低调小萱

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2021年9月3日

摘要: 参考: (2条消息) 【MacOS】brew install 404:Bottle missing, falling back to the default domain..._Eamon-CSDN博客 mac 安装 opencv 失败 应该是换源后环境变了没有及时更新的问题 echo 'expor 阅读全文
posted @ 2021-09-03 10:26 低调小萱 阅读(2741) 评论(0) 推荐(0)
 

2021年8月31日

摘要: 传递给绘图函数的一定要是一个 list import cv2 imgfile = "IMG_3200.png" img = cv2.imread(imgfile) h, w, _ = img.shape gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret 阅读全文
posted @ 2021-08-31 13:59 低调小萱 阅读(1991) 评论(0) 推荐(0)
 

2021年7月25日

摘要: C++ primer 读书笔记 第一章 STL( standard library)是c++最常用的标准库 命名空间可以帮助我们避免不经意的名字定义冲突,以及使用库中相同名字导致的冲突。 c++ 的注释为 /* ~~~ */ ,但是为了方便,每一行开头都加上星号。另一种注释为 // 一般用于单行注释 阅读全文
posted @ 2021-07-25 22:28 低调小萱 阅读(94) 评论(0) 推荐(0)
 

2021年7月20日

摘要: 1 # -*- encoding = utf-8 -*- 2 from numpy.lib.npyio import save 3 import qrcode 4 from tkinter import * 5 from tkinter import messagebox 6 from tkinte 阅读全文
posted @ 2021-07-20 14:27 低调小萱 阅读(267) 评论(0) 推荐(0)
 

2021年7月16日

摘要: # MobileNet and MobileNetV2 (keras.io) # Application应用 - Keras中文文档 (keras-cn.readthedocs.io) from tensorflow.keras.applications.mobilenet import Mobil 阅读全文
posted @ 2021-07-16 14:34 低调小萱 阅读(362) 评论(0) 推荐(0)
 

2021年6月29日

摘要: 基本概念 进程的优先级 0-139 共140个进程,数字越小,优先级越高 内核控制:0-99 动态优先级 用户控制:100-139 静态优先级 nice值 -20-19 对应 100-139 -20 对应 100 19 对应 139 nice值越小,优先级越高。通过nice可以调整进程的优先级 '' 阅读全文
posted @ 2021-06-29 16:01 低调小萱 阅读(109) 评论(0) 推荐(0)
 

2021年6月24日

摘要: 花分类数据集 链接:https://pan.baidu.com/s/1HWFhZfNjkDV5gzqNsex2nA 提取码:5yq3 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 import tensorflow as tf from tensorflow import keras impo 阅读全文
posted @ 2021-06-24 16:58 低调小萱 阅读(248) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: # 1)import【引入相关模块】 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras import Model from sklearn import datasets i 阅读全文
posted @ 2021-06-24 16:56 低调小萱 阅读(205) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: # 1)import【引入相关模块】 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras import Model from sklearn import datasets i 阅读全文
posted @ 2021-06-24 16:25 低调小萱 阅读(89) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据数量 xdata = [] ydata = [] # 生成数据 xdata = np.linspace(1., 3., 10) # 线性等 阅读全文
posted @ 2021-06-24 16:24 低调小萱 阅读(109) 评论(0) 推荐(0)