04 2022 档案
摘要：P-Net网络 P-Net的主要目的是为了生成一些候选框，我们通过使用P-Net网络，对图像金字塔图像上不同尺度下的图像的每一个12×1212×12区域都做一个人脸检测(实际上在使用卷积网络实现时，一般会把一张h×wh×w的图像送入P-Net中，最终得到的特征图每一点都对应着一个大小为12×1212
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摘要：学习facenet人脸识别 获得人脸之后，第二步我们要做的工作就是人脸对齐，由于原始图像中的人脸可能存在姿态、位置上的差异，为了之后的统一处理，我们要把人脸“摆正”。为此，需要检测人脸中的关键点，比如眼睛的位置、鼻子的位置、嘴巴的位置、脸的轮廓点等。根据这些关键点可以使用仿射变换将人脸统一校准，以消
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摘要：float 浮动，将元素浮动， 元素的水平方向浮动，意味着元素只能左右移动而不能上下移动。 一个浮动元素会尽量向左或向右移动，直到它的外边缘碰到包含框或另一个浮动框的边框为止。 浮动元素之后的元素将围绕它。 float : right 贴近右侧 元素浮动之后，周围的元素会重新排列，为了避免这种情况不
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摘要：实现这样的效果 用有序列表实现 ，把start删了 ，效果一样，li的start不生效 tpye 属性值 Start是ol的属性值，而不是li的 ，li里面写这个不会生效，这个顺序是根据ol来的。
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摘要：行内元素： 不独占一行，可以和其他元素在同一行； 高度、行高和顶以及底边距都不可改变； 宽度就是它的文字或图片的宽度，不可改变。 在行内元素之间回车相当于加了一个空格字符 块元素： 每个块元素通常都会独自占据一行或多行，可以对其设置宽度、高度、对齐等属性 img属于行内元素，但具有块元素的特性： i
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摘要：因为路径一直很迷糊，搞清楚路径的定义 “./”：代表目前所在的目录。 “…/”：代表上一层目录。 “/”：代表根目录。 举个栗子：在读取文件时,路径的写法有如下方式 1、文件在当前目录（以图像文件为例，当前项目文件为中心） “./1.jpg” 或 “1.jpg”2、文件在上层目录（1）在上层目录下
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摘要：今天做了第一阶段展示，我觉得最大的难点还是人脸识别算法，以及算法的调用。老师觉得我们的创意有些单薄，可以设成多摄像头，多机位的识别。我目前感觉这样的实现不是很契合我们构想的核酸检测时进行人脸识别登记的场景，或许我思考的就是一个简单的应用场景。
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摘要：今天探讨了创意点，制作了ppt，我们的创意是做核酸时的人脸识别登记，减少人力资源，我觉得还是很有想法的。
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摘要：今天把pth转换成ncnn，配了很久的环境，然后在第一步将pth转换成onnx，这里用到python 代码，我发现我的制作模型的代码并没有这个类来进行转换。这个制作模型的代码真的很难解啊。
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摘要：今天看了把pth模型转换成ncnn模型的教程，但是在安装vs2015及以上这一步就卡住了，我电脑上有一个vs2013，但是需要安装更高版本，不知道会不会冲突，去微软官网找了好几个小时才找到2019安装包，可是进行下载安装的时候他又是vs2022 我真的理解不了微软，他怎么就这么喜欢捆绑和自动更新呢，
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摘要：在尝试生成pairs文件之后，我觉得成功只差临门一脚 ，但是还是报错了，报错显示分块是0，很奇怪。对这个算法还是不了解。
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摘要：conda install xxx pip install xxx 都安装不上 试了很低教程，还是这个质朴有效 解决 下载一个适合自己的python版本的包 https://pypi.org/simple/dlib/ 在命令行中 pip install 文件夹路径\文件名 结束
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摘要：今天测试模型，在思考了很多后，选择将测试数据集的格式改成适合要求的格式，一个名字的文件夹下放该人的照片 为了将所有照片都放在一起的文件夹按照姓名分开，我编写了python程序 #脚本放到源文件同目录下,用法：python3 xxx.py #脚本功能：根据文件名自动创建文件夹且将文件移动到对应的文件夹
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摘要：。 rel1 = (Node*)malloc(sizeof(Node)); rel1->adr=-8 ; rel1->size = -9; rel1->next = NULL; 在初始化链表时，要将next也赋好值，如果不赋值在遍历或者其他操作时这个next的指向是有问题的，就会出现问号。
