MUNG~~~~~

原创 Git上传本地代码到Github

上传github

原创 VMware安装ubuntu

vmware安装ubuntu

原创 vscode+opencv+mingw+cmake配置vscode下的opencv环境

使vscode能够支持windows下基于C++及mingw的OpenCV开发环境

原创 深度学习环境cuda+torch+tensorflow

安装CUDA cuDNN以及torch-gpu版本

原创 ASTGCN代码解析-训练部分（待补充）

目录Project介绍配置文件说明主要函数解析（main函数入口）1. 数据处理2. 整理用于测试的ground truth3. 将数据打包为DataLoader4. 将上面正则化用的均值方差保存到.npz文件中5. 损失函数6. 加载模型！！！（重点分析下模型中的注意力机制、图卷积）7. 构造训练器，可视化监控，以及在训练前先计算验证集的损失，对测试集进行预测，及结果评估8. 开始训练模型9. 对测试集进行测试，并将结果保存到指定文件夹中（配置文件中的prediction_filename）Projec

原创 Neo4j安装

1. 安装JDK11官网下载：oracle官网页面拉到下边11部分，需要注册账户，嫌麻烦的可以搜下：跳过注册下载jkd 点击安装，注意安装目录，后面配置环境变量要用（但是好像自动给配置 了，不用自己配置）如果先安装了17版本的，从应用程序中点击卸载，然后再删除安装的文件测试是否安装成功cmd命令行输入java -version注意：安装最新的17时，报错了，如下：（还是需要安装11版本的）```bashWARNING! You are using an unsupported

原创 python将自己的程序使用pyinstall打包（打包多个.py文件）

目录参考链接0. 安装pyinstaller，[github地址](https://github.com/pyinstaller/pyinstaller) ，[website](https://pyinstaller.readthedocs.io/en/latest/)1. 项目的目录形式2. 在项目目录下执行命令 `pyi-makespec setup.py` (setup.py是程序的主入口文件)3. 修改.spec文件4. 执行.spec文件，生成exe，输入命令： `pyinstaller -D s

原创 python random.sample

random.sample 从集合或者序列中，无放回采样用法：sample_list=random.sample(population, k)# population : 可以是一个集合，也可以是序列（list,tuple，或者字符串）# k : 0<= k<= len(population) # 返回一个list，如果是字符串的话，返回的是['index1','index2']随机选择的索引值# 注意：不会改变原来的 population测试：import randomr

原创 linux安装tensorflow-gpu

目录1. 安装Anaconda1.1 选择anaconda版本1.2 上传到远程linux服务器（可选）1.3 开始进行安装1.4 配置环境变量1.5 验证是否安装成功2. 安装tensorflow2.1 conda创建专用的环境2.2 安装tensorflow-gpu=2.22.3 检查tensorflow是否正确安装1. 安装Anaconda参考1.1 选择anaconda版本1.2 上传到远程linux服务器（可选）直接上传时可能造成文件损坏，可以先将安装文件进行压缩，上传后，在进行解压

原创 linux下安装miniconda3，tensorflow-gpu，配置object detection API，转tflite模型

首先配置conda1. 下载miniconda3（有博客提到过，不要下载最新版本的，可能不太支持安装某些包）wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.6.14-Linux-x86_64.sh2. 添加权限，并运行chmod 777 Miniconda3-4.6.14-Linux-x86_64.shbash Miniconda3-4.6.14-Linux-x86_64.sh按指示输入

原创 python read()、readline()和readlines()之前的区别

read()、readline()和readlines()之前的区别read() 读取的是全部内容，返回一个字符串str，len(str)包含换行符，空格with open(TXT_PATH, 'r', encoding="utf-8") as file: print('read():') all=file.read() print(type(all),len(all),all)打印结果：read():<class ‘str’> 85 L45110L

原创 python excel读取、修改

1. 读取数据sheets=['第一批','第二批','第三批']count=0for sh in sheets: print('当前sheet:',sh) # DataFrame数据，可以转为numpy data = pd.read_excel(excel_path,sheet_name=sh) # 不指定sheet_name默认只读第一个sheet print(data.shape) #不含表头，data数据也不含表头 row, col = data.shape[0], dat

原创 linux常用命令

文章目录Shell——命令行解释器history 查询用户的过往操作alias 别名command & 后台进行echo 回显rm (remove) 删除mv (move file) 移动ls (list files) 查询文件内容> 定向保存cp (copy file) 复制&和&&, |和|| ,&> 与 >的区别$ 用法\ 反斜杠; 分隔符' ' ” “ 单引号和双引号的区别`` 反引号Shell——命令行解释器history 查询用户的

原创 目标检测数据集介绍

目标检测数据集介绍在 Detection Model Zoo 中有一些训练好的模型，如果对那些数据集中已有的类别感兴趣，这些模型对于开箱即用的推断很有用。在对新数据集进行训练时，它们对于初始化模型也很有用。COCO dataset参考链接：YOLOv3学习笔记之简单介绍_MUNG~~~~~-CSDN博客Kitti dataset 参考链接：KITTI数据集简介与使用_Solomon1558的专栏-CSDN博客_kittiOpen Images dataset参考链接：Google

原创 C++刷题

一. C++基础知识点单位转换1字=2字节Byte=16位（比特）bit 1字节=8位（比特）bit1 Byte（B）= 8 bit；1 Kilo Byte（KB） = 1024B；1 Mega Byte（MB） = 1024 KB；1 Giga Byte （GB）= 1024 MB；1 Tera Byte（TB）= 1024 GB；1 Peta Byte（PB） = 1024 TB基本数据类型类型关键字布尔型bool字符型char(u

原创 Python 命令行参数

Python代码学习Python部分argparse、optparse、getopt ——解析Python传入的参数​ 三者都是pyrhon的内建模块，用来处理命令行参数。getopt只能简单处理 命令行参数；optparse功能强大，而且易于使用，可以方便地生成标准的、符合Unix/Posix 规范的命令行说明（但目前已被弃用）；argparse 模块是基于 optparse 的，使用方法相似，从 sys.argv 中解析参数，可编写用户友好的命令行界面，自动生成帮助和使用信息，对于无效参数可产生

原创 GPU状态查询结果分析

cuda笔记cuda安装cuda 命令nvidia-smi，简称NVSMI，提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能，安装好驱动后就有。名称意义GPU0NameGPU名称，Tesla V100Persistence-M持续模式状态Fan风扇转速（0%~100%），N/A表示没有风扇TempGPU温度，温度过高会导致GPU频率下降Perf性能状态，从P0（最大状态）到P12（最小状态）Pwr:Usage/CapGPU功耗

原创 CSV转tfRecord

参考博客目录CSV转tfRecord代码tf.Example和TFRecordpython中的namedtupleDataFrame中gruopby()的应用CSV转tfRecord代码from __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionfrom __future__ import absolute_importimport osimport ioimport pandas as pdimport ten

原创 目标检测：COCO格式的txt文件转VOC格式的xml文件

1. COCO格式 vs VOC格式看这里COCO2014据集：VOC2007数据集:txt文件（中心点坐标+宽高，相对值）：45 0.479492 0.688771 0.955609 0.595500 45 0.736516 0.247188 0.498875 0.476417 50 0.637063 0.732938 0.494125 0.510583 45 0.339438 0.418896 0.678875 0.781500 49 0.646836 0.132552 0.1180

原创 tensorflow object detection api学习笔记

目录安装环境下载API配置变量将API中的.proto文件编译为.py安装目标检测API测试API安装成功没修bug测试官方demo参考博客：tensorflow object detection api 详细实践教程基础环境：win10+anaconda3.5 和linux云服务器+anancnda3.5第一次安装tensorflow object detection api，完全是参考@csdn_6105博客来的，配的过程可能不太对，以后继续更正安装环境创建虚拟环境：创建一个虚拟环境

原创 Anaconda 添加清华镜像源

在安装tensorflow时，不知道怎么了，一直安装不上去，所以重新配置了下镜像安装环境：win10+anaconda3.5删除之前的镜像源，恢复默认状态conda config --remove-key channels添加清华镜像源 清华大学开源软件镜像站#添加镜像源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/mainconda config --add chann

原创 打标工具labelImg的安装和使用

目录安装使用安装当前环境：pycharm+anaconda+python3.6+win10创建一个新的环境，或者使用之前的环境都可安装PyQt5（可加速） pip install PyQt5 -i https://pypi.douban.com/simple安装lxml pip install lxml下载labelImg源码https://github.com/tzutalin/labelImg解压文件夹，在该文件夹下打开powershell，shift+鼠标右键，选择打开powe

原创 YOLOv3学习笔记之数据处理

目录dataset中的数据处理1. 图片处理2. 标签处理dataset中的数据处理1. 图片处理将读取的图片进行reshape，变为正方形def pad_to_square(img, pad_value): c, h, w = img.shape dim_diff = np.abs(h - w) # (upper / left) padding and (lower / right) padding pad1, pad2 = dim_diff // 2, dim_d

原创 YOLOv3学习笔记之简单介绍

这里写自定义目录标题数据格式YOLOv3网络结构数据格式用于目标检测的数据集有VOC和COCO两种格式：VOC数据格式的目标检测数据，是指每个图像文件对应一个同名的xml文件，xml文件中标记物体框的坐标和类别等信息COCO数据格式的目标检测数据，是指将所有训练图像的标注都存放到一个json文件中，数据以字典嵌套的形式存放。json文件中存放了 info licenses images annotations categories的信息：info中存放标注文件标注时间、版本等信息

原创 Pycharm上传、更新代码到GitHub

这里写自定义目录标题安装git在pycharm上配置git，GitHub信息安装git在pycharm上配置git，GitHub信息配置本地git添加github账户和密码 有时候连接不上，可以多试几次从pycharm上传工程到github ，选择要上传的文件，填写描述信息（最好不要写author），上传之后，红色颜色的文件就是没有上传的，无颜色变化的文件就表示已经上传到github了，有时候连接不上，多试试几次修改文件后，更新github，选择修改的文件，点击commit，文件

原创 leetcode Hot100

1.单词搜索class Solution: """ leetcode79 二维网格单词搜索 """ def helper(self,board,current,x,y,road): """ :param board: :param current:待查的部分 :param x: 当前查询点坐标...

原创 华为笔试题2020(3月11日)

1. 字符串计算字符串最后一个单词的长度，单词以空格隔开。输入描述：一行字符串，非空，长度小于5000。输出描述：整数N，最后一个单词的长度。示例1输入：hello world输出：5#include <iostream>#include <string>using namespace std;int main(){ string s; ...

原创 Python 输入多行，读取txt文件

1. 使用inputinput a: 2323 <class 'str'>2.使用sys.stdim.readine() import sys c = sys.stdin.readline() #单行文本，回车结束 #sys.stdin.readline().strip('\n') 去掉换行符 print(c, type(c))232343...

原创 GitHub之Git的使用

一. 安装Git 网上有教程二. 配置秘钥 最新GitHub新手使用教程(Windows Git从安装到使用)三. 上传本地项目到Github远程仓库区1. 在文件夹下，shift+右键 打开Git bash Here2. 初始化 生成一个隐藏的.git文件$ git init将文件添加到暂存区$ git add .all当前文件夹下所有文件$ git add te...

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色差计算(颜色之间的相似度计算)色差计算(颜色之间的相似度计算)

转载 图像拼接

图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。文章目录图像拼接过程的三个过程图像的预处理图像预处理图像的投影模型平面投影模式球面投影模式立方体投影模型柱面投影模型图像去噪图像的增强图像配准图像配准的原理及概念图像配准算法基于空间域像素灰度值的方法。基于图像特征的...

原创 Python库之Numpy(一)

介绍NumPy模块是Python的一种开源的数值计算扩展，是一个用python实现的科学计算包，主要包括：nddary:具有矢量算术运算和复杂广播能力的多维数组ufunc: 对整组数据快速运算的标准数学函数随机生成函数，傅里叶变换，线性代数操作nddary—Numpy的核心数据结构与标准Python库类是有差别的，array.array只处理一维数组，提供的功能也很少。num...

翻译 os模块中关于文件/目录常用的函数使用方法

os模块中关于文件/目录常用的函数使用方法

原创 字符串格式化符号含义及转义字符含义

原创 字符串的方法及注释

转载 【盘点】深度学习最常用到的20个Python库

本文转至 七月在线实验室 【盘点】深度学习最常用到的20个Python库 【导读】Python在解决数据科学任务和挑战方面处于领先地位。而一些方便易用的库则帮助了开发人员高效开发。在这里我们整理了20个在深度学习、数据分析中最常用、最好用的Python库，供大家一起学习。核心库与统计NumPy我们从科学应用程序库开始说起，NumPy是该领...

转载 request、response的常见用法

1.在JSP中使用JavaBean < jsp:useBean >与< jsp:setProperty > < jsp:useBean >与< jsp:setProperty >是联系在一起的，在< jsp:setProperty >中的name值应当和< jsp:useBean >中的ID值相同。 <jsp:useBean id="user" class="beans.UserB

原创 专业实习03（续）

2017-6-21 专业实习第三天 现在开始进入做项目了，大致是一个关于唱片的网站1.创建web project com.lanouMusic.Entity 这是用来存放 数据实体类的 基本上一张表一个类 com.lanouMusic.Dao 数据访问的对象接口，数据访问层 （放的都是接口） com.lanouMusicDao.Impl 数据访问层接口的实现层 com.lanou

原创 专业实习03

2017-6-21 专业实习第三天 1.关于JDBC的使用1.先下载JDBC的驱动，官网里都会有下载的，在myeclipse的项目中新建文件夹lib，再讲jar文件复制过去，右键build path-add…..最后会在Referenced…文件夹中出现如图一样的 2.在项目中加载驱动 一般单建个类 Class.forName(“com.mysql.jdbc.Driver”);这是需要

原创 专业实习02（续）

2017-6-20 专业实习第二天 2.关于集合 Collection类 http://blog.csdn.net/sdhgood/article/details/38849477关于使用可以去看api文档： http://tool.oschina.net/apidocs/apidoc?api=jdk-zhArrayListpackage com.lanou.cmq.collec