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转载 琐碎知识点--概念
目录c和c++和pythonc和c++和pythonPython从设计之初就已经是一门面向对象的语言C语言是结构化和模块化的面向过程的语言,C++语言是面向对象的程序设计语言。C++语言是C语言的超集，也就是说学会了C++，你其实已经把C语言学会了。至于说有什么区别，应该说是编程思想的区别吧，C是基于过程的，强调的是程序的功能，以函数（功能）为中心。C++是面向对象的，强调程序的分层、分类，以抽象为基础，进行对象的定义与展示，即程序设计。具体说来话长。建议你学习C++的时候，学会用面向对象的方式思
2020-05-29 10:43:04
1863
原创 移动指定文件
移动文件夹下 子文件夹 中 子文件夹 的文件、# coding = utf-8import osimport shutil# from functools import reducedef search(path, s): to_dir_path='C:/Users\ZH\Desktop\新建文件夹' # result = [filename for t in os.walk(path) for filename in t[2] if s in os.path.splitext(
2021-07-02 18:54:21
197
转载 类--python
1.经典类的写法： 父类名称.__init__(self,参数1，参数2，...) 2. 新式类的写法：super(子类，self).__init__(参数1，参数2，....)class A(): def __init__(self, init_age): super().__init__() #构造函数的继承 print('我年龄是:', init_age) self.age = init_age def __c...
2021-05-12 10:57:05
204
原创 使两个文件夹里的文件一样
在这里插入代码片```import osimport cv2import PILimport numpy as npimport shutilori_image_path = "/media/workstation/4.0T/result/22000/ori_image" #少的front_mask_path='/media/workstation/4.0T/result/22000/front_mask' #多的save_path='/media/workstation/4.0T/re
2021-04-27 14:15:49
180
原创 十大物流仿真软件汇总
这里写自定义目录标题(一) Flexsim(二) RaLC(乐龙)(三) Witness(SDX)(四) Automod(五) ShowFlow(六) SIMAnimation(七) Arena(八) Supply chain guru(九) Classwarehouse(十) SimLab(一) FlexsimFlexsim是美国的三维物流仿真软件,能应用于系统建模、仿真以及实现业务流程可视化.Flexsim中的对象参数可以表示基本上所有的存在的实物对象,如机器装备、操作人员、传送带、叉车、仓库、集装
2021-04-26 21:42:37
20422
3
原创 matlab BP网络
clear allclc%% 读取数据load wine_datasetinput=wineInputs;output=wineTargets;for i=1:1:size(wineTargets,2) output1(i)=find(wineTargets(:,i)==max(wineTargets(:,i)))end%% 设置训练数据和预测数据%训练集124 测试集54input_train = input(:,[1:42 60:110 131:164]);output_.
2021-04-26 21:38:43
313
原创 写obj文件
传送门：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Wu_PointConv_Deep_Convolutional_Networks_on_3D_Point_Clouds_CVPR_2019_paper.pdf
2021-04-16 13:38:05
226
原创 拼矩阵
xiantiao_hair=np.expand_dims(xiantiao_hair,axis=2) xiantiao_hair_1=np.concatenate((xiantiao_hair, xiantiao_hair), axis=2) xiantiao_hair_2=np.concatenate((xiantiao_hair_1, xiantiao_hair), axis=2)由（360，360）——————》（360，360，3）...
2021-04-09 10:26:41
83
原创 cv2.imread()读出的矩阵shape
import cv2mask = cv2.imread('/home/workstation/桌面/1/video.png')print(mask.shape)#####(238, 430, 3)高度：430像素宽度：238像素彩图3通道
2021-04-06 11:28:42
5317
3
原创 图像改变大小
由512 * 512变成360 * 360import osimport cv2import PILfrom unet import unetfrom utils import *from PIL import Imagepath_tu = "/media/workstation/4.0T/shujuji/CelebAMask-HQ/CelebA-HQ-img"# 该文件夹下所有的文件（包括文件夹）filename_list = os.listdir(path_tu) # 返回指定路径下
2021-03-28 22:14:50
119
原创 灰度图mask，里边内容缩小2个像素点
这里是引用import osimport cv2import PILfrom unet import unetfrom utils import *from PIL import Imagepath_tu = "/media/workstation/4.0T/result/skin/"# 该文件夹下所有的文件（包括文件夹）filename_list = os.listdir(path_tu) # 返回指定路径下的文件和文件夹列表#print(filename_list[0][0:5.
