随笔分类 - API 设计
分享一些自己设计的 API
摘要:graph LR subgraph Graphics W[QtCore.QObject] --> F(QtWidgets.QGraphicsObject) F --> S(QtWidgets.QGraphicsTextItem) end subgraph Widget W --> B WW -->
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摘要:第6章 COCO API 的使用 COCO 数据库是由微软发布的一个大型图像数据集,该数据集专为对象检测、分割、人体关键点检测、语义分割和字幕生成而设计。如果你要了解 COCO 数据库的一些细节,你可以参考: MS COCO 数据集主页:http://mscoco.org/ 我改写的 COCO AP
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摘要:基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试。其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集。为了方便,诸如 、`MXNet Tensorflow MNIST cifar Numpy MNIST Fashio
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摘要:下面的代码改写自 "COCO 官方 API" ,改写后的代码 "cocoz.py" 被我放置在 "Xinering/cocoapi" 。我的主要改进有: 1. 增加对 Windows 系统的支持; 2. 替换 为 ,解决 Windows 的编码问题。 3. 跳过解压这一步骤(包括直接的或间接的解压)
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摘要:关于如何将数据集封装为 可参考 "关于 『AI 专属数据库的定制』的改进" 。 " " 是 "Python 与 HDF5 数据库/文件标准的结合" 。它专门为优化 I/O 操作的性能、最大限度地利用可用硬件而设计,并且它还支持压缩功能。 下面的代码均是在 Jupyter NoteBook 下完成的:
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摘要:"用于 Python 的 MATLAB 引擎 API 快速入门" "安装用于 Python 的 MATLAB 引擎 API" Matlab的官方文档中介绍了 Matlab 与其余编程语言之间的引擎接口,其中包括对于 Python 开放的引擎 API,可参考官方教程,其中包括引擎安装,基本使用,以及P
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摘要:通过 `zipfile` 模块,无需解压图片,直接使用 zip 文件!
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