摘要：
运行下面的代码，分析结果，不做解释。 python import numpy as np def func(img, label): print('label[0]:', label[:,:,0]) if (1): img = img / 255. label = label[:, :, :, 0] 阅读全文
posted @ 2019-06-01 18:27
AR0X1V
阅读(1523)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
为了加快开发速度，使用了开源框架，开源框架有很多，这里仅选择其中一个做介绍 Keras。 视频讲解：www.mooc.ai/course/549/learn?lessonid=2859 预处理 首先，也是第一步，需要做的是预处理，该步骤的目标是把图像整理成能够直接塞入网络的图片的样子。 什么样子的图 阅读全文
posted @ 2019-05-31 21:28
AR0X1V
阅读(4481)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
输出一个hello world 错误示范 阅读全文
posted @ 2019-05-26 16:05
AR0X1V
阅读(362)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
例题 一幅 $200\times200$ 的 16 色图像，采用调色板保存需要 $2\times10^4$ 个字节。 解释 通常，我们保存 RGB 图像，保存的是 $256 \times 256 \times 256$ 色图像，举一反三，16 色图像的计算方式和 RGB 一样。 对于 RGB 图像， 阅读全文
posted @ 2019-05-13 11:39
AR0X1V
阅读(920)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1、新建文本文件 2、写入以下内容 3、保存为 格式 阅读全文
posted @ 2019-05-13 10:40
AR0X1V
阅读(2676)
评论(0)
推荐(1)
摘要：
1. 计算图像大小：长×宽×每个像素占用的二进制位数 量化级别是4位：一个像素点占用4个二进制位 量化级别有16个：一个像素点占用4个二进制位 真彩色图像：一个像素点占用24个二进制位 2. 缓变图像：细量化，粗采样； 突变图像：粗量化，细采样，处理细节丰富的图像； 虚假轮廓和马赛克的原因 3. 常 阅读全文
posted @ 2019-05-11 20:34
AR0X1V
阅读(1164)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
使用时，将 替换成想要执行的命令即可 阅读全文
posted @ 2019-05-02 15:57
AR0X1V
阅读(490)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Solution Similarly ImportError: libXrender.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory Solution 阅读全文
posted @ 2019-04-25 21:39
AR0X1V
阅读(1471)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
问题描述 问题解决 参考百度经验， 未解决，重装系统，U盘启动解决。过程可以参考 "上一篇博文" 。 阅读全文
posted @ 2019-04-20 23:10
AR0X1V
阅读(2117)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
操作步骤 1. 下载安装 "一键GHOST" 优盘版 2. 参考 "帮助文档" ，安装U盘启动 3. 重启电脑，F12进入模式选择界面，选择USB device 4. 选择DOS 工具 5. 进入Disk Genius 6. 删除掉除主分区(0)外的其他全部分区 7. 重启，F2进入BIOS，调整启 阅读全文
posted @ 2019-04-20 22:59
AR0X1V
阅读(3283)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号