09 2019 档案
摘要：python来读写ini的配置文件 读取文件： 写文件：
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摘要：.编写setput.py文件： setup.py文件内容如下： 整个工程中包括多少个py文件，就写多少个Extension，并把需要调用的其他库路径在include_dirs、libraries、library_dirs中进行设置。 编译so文件，执行以下命令： python setup.py bu
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摘要：原图 1. 2. 3. 4. 由上面四种旋转可以组合出， 顺时针旋转90度 逆时针旋转90度
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摘要：json某块是python的一个模块，jsonify是flask框架中的一个扩展包 1.字符串转json对象，通过json.loads()方法 2.json对象转字符串，通过json.dumps()方法 3.通过jsonify()方法也是将字典转成json字符串 而区别在于，通过jsonify()方
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摘要：一、配置文件yolo.cfg [net] # Testing #测试模式 batch=1 subdivisions=1 # Training #训练模式 每次前向图片的数目=batch/subdivisions # batch=64 # subdivisions=16 #关于batch与subdiv
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摘要：1.下载pyinstaller 我是使用git下载的 2.下载pywin32相应版本并安装 一路next安装即可 3.在pyinstaller文件夹下打开terminal（Shift + 鼠标右键，选择在此处打开命令窗口） 4.等待执行完成后可以在pyinstaller文件夹下看到生成了一个以执行脚
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摘要：使用dlib实现人脸检测与识别需要先下载以下两个文件： 以下是检测代码： 原图 效果图 打印的特征值： 进行识别时，将已有特征值与检测出的特征值两者之间计算欧式距离，设定阈值，大于阈值的不是同一人，小于阈值的为同一人 numpy提供了linalg.norm方法来计算欧式距离，通常阈值设定在0.35即
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摘要：Python3环境下在docker虚拟机下安装了opencv以后，在使用的时候出现以下报错，import cv2 提示 ImportError: libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory 解决步骤 su
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摘要：学习率learning_rate: 学习率表示每次参数更新的幅度 1.而参数的更新是遵照这个公式：Wn+1 = Wn - learning_rate * ▽ Wn+1：更新后的参数 Wn：当前参数 learning_rate：学习率 ▽：损失函数的梯度（导数） 也就是参数的更新向着梯度下降的方向 那
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摘要：# coding:utf-8 import cv2 import argparseimport numpy as np parser = argparse.ArgumentParser(description='manual to this script') parser.add_argument("--videoOrImage", default=0) args = parser.pars...
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摘要：一、标注工具（labelimg） 1.下载地址 2.双击运行 3.保存后的文件为xml格式 二、下载编译darknet 1.拉取darknet 2.修改配置文件Makefile（如何使用gpu可参考） 3.开始编译 4.下载yolov3预训练模型 5.测试 或者 官网链接 三、准备数据集、训练、测试
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摘要：（1）安装nvidia-docker nvidia-docker其实是docker引擎的一个应用插件，专门面向NVIDIA GPU，因为docker引擎是不支持NVIDIA驱动的，安装插件后可以在用户层上直接使用cuda。具体看上图。这个图很形象，docker引擎的运行机制也表现出来了，就是在系统内
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摘要：1.以.a为扩展名的文件: #tar xv file.a 2.以.z为扩展名的文件: #uncompress file.Z 3.以.gz为扩展名的文件: #gunzip file.gz 4.以.bz2为扩展名的文件: #bunzip2 file.bz2 5.以.tar.Z为扩展名的文件: #tar
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摘要：用sudo apt-get update时出现“ E: 无法获得锁 /var/lib/apt/lists/lock”错误。 在网上搜索到的解决方案──“将/var/lib/apt/list/lock删除掉即可”──其实是一种极端的情况，也就是在上次更新没有正常关闭的情况下使用。 在大部分情况下，问题
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摘要：常用的损失函数有： 1.均方误差： tf.reduce_mean(tf.square(真实值 - 预测值)) 2.自定义损失函数： 3.交叉熵：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(lables = 真实值, logits = 预测值) 通过预测酸奶日销量与
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摘要：一、ftp的get命令和mget命令有何不同？ get一次只下载一个文件；mget一次可以下载多个文件，而且支持通配符，需要注意的是在mget的时侯，需要对每一个文件都选择y/n，如果想不交互的下载全部的文件，可以先用prompt命令关掉交互方式（关闭：prompt off；打开：prompt on
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摘要：一、创建用于登入 FTP 的用户。打开计算机管理程序，依次点击左侧本地用户组–>用户，右侧空白处右击点击“新用户”。 填写用于登入FTP服务器的新用户信息，如下图所示 点击创建完成新用户创建，在新弹出的窗口中点关闭，到此新用户创建完成 二、开启 FTP 服务控制面板中找到程序和功能，在左侧的菜单点击
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摘要：最近在做基于MTCNN的人脸识别和检测的项目，在训练模型的过程中总是会不定时地出现损失值为nan的情况，Debug了好久终于找到了问题所在，这里总结以下可能出现nan的几种情况： 1、在分类问题中，我们经常使用到交叉熵损失函数，需要注意的是：由于交叉熵损失函数里有对数计算，因此对数的真数部分不能为0
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摘要：很多正在入门或刚入门TensorFlow机器学习的同学希望能够通过自己指定图片源对模型进行训练，然后识别和分类自己指定的图片。但是，在TensorFlow官方入门教程中，并无明确给出如何把自定义数据输入训练模型的方法。现在，我们就参考官方入门课程《Deep MNIST for Experts》一节的
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摘要：在TensorFlow的官方入门课程中，多次用到mnist数据集。 mnist数据集是一个数字手写体图片库，但它的存储格式并非常见的图片格式，所有的图片都集中保存在四个扩展名为idx3-ubyte的二进制文件。 如果我们想要知道大名鼎鼎的mnist手写体数字都长什么样子，就需要从mnist数据集中导
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摘要：原图： 开运算： 先腐蚀后膨胀叫开运算（因为先腐蚀会分开物体，这样容易记住），其作用是：分离物体，消除小区域。这类形态学操作用cv2.morphologyEx()函数实现： 下面两份代码分别对应通过先腐蚀后膨胀的效果 和 直接通过开运算的效果 可以看到两者差别不大。 闭运算 先膨胀后腐蚀（先膨胀会使
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摘要：1.腐蚀 腐蚀的效果是把图片"变瘦"，其原理是在原图的小区域内取局部最小值。因为是二值化图，只有0和255，所以小区域内有一个是0该像素点就为0： 这个核也叫结构元素，因为形态学操作其实也是应用卷积来实现的。结构元素可以是矩形/椭圆/十字形，可以用cv2.getStructuringElement(
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