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不积跬步无以至千里
研究领域:深度学习,图像处理
联系方式:vladimirputin@foxmail.com
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2023年2月22日
docker run指定gpu运行
摘要: 要在 docker run 命令中指定 GPU,您需要使用 --gpus 标志。例如,要在容器中使用所有可用的 GPU,您可以运行以下命令: docker run --gpus all your_image 您还可以使用以下选项来指定要在容器中使用的 GPU: --gpus "device=0":
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posted @ 2023-02-22 18:16 海_纳百川
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2023年2月20日
ffmpeg提取最后一个关键帧
摘要: 例子:某文件夹中全部是mp4视频,对每个视频提取最后一个关键帧,并保存为同名jpg,一行代码实现 以下方法要根据实际ffmpeg版本修改,不同版本返回的参数和格式都是不一样的,比如sed "s/.*pos:\([0-9]\+\).*/\1/"在5.1.1版本中需要使用sed "s/.*pos:[ ]
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posted @ 2023-02-20 13:51 海_纳百川
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2023年2月17日
关于python深拷贝和浅拷贝的最容易解释--直接上代码
摘要: 浅拷贝:赋值,或者copy 深拷贝:copy.deepcopy() import copy A = [0,1,2,[3,4,5],6,7,8] A1 = A #1、浅拷贝 #A1 = copy.copy(A) #2、copy浅拷贝 #A1 = copy.deepcopy(A) #3、深拷贝 prin
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posted @ 2023-02-17 17:15 海_纳百川
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ffprobe简介
摘要: ffprobe是一个开源的多媒体分析工具,是FFmpeg多媒体框架的一部分,可以用于检测和分析音频和视频文件。它可以读取各种视频和音频容器格式(例如MP4,AVI,MKV,FLV等)以及编码格式(例如H.264,MPEG-4,MP3等)的元数据,并输出它们的详细信息。 ffprobe提供了多种输出格
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posted @ 2023-02-17 14:40 海_纳百川
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2023年2月16日
Joblib介绍-常在机器学习中使用
摘要: joblib是一个用于Python的开源库,提供了一些用于并行计算和内存映射的工具。它是为了提高科学计算和数据分析的效率而设计的。 具体来说,joblib库提供了两个重要的功能: 并行计算:joblib提供了一个高级的并行化工具,使您能够轻松地将计算任务分配到多个CPU核心上执行。它还提供了一些用于
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posted @ 2023-02-16 14:46 海_纳百川
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sklear库中的classification_report的报告中的结果解释
摘要: 简介 说来惭愧,好久不写博客,让我动笔的竟然是sklearn一个小小的api功能,以前评价模型用的都是总体的准确率,第一次用sklearn提供的分类报告功能竟然搞不懂是怎么计算的,怎么还分类别。就像下面这样: 计算 首先y_true是真实结果,y_pred是预测出的标签,它们分别如下: y_true
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posted @ 2023-02-16 10:32 海_纳百川
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关于sklearn库
摘要: sklearn(全称scikit-learn)是一个用于机器学习的Python库,它提供了包括分类、回归、聚类和降维等常用的机器学习算法,同时也提供了一些数据预处理、模型评估和模型选择等功能。sklearn是Python中最受欢迎的机器学习库之一,它非常易于使用,具有广泛的用户群体和完整的文档。 使
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posted @ 2023-02-16 10:21 海_纳百川
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关于机器学习中的准确率,精准率,召回率,f1-score的解释
摘要: 首先我们一定要区分准确率-accuracy和精准率-precision的区别: 准确率是表示一个模型的指标,而精准率是表示一个类别的指标 在计算上,准确率:全部检出的正确数/检出总数 精准率:检出的这个类别中正确数/检出的这个类别数量(包括错误和正确) 而召回也是衡量一个类别的指标 f1-score
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posted @ 2023-02-16 09:56 海_纳百川
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2023年2月15日
机器学习基础概念-逻辑回归和线性回归
摘要: 逻辑回归和线性回归虽然名字很相似,但是它们是两个不同的模型,适用于不同的任务。主要区别在于以下几个方面: 目标变量类型不同:逻辑回归的目标变量是二元分类变量,即只有两个取值;而线性回归的目标变量是连续的数值型变量。 模型输出不同:逻辑回归的输出是概率值,其取值范围在 0 和 1 之间;而线性回归的输
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posted @ 2023-02-15 15:15 海_纳百川
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linux终端快速删除
摘要: 在Linux终端中,您可以使用以下快捷键来快速删除一个单词: 在终端中将光标移动到您要删除的单词的开头。 按下Ctrl + w。这将删除光标前面的一个单词。 按下ctrl+delete,这将删除光标后的一个单词 另外,如果您想要删除整行文本,您可以按下Ctrl + u来删除光标前面的所有文本,或按下
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posted @ 2023-02-15 09:20 海_纳百川
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