2021-03-28 22:09:45
294
原创 ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘.DS_Store‘
.DS_Store由苹果公司的Mac OS X操作系统所创造的隐藏文件filename_list = os.listdir(path_tu) filename_list.sort(key=lambda x: int(x[:-4]))ubuntu 运行上述程序出现ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘.DS_S’ 错误后来才发现是有隐藏文件.DS_Store。没办法，也找不到删除该文件的办法---------因为他不显示！！
2021-03-14 16:04:12
610
转载 numpy数组统计各元素个数
一维可以直接用Counter，二维，三维度 需用flatten展开 from collections import Counter import cv2 img1 = cv2.imread('/home/workstation/桌面/test/00000.png') print(img1.shape) #(360, 360, 3) print(Counter(img1.flatten()))...
2021-03-14 13:15:19
8059
1
转载 两个数组(矩阵)比较是否相等
.all()查阅资料得知在numpy中数组的比较是依次进行的（即每个位置的数对应比较），所以两个矩阵比较时要想判断是否完全相等应该在后面加上.all()：如;比较数组 t_r_matrix和数组r_matrix是否相等 if (t_r_matrix == r_matrix).all(): print('**相等**').any若要判断两个矩阵中是否存在一个值相等用.any()...
2021-03-14 13:05:00
1343
转载 np.where（）多条件用法
np.where(condition,x,y)多条件时condition，&表示与，|表示或。同时满足两个条件时，可以用&符号，意思是"与"。'|‘表示"或者"，可以和’&'联合起来使用。如a = np.where((0<a)&(a<5), x, y)，当0<a与a<5满足时，返回x的值，当0<a与a<5不满足时，返回y的值。注意x, y必须和a保持相同尺寸。如a = np.where((0<a)|(a<5), x,
2021-03-14 12:53:40
8977
原创 减小分辨率和合并一些灰度图
import osimport cv2import PILfrom unet import unetfrom utils import *from PIL import Imagepath_tu = "/home/workstation/桌面/test/yuan"# 该文件夹下所有的文件（包括文件夹）filename_list = os.listdir(path_tu) # 返回指定路径下的文件和文件夹列表filename_list.sort(key=lambda x: int(x[0:
2021-03-12 21:09:26
135
原创 在图上加点，并保存
detection是想要加的点的坐标， shape=（点的个数，2）frames_yuan[0] 是图片矩阵for detection in det: detection.tolist() for point in detection: point=tuple(point) print(point) cv2.circle(frames_yuan[0], point, 1, (0,255,0)) #这是画一个圆，这样小一点就是点了
2021-03-12 09:21:26
208
转载 查看参数模型.pth 里的参数
import torchpath = '/media/workstation/4.0T/structure_via_consensus-master/ptlabel_best_model.pth'pretrained_dict = torch.load(path)for k, v in pretrained_dict.items(): # k 参数名 v 对应参数值 print(k)
2021-03-09 13:11:47
5038
1
原创 修改图片大小，加一列255（白）像素
1. 直接加# 导入需要的模块from glob import globfrom PIL import Imageimport osfrom PIL import Imageimport numpy as npimport cv2import matplotlib.imageimg_path = glob("F:/1/11/l/*.bmp")# 存储（输出）路径path_save = "F:/1/xiugai_L/"import matplotlib.pyplot as pltf
2021-03-02 09:21:19
485
原创 计算机三级嵌入式笔记
第十套1每一数据帧由：发送设备MAC地址–>接受设备MAC地址–>控制信息–>有效载荷（传输的数据）–>校验信息2处理器可以工作在撒种不同的状态：ARM状态 ，Thumb状态及Thunb-2状态，调试状态而Cortex-M3只有Thunb-2状态和调试状态3EEPROM (Electrically Erasable Programmable read only memory)是指带电可擦可编程只读存储器EPROM 紫外线可擦可编程只读存储器FRAM 铁电存储器
2021-02-22 12:18:09
209
转载 根据文件名的某一字符，移动文件到其他目录
据文件名中的关键字，将文件名中含某一关键字的文件复制或移动到另一个目录# -*- coding: UTF-8 -*-import osimport shutilsrc_dir_path = 'F:/1/d' # 源文件夹to_dir_path = 'F:/1/d/l' # 存放复制文件的文件夹key = 'L' # 源文件夹中的文件包含字符key则复制到to_dir_path文件夹中if not os.path.exists(to_dir_path): print("t
2021-02-17 13:32:56
881
转载 直接在windows删除ubuntu分区，开机后出现Minimal BASH-like line editing is supported
**前提：双系统（windows8.1 + ubuntu16.04）为了图省事！！！！！！！！！！！！在windows磁盘管理器直接删除ubuntu分区，即：右击删除红色框里的磁盘 （http://www.xitongcheng.com/jiaocheng/win8_article_32029.html）之后开机出现 Minimal BASH-like line editing is supported…就是关于 grub>的，下载了EasyBCD进行了一系列操作，发现没有用。（http
2021-02-15 12:39:58
4502
2
原创 ARM指令
助记符 (按字母为序）指令功能描述所属类型ADC带进位加法指令数据处理类之算术运算指令ADD加法指令数据处理类之算术运算指令AND逻辑与指令数据处理类之逻辑运算指令B跳转指令分支类指令BIC位清零指令数据处理类之逻辑运算指令BKPT断点中断指令异常中断类指令BL带返回的跳转指令分支类指令助记符 (按字母为序） 指令功能描述 所属类型 CDP 协处理器数据操作...
