable)如何影响训练过程根据以上文章,整理学习笔记如下,如有不同观点,欢迎批评指正!1. 背景/应用广泛应用在深度学习的BN层中,RMSprop,ad

2020-07-06 11:38:19

算法和数据结构 -- 对自己有帮助的资源集锦

首先感谢各位大佬文章的帮助!1.学习算法先看算法书还是先刷题?

2020-07-05 03:21:52

C++-- 对自己学习有帮助的资源集锦

前言:学无止境,在学习C++的理论及使用方法时,有以下文章及代码为我提供了很大帮助,特此附上链接,表示感谢!希望对您也有参考借鉴的意义!目前的资源/笔记:1. Visual Studio 2019使用教程(创建一个C++项目)...

2020-07-04 15:39:12

关于 “帧”

本文主要采纳了 https://zhidao.baidu.com/question/375943017.html,感谢答主california的解释!一帧:一副静止的画面,连续的帧就形成动画,如电视图象等。我们通常说帧数,简单地说,就是在1秒钟时间里传输的图片的帧数,也可以理解为图形处理器每秒钟能够刷新几次,通常用fps(Frames Per Second)表示。每一帧都是静止的图象,快速连续地显示帧便形成了运动的假象。高的帧率可以得到更流畅、更逼真的动画。每秒钟帧数 (fps) 愈多,所显示的动作就

2020-07-03 09:45:07

损失函数loss function-- 对自己学习有帮助的资源集锦

前言:学无止境,在学习损失函数loss function的理论及使用方法时,有以下文章及github开源代码为我提供了很大帮助,特此附上链接,表示感谢!希望对您也有参考借鉴的意义!笔记:(1)损失函数loss大大总结 (讲解很全,易理解,推荐~)...

2020-06-30 15:52:33

华为magicbook2019锐龙 无线网卡驱动下载

荣耀_MagicBook_Pro_锐龙版_RealtekWLAN_2024.0.9.213

2020-06-28 00:26:14

Python循环命名

文章主要参考:python3 关于循环命名(一), 感谢作者!一步到位地理解:# 推荐,好记for i in range(3): locals()['a'+str(i)] = i # 等效于:# 下面方法可能更学术一点?for i in range(3): exec( f'a%s={i}' % i)# 备注:{i}等效于int(i),%i也可以写为%str(i) # 效果(变量的值为整型):a0 = 0a1 = 1a2 = 2...

2020-06-23 14:51:23

数据增强 -- 对自己学习有帮助的资源集锦/个人笔记

前言:学无止境,在学习数据增强的理论及使用方法时,有以下文章及github开源代码为我提供了很大帮助,特此附上链接,表示感谢!希望对您也有参考借鉴的意义!个人笔记部分仅供参考,主要针对个人学习阶段,起查缺补漏之作用。学习资源1.数据增强(Data Augmentation)...

2020-06-22 14:42:49

Ubuntu系统下安装Win7

借鉴文章,感谢作者们:https://cloud.tencent.com/developer/article/1396981https://www.cnblogs.com/dfuzh/p/12239410.html

2020-06-15 17:50:20

python获取服务器GPU信息(驱动名称)

感谢作者:1.https://www.cnblogs.com/evilloop/archive/2011/10/13/2210487.html2.https://bbs.csdn.net/topics/392517462?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-discussion_topic-BlogCommendFromBaidu-10.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.non

2020-06-10 18:21:46

解决Keras 加载模型速度慢的方法

感谢原文作者:https://www.it1352.com/1524821.html思路:在原版test.py中,对load_model后的模型,进行分别保存模型网络结构和权重→正式测试时,读取.json文件加载.h5文件。具体代码:save partmodel.save_weights('model.h5')model_json = model.to_json()with open('model.json', "w") as json_file: json_file.write(mod

2020-05-27 17:41:21

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