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摘要：在测试模型的时候，出现一个问题，后续的测试数据集的格式与要求的格式都不一样，一个数据集把所有图片放在一个文件夹里面，一个数据集每个名字下有两个文件分别放着正面和侧面的图片，都不满足测试要求。还有一个非常严重的问题，要求测试集要有一个pairs.txt文件，我对这个文件感到及其困惑，教程里面也没有说明
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摘要：今天做了人脸识别模型的训练，用的lfw数据集，再运行了两个多小时后，生成了一个pth模型。
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摘要：今天做测试，做qtp的实验。首先下载安装惠普的测试软件就很难，废老大功夫，其次这个破解根本破解不了。 在试用进行实验，在捕获浏览器内容的时候，这个软件只支持ie，而现在ie都淘汰了，很多网址在ie上打不开。这个点太坑了，试了三四个浏览器都捕获不了网页里面的内容。
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摘要：今天在选择的人脸识别的算法，选择了基于pytorch的算法，在配置了pytorch的环境，因为我没有显卡，选择配置了cpu的版本，学习算法。
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摘要：今天参加了火焰杯的决赛，测试的软件和程序还是比较陌生的，后部分的大题几基本上做不了。
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摘要：CNN工作概述指的是你挑一张图像，让它历经一系列卷积层、激活函数层（非线性层)、池化(下采样(downsampling) ）层和全连接层，最终得到输出。 卷积完成的是对图像特征的提取或者说信息匹配当一个包含某些特征的图像经过一个卷积核的时候，一些卷积核被激活，输出特定信号。我们训练区分猫狗的图像的时
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摘要：先创建一个普通的c#项目，在键入要测试的代码，然后在解决方案下创建一个单元测试项目，在单元测试项目引入中引入要测试的项目，然后在自动生成的TestMethod1方法中编写需要对测试方法进行测试的代码，用断言进行判断，然后右键选择运行测试，看到测试结果和代码覆盖率。 被测试代码 测试代码 项目结构 测
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摘要：卷积核的作用是对原始图像某些特征进行加强，抽取特征 下图两个卷积核就是把三张图的两个特征处理出来 卷积核步长过小计算量超大，一般来说不用步长为1 使用max pooling 保留最大特征 一个卷积核处理一个特征
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摘要：今天跑了猫狗识别的实验，在跑了一般之后，电脑特别烫，我本着不折磨小电脑的想法，在第十八次epoch之后，我停止了运行，已经得出了部分结果，将部分猫狗图片分在两个文件夹。
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摘要：做tensorflow的线性回归 经典的公式， 线性回归模型 模型定义为： 。 使用矩阵来表示就是 ，其中： 是所要求得一系列参数， 是输入的数据矩阵，因为考虑 常数项，所以在 第一列加上了一列1。 的一行可以看做一个完整的输入数据， 代表一个数据有 个属性（特征）， 行代表一共是 个数据。数据集标
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摘要：typedef struct node{ char name[20]; /*进程的名字*/ int prio; /*进程的优先级*/ int round; /*分配CPU的时间片*/ int cputime; /*CPU执行时间*/ int needtime; /*进程执行所需要的时间*/ char
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摘要：今天在jyputer上做tensorflow的实验，在anaconda上配置了tensorflow的环境，在其基础上引入一些库真的很方便，比在pycharm 中傻乎乎的install 包等他失败好用很多。
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摘要：Tensorboard“无法显示此网站” 在pycharm中的terminal中输入：tensorboard --logdir=path（path为数据所在文件夹路径) --host=127.0.0.1 最后这个host地址很关键 另外在这个环境中安装包很方便 在控制台中该环境下pip instal
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摘要：打开anaconda prompt， 创建虚拟环境：conda create -n tensorflow python=3.6 注意这个python版本，需要与tensorflow的版本做匹配 切换到这个环境：conda activate tensorflow 退出这个环境 conda deacti
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