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RSS订阅原创 VM虚拟机及常用的操作
注意事项只有一个，只需要在安装位置选择你电脑里内存空间较大的磁盘安装即可。命令查看虚拟机的ip地址inet 192.168.xx.xx）ping ip地址（如：ping 192.168.xx.xx）ctrl+z 挂起当前操作，fg返回当前操作。（1）虚拟机设置：编辑-->虚拟网络编辑器；ctrl+l 清屏，同等于 clear。向上翻页查看：Shift + PgUp。向下翻页查看：Shift + PgDn。（2）虚拟机设置：虚拟机->设置。ctrl+c 退出当前操作。，即可更改内容，更改后按。
2023-08-16 00:05:50
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原创 python图像处理常用方法以及可能会遇到的问题
1.图片打开与显示默认导入名称import cv2from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.image as mpimg问题1、cv2读取的图像用plt.imshow显示时颜色不一致。原理及解决方案cv2.imread(‘图片位置’) 所读取的图像格式：每个像素为[B,G,R]的形式，通道值默认范围0-255。# 可以用cvtColor()函数转换：img
2022-03-15 20:09:50
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原创 关于CUDA和cuDNN的介绍说明及TensorFlow的GPU支持
一、简介CUDA ®是英伟达发明的并行计算平台和编程模型。通过利用图形处理单元 (GPU) 的强大功能，它可以显着提高计算性能。NVIDIA CUDA 深度神经网络 (cuDNN) 是一个 GPU 加速的深度神经网络基元库。它提供了 DNN 应用程序中经常出现的例程的高度调整的实现。二、TensorFlow的GPU支持版本对应表三、在Windows上安装CUDA&cuDNN[CUDA下载][cuDNN下载（需要注册账号）]CUDA安装下载之后，默认安装就好。..
2021-12-02 09:58:18
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原创 训练之后的参数怎样在tensorboard中可视化及【 ‘tensorboard‘ 不是内部或外部命令】解决办法
训练之后的参数怎样在tensorboard中可视化及【 'tensorboard' 不是内部或外部命令】解决办法一、tensorboard可视化步骤二、可能会遇到的问题'tensorboard' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件一、tensorboard可视化步骤1.首先找到你存放训练得到的各种参数值(loss, val_loss, lr 等)的文件夹；2.打开命令行窗口，输入（存放路径加不加双引号都可以）：tensorboard --logdir=“D:\DeepLearnin
2021-08-25 14:59:17
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原创 YOLOv1论文详解【算法原理、置信度、IOU、损失函数等】
参考文章：https://blog.csdn.net/litt1e/article/details/88814417https://blog.csdn.net/qq_39800375/article/details/107721015从R-CNN到Faster R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 （proposal 提供位置信息， 分类提供类别信息）精度已经很高，但由于two-stage（proposal耗费时间过多）处理速度不行达不到real-time效果。（R-CNN use r
2021-05-10 11:59:22
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转载 多尺度与多分辨率的理解
我一开始以为 多尺度与多分辨率 是一样的意思。后来看到了xiaowei_cqu博客的一篇文章“【OpenCV】SIFT原理与源码分析：DoG尺度空间构造”(以下简称，xiaowei一文)，才发现我的理解有误。尺度空间（scale space）理论要理解多尺度，首先要知道什么是尺度空间。xiaowei一文中提到，自然界中的物体呈现出不同的形态，需要不同的尺度观测。比如，建筑物用“米”测量，原子用“纳米”。比较形象的是，在平常使用的Google地图，可以滑动鼠标来改变地图的尺度；照相机通过调焦，将景..
2021-04-20 17:05:26
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原创 神经网络原理及应用（看完就理解了）
神经网络的定义神经网络，是机器学习的一个分支，学名应该叫人工神经网络，与之相对应的是生物神经网络(Biological Neural Networks, BNN)，我们将模拟生物神经网络的数学模型统称为人工神经网络模型，简称人工神经网络或者神经网络。生物神经网络大脑的学习过程包括以下三个基本步骤或系统。（1）信息输入。（2）模式加工。（3）动作输出。生物意义上的神经元“神经元”（Neuron）事实上就是“神经细胞”（Nerve Cell）的别称。神经元的构成...
2020-12-25 10:39:30
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原创 通过CNN 分类 Fashion MNIST 图像（内含实现代码）
编译环境 Anaconda3, python3.7.9, tensorFlow2.3.1Fashion MNIST数据集，包含70000个灰度图像分类。我们将使用60000张图片进行培训，10000张图片用于评估#导入相关的库from __future__ import absolute_import, division, print_functionimport tensorflow as tfimport tensorflow_datasets as tfdstf.compat.v1
2020-11-30 15:36:24
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原创 Anaconda下的清华镜像添加、Tensorflow2.3安装以及pip&conda基本命令
安装Anaconda之后，添加清华镜像：打开Anaconda prompt，输入命令： conda config --set show_channel_urls yes在C:\Users\administer目录下生成**.condarc** 文件（Windows用户）打开.condarc 文件修改：channels:defaults show_channel_urls: true channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anac
2020-11-20 21:58:15
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原创 用python实现图片批量重命名
这里图片都是.jpg格式的，可以根据需要做相应修改import osclass BatchRename(): def __init__(self): self.path = r'D:\imagesRename' #图片的路径 def rename(self): filelist = os.listdir(self.path) filelist.sort() total_num = len(filelist)
2020-11-20 02:00:24
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原创 用python实现图片批量剪切(像素)
用python实现图片批量修改像素：from PIL import Imagefrom glob import globimport osclass BatchCut(object): def __init__(self, width, height): self.imgPath = r'D:\imagesCut\*.jpg' #要修改图片的 self.width = width self.height = width self.savePath = r'D:\\imagesCu
2020-11-20 01:55:04
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转载 AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘enable_eager_execution‘
AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute 'enable_eager_execution’Tensorflow 2.0在默认情况下启用了eager_执行，因此不需要运行tf.enable_eager_执行. 只有在运行的版本低于2.0时，才应该启用立即执行.把tf.enable_eager_execution()删去就好。...
2020-11-15 00:40:53
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空空如也
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