摘要：1. 需要熟练 list 对应的函数，参考链接，#26 list.append(obj): 在列表末尾添加新的对象 list.count(obj): 统计某个元素在列表中出现的次数 list.extend(seq): 在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表） list.in 阅读全文

摘要：注意：append方法已经要被废掉了，新方法为 concat！2022年11月30日 查看代码 concat(objs: 'Iterable[NDFrame] | Mapping[HashableT, NDFrame]', *, axis: 'Axis' = 0, join: 'str' = 'ou 阅读全文

摘要：Keras的Adam优化器decay理解及自适应学习率 CNN学习笔记：正则化缓解过拟合 Deep Learning #3: More on CNNs & Handling Overfitting 吴恩达机器学习笔记（三）——正则化（Regularization） 卷积神经网络(CNN)防止过拟合的 阅读全文

摘要：所谓多损失函数，就是将多个损失函数混合在一起进行使用，具体实现就可以新建一个函数，包含多个损失函数的加和即可，实质上与单损失函数是一致的。 参考：【632】keras 自定义损失函数 举例：Dice loss + BEC loss # 定义Dice损失函数 def dice_coef_loss(y_ 阅读全文

摘要：1. Python library 升级，例如 imgaug pip install --upgrade imgaug 2. 保证每次随机打散数组得到一样的结果 需要添加 seed import random random.seed(1) random.shuffle(list) 3. Visio 阅读全文

摘要：pandas 如何删掉第一行_pandas DataFrame行或列的删除方法代码 这应该是很常见的应用吼，相当于对于一个 Excel 表的操作，需要注意的就是操作是否应用到原来的 dataframe 上面。 全部使用 drop() 函数。 1. 删除指定行 dataframe.drop(index 阅读全文

摘要：python split指定多个分隔符 对于固定文件名格式提取信息比较好用 举例： filename = "213939_213941-114042_114044.png" X1, X2, Y1, Y2, _ = tuple(re.split("[-_.]", filename)) # X1 = 2 阅读全文

摘要：针对 tf2 里面没有 tf1 的相关函数，通过下面处理 tf.compat.v1 该代码就相当于是 tf1 了 举例： # tf2 直接写这个方法会报错 tf.compat.v1.image.resize_images 阅读全文

摘要：[1] DeconvNet 模型说明 [2] github - dongmeixu/Keras-DeconvNet-Segmentation 模型结构图 实现代码：（二分类） from keras.models import Model from keras.layers import Input, 阅读全文

摘要：[1] Keras 搭建自己的DeeplabV3+语义分割平台（Bubbliiiing 深度学习 教程） [2] 憨批的语义分割重制版8——Keras 搭建自己的DeeplabV3+语义分割平台 [3] github - bubbliiiing/deeplabv3-plus-keras [4] FC 阅读全文

摘要：直接用 predict 函数，batch_size 设置为 1 代码如下： # 一个图片预测 from PIL import Image import numpy as np from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img # 图片 阅读全文

摘要：代码： from keras import Model, layers from keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation, Reshape, MaxPooling2D, UpSampling2D def se 阅读全文

摘要：[1] UNet with ResBlock for Semantic Segmentation [2] github - UNet-with-ResBlock/resnet34_unet_model.py【上面对应的代码】 [3] github - ResUNet【运行显示OOM，内存不够】 结构 阅读全文

摘要：[1] 五、VGG、AlexNet、ResNet网络（超详细哦） [2]【653】FCN——全卷积网络详解 VGG VGG16：包含了 16 个隐藏层（13 个卷积层 2+2+3+3+3，以及 3 个全连接层） VGG19：包含了 19 个隐藏层（16 个卷积层 2+2+4+4+4，以及 3 个全连 阅读全文

摘要：[1] 语义分割--全卷积网络FCN详解【解释详细】 [2] 四、全卷积网络FCN详细讲解（超级详细哦） [3] github - FCN32、FCN8 [4] keras.applications【VGG16】 [5] keras—VGG16 [6] 五、VGG、AlexNet、ResNet网络（ 阅读全文

摘要：python计算程序的运行时间的方法(python程序，jupyter) Jupyter计算运行时间 jupyter中提供了简洁的统计程序运行时间的方法，包括%%time, %time, %timeit方法 %%time(统计cell块运行时间) %time（统计语句行运行时间） 阅读全文

摘要：LaTex制作表格之合并单元格 latex 表格如何精细控制行高，行距，行与行之间的距离 Latex 表格 行合并，列合并，控制行间距 单元格宽度 Tables Generator 在制作LaTex表格的时候，常常需要合并行和列，本文介绍的是使用 multirow 包里面的命令完成合并行列的方法。 阅读全文

摘要：class strtree.STRtree(geometries) class strtree.STRtree(geometries) STRtree构造函数采用一系列几何对象, 几何对象的引用将保留并存储在R-tree中 strtree.query(geom) 返回strtree中所有几何体的外延 阅读全文

摘要：numpy.angle详解 Python之复数、分数、大型数组数学运算（complex、cmath、numpy、fractions） 思路： 通过复数，可以计算每一个复数与x轴正方向的夹角 过坐标相减就可以计算向量与x轴正方向的夹角 分别计算两个向量与x轴正方向的夹角，从而计算两个向量之间的夹角 举 阅读全文

摘要：两种方法可以实现： 通过 numpy 自己实现 通过 cv2.cvtColor 函数实现，灰度图转 RGB 所谓的灰度图转为三通道，就是三个通道都是一样的信息，相当于相同维度信息的重复，主要是通过 numpy.array 来实现，其实是可以通过类似广播的形式来实现。 1. 每一行赋值相同的内容 >> 阅读全文