liu111111113的博客

转载 python重定向输出

参考网址：https://www.cnblogs.com/cygalaxy/p/6802673.html

转载 single crop

参考地址：http://caffecn.cn/?/question/428既然知道single crop evaluation这个名词，那就从它开始吧。训练的时候，当然随机裁剪，但测试的时候就需要有点技巧了。Evaluation呢，就是指模型训练好了，测试评估它的性能。Singl Crop Evaluation通常是指在测试过程中，将图像Resize到某个尺度（比如256xN），选择其中的...

原创 计算机视觉方向三大顶级会议

原创 python报错：ordinal not in range(128)解决方案

jupyter notebook中导入py文件，报错：ordinal not in range(128)原因：这是python中汉字编码出问题导致的报错。解决方法：是在python代码所在的文件头加上如下语句块import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')但是如上代码块又会引入新的问题，那就是python中print函数失灵，...

原创 驼峰命名法

驼峰命名法摘自百度百科

原创 深度学习工作站由于显卡驱动问题导致不能使用GPU

问题：实验室深度学习tesla k40c工作站GPU突然不能使用表现：跑神经网络模型特别慢，内存爆满，但是显存却空着原因：显卡驱动程序不兼容，导致显卡GPU不可用。备注：实验室显卡驱动型号：NVIDIA-Linux-x86_64-384.111.run下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/driverResults.aspx/128768/cn还可...

原创 python从非当前目录下import文件的方法

假如dir1目录下包含一个a.py文件，你的目标文件在dir2文件，你想将a.py import到你的目标文件中，可以通过如下方法：import sys;sys.path.append("dir1")import a

原创 Chrome浏览器安装Adblock Plus插件拦截广告

1.下载Adblock Plus插件，推荐下载地址：http://dl.pconline.com.cn/download/387570-1.html?timer=tc    下载结果是rar压缩文件，解压文件，解压结果中仅仅包含一个以crx为后缀的文件，表示浏览器的扩展插件文件。2.打开Chrome浏览器，点击浏览器右上角更多图标，“更多工具”——>“扩展程序”——>“加载已解...

原创 使用mstsc前为远程主机新建用户

选择“新建用户”，然后输入用户名、密码等即可新建用户。 

原创 opencv sobel边缘指示算子体会

opencv中sobel算子求图像边缘：Mat sobel4edge(Mat src){Mat dst_x, dst_y,dst; Sobel(src, dst_x, CV_32F, 1, 0); Sobel(src, dst_y, CV_32F, 0, 1); Mat mag = Mat(dst_x.size(), CV_32F); magnitude(d...

转载 git bash显示中文有问题，解决方法攻略

参考网址：https://www.cnblogs.com/fallenmoon/p/8659678.html把git的配置改一下 git config --global core.quotepath false 就可以了

转载 python读写CSV文件

# 参考网址：https://blog.csdn.net/mjp_erhuo/article/details/80261552# 参考网址：https://www.cnblogs.com/unnameable/p/7366437.html

转载 Docker的容器