2021-02-05 15:40:56
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原创 处理器以及ARM发展
不同典型嵌入式处理器简介内核结构推出公司内核结构简单描述51IntelCISC哈佛结构8位字长，常用于简单的检测与控制应用领域，最早被称为单片机。其价格低，应用资料全，开发工具便宜，开发周期短，开发成本低，因此被广泛应用到各个行业。随着1T (单周期）改进型51内核的推出，加上许多器件厂家增加了自己的特色组件，因此51系列仍在生产和使用AVRAtmelRCISC哈佛结构8位、16位和32位三类字长的微控制器内核，以适应不同应用层次的要求。AVR主要特点是高性能、高
2021-01-28 19:33:53
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2
原创 图像和数字音频的格式与其他相关知识
嵌入式系统常用的几种图像文件的格式，如下表所示：名称压缩编码方式性质典型应用开发公司BMPRLE (行程长度编码）无损Windows应用程序MicrosoftTIFRLE，LZW (字典编码）无损桌面出版Aldus, MicrosoftGIFLZW无损互联网CompuServeJPEGDCT(离散余弦变换）,Huffman 编码大多为无损互联网，数码相机等ISO/IECPNGLZ77 派生的DEFLATE 压缩算法无损
2021-01-28 18:29:25
287
转载 cpu架构----通俗理解
说法一CPU历来都是一个高大上的话题，普通吃瓜群众除了CPU越贵越好之外，可能就一无所知了。曾经小编对于CPU也是一头雾水，后来请教了很多大神，又查阅了很多资料，才粗略地搞明白了一点。在此，小编就按照自己的理解，尽量用最通俗的语言去撕开CPU神秘的面纱，让更多人能够明白CPU。CPU的中文翻译叫中央处理器，好吧，这其实只是一句废话，不过为了这个牛逼的翻译，我们也给它一个牛逼的比喻，那我们就把CPU比喻成一个国家的中央机构，接下来我们一一对应打比喻讲解。影响CPU性能的主要因素可以分为两大块：主频和架构
2021-01-25 14:46:51
5835
1
原创 读文件 输出坐标和面
objFilePath = '/home/workstation/deep/1/xxx.obj'with open(objFilePath) as file: points = [] while 1: line = file.readline() if not line: break strs = line.split(" ") if strs[0] == "vn":#修改这里可改为点，点
2021-01-04 11:02:12
95
原创 pytorch__my_doc
doc1. torch.cross为叉乘，输出垂直与两个向量的向量。a*b是点乘，生成一个数。2. torch.sign1. torch.cross为叉乘，输出垂直与两个向量的向量。a*b是点乘，生成一个数。https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/524168322. torch.signtorch.sign(input, out=None)说明：符号函数，返回一个新张量，包含输入input张量每个元素的正负（大于0的元素对应1，小于0的元素对应-
2020-12-22 16:46:41
675
1
原创 git submodule update --init的使用方式
使用git指令需要安装git这个软件，用来下载github上的工程1首先下载需要用git，复制上边的链接。如：git clone https://github.com/PyMesh/PyMesh.git2下载完后，cd到下载目录中，此处就是PyMesh文件夹里。如：cd PyMesh3使用git submodule update --initgit submodule update --init总结总之就是，需要用git下载，再cd到目录中，在使用git submodule
2020-11-06 22:13:59
39894
4
原创 ubuntu双cuda安装与切换 cuda9.0 和cuda10.1
第一次安装见https://blog.csdn.net/weixin_45562000/article/details/105138599我这里已经有cuda9.0，安装cuda10.1sudo chmod 777 cuda_9.0.176_384.81_linux.run 改成自己的版本号sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run 改成自己的版本号Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
2020-10-27 16:55:26
1741
1
原创 ubuntu显卡驱动与cuda cudnn安装
第三方库的安装是玄学。说不定哪天外网顺了就装上了。考虑加个镜像网址或者直接下一个包。第三方库辅助下载示例：pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ pygame国内常用源镜像地址：清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/si...
2020-10-19 21:10:35
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原创 笔记：torch的基本运算
标题1. torch.clamp (a,x,y)2.torch.div(x,y)3.torch.mul(x,y)4. torch.mm(x,y)5.torch.mv(x,y)6. torch.pow(x,y)1. torch.clamp (a,x,y)a 为张量，x为下界线，y为上界。当a内某个元素小于x时，取x。在[x,y]内时，取本身。大于y时，取y。不必纠结是 >=x 还是 >x ,怎么都是取与x相等的值，所以无所谓（y同理）import torcha=torch.randn(
2020-10-18 19:58:24
8892
原创 安装环境小记
显示的cuda版本不一样 https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/102640512 https://blog.csdn.net/qxqxqzzz/article/details/103453413安装完cuda反复重启问题：装完cuda后，再次sudo nvidia-smi.出现错误，https://blog.csdn.net/qq_40200387/article/details/90341107。完成anconda安装： bash anco
2020-10-17 15:54:56
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原创 pytorch x.transport( a，b) torch.transport(x, a，b ）
x = torch.randn(3, 4)y=x.transpose(1,0)#第1维和第2维交换，即得（4,3）print(x,'*****','\n',y,y.shape)z=torch.transpose(x, 0, 1)print(z,z.shape)print('***',x)输出：transpose中的两个维度参数的顺序是可以交换位置的，即transpose（x, 0, 1,) 和transpose（x, 1, 0）效果是相同的。transpose并不改变a本身的形状，将改变
2020-10-15 21:26:44
662
原创 当for循环遇到break or continue
break语句对if-else的条件语句不起作用。在多层循环中，一个break语句只向外跳一层。在 Python 中，for … else 表示这样的意思，for 中的语句和普通的没有区别，else 中的语句会在循环正常执行完（即 for 不是通过 break 跳出而中断的）的情况下执行，while … else 也是一样。1.这里当l[j]==0时，z赋值999，break跳出for循环，不执行elsel=[1,0,6]z=0for j in range(3): if l[j]=.
2020-10-13 12:47:06
597
原创 查看参数模型数据 .data-00000-of-00001 .index .meta
查看保存的参数模型数据我的参数模型主要有三个文件：snap-72722.data-00000-of-00001snap-72722.indexsnap-72722.meta作用：.data文件保存了当前参数名和值.index文件保存了辅助索引信息.meta文件保存了当前图结构.当然还有一个checkpoint 文本文件，记录了模型文件的路径信息列表1.输出节点名称from tensorflow.python import pywrap_tensorflowcheckpoint_pa
2020-10-06 12:00:21
9291
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原创 f.read() f.readlines() f.readline()
原文件：11.txt一f=open('C:\\Users\\ZH\Desktop\\11.txt','r')for i in f: print(i) print('***')有点f.readlines的意思二f=open('C:\\Users\\ZH\Desktop\\11.txt','r')data=f.read()for i in data: print(i) print('***')这个相当于一个字一个字的读（整个文件）：三f=open(
2020-09-25 19:40:06
10609
2
转载 隐函数
如果方程f(x,y)=0能确定y与x的对应关系,那么称这种表示方法表示的函数为隐函数.隐函数不一定能写为y=f(x)的形式,如x2+y2=0因此按照函数【设x和y是两个变量，D是实数集的某个子集，若对于D中的每个值,变量x按照一定的法则有一个确定的值y与之对应，称变量y为变量x的(显)函数，记作 y=f(x)】的定义。隐函数不一定是“函数”，而是“方程”。 也就是说,函数都是方程,但方程却不一定是函数.显函数是用y=f(x)表示的函数，左边是一个y右边是x的表达式 比如y=2x+1隐函数是x和y都混
2020-09-25 15:28:49
4343
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