摘要: python文件的读写 在python中以只读模式打开文件的时候,会自动将文件的内容进行清空,然后在将数据写到文件中。 打开文件以后,使用write方法的时候,每调用一次write方法,都会将内容写道文件中,会紧跟着上一次文件结尾的地方。 在文件关闭和使用flush函数之后,会将对应的数据写到文件中 阅读全文
posted @ 2017-09-25 15:21 niudong 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这里说的是字符串中的内置方法,毕竟字符串是最常用的操作对象。 ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__' 阅读全文
posted @ 2017-09-24 21:20 niudong 阅读(945) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python中字典的遍历。 也就是说,这种情况下,其实遍历的是字典的键,当然,你也可以通过使用d.keys得到同样的效果。 也可以通过遍历d.values来得到相应的值的数据。 不过最常用的就是使用d.items()来得到一条一条的元组数据,然后在对元组数据进行后续的操作。 不过,这里仅仅考虑了实现 阅读全文
posted @ 2017-09-22 16:20 niudong 阅读(157) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在做图像处理的时候,自己常用的是将PIL的图片对象转换成为numpy的数组,同时也将numpy中的数组转换成为对应的图片对象。 这里考虑使用PIL来进行图像的一般处理。 可以通过PIL中Image中的fromarray,直接将一个数组对象转换成为PIL中的图片对象,然后就可以使用PIL中对应的方法来 阅读全文
posted @ 2017-09-22 11:50 niudong 阅读(21278) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在python中整形,字符串,元组是不可变类型,而列表和字典都是可变类型。 对于不可变类型进行重新赋值,相当于是用以前的变量名重新指向了新的地址,这个地址中存的变量值就是重新的赋值 通过python中提供的函数id可以看到变量在内存中存储的位置 同时,对于0-256之间的任意整形,以及稍微短一点的字 阅读全文
posted @ 2017-09-21 21:56 niudong 阅读(530) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Numpy中可以进行广播的情况:当numpy从后向前的比较他们的shape的时候,只有当他们相同,或者其中一个是1的时候才称为是相容的。 如果两个矩阵的维数不相同,会自动将维数低的扩展称为维数高的一样的维数,前面的全部都补成1,只有判定最后相容的矩阵,才能进行广播。 阅读全文
posted @ 2017-09-13 18:51 niudong 阅读(201) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 最近在看SSD源码的时候,就一直不理解,在模型构建的时候如果使用Flatten或者是Merge层,那么整个数据的shape就发生了变化,那么还可以对应起来么(可能你不知道我在说什么)?后来不知怎么的,就想明白了,只要先前按照同样的方式进行操作,那么就可以对应起来。同样的,只要按照之前操作的逆操作,就 阅读全文
posted @ 2017-09-04 11:01 niudong 阅读(6415) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: linspace可以用来实现相同间隔的采样。 numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 返回值为numpy.ndarray。 贴上一个例子: 由于默认情况下endpoint=True,因 阅读全文
posted @ 2017-09-03 14:15 niudong 阅读(3680) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 从上面可以 看出,numpy中的flatten是按照行进行,在按照列,最后按照通道。 就这样子 阅读全文
posted @ 2017-09-03 11:26 niudong 阅读(297) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这里的网络架构和论文中插图中的网络架构是相一致的。对了,忘了说了,这里使用的keras版本是1.2.2,等源码读完之后,我自己改一个2.0.6版本上传到github上面。可别直接粘贴复制,里面有些中文的解释,不一定可行的。#defint input shapeinput_shape = (300,300,3)#defint the number of classes num_classes = ... 阅读全文
posted @ 2017-09-03 11:08 niudong 阅读(1576) 评论(0) 推荐(0) 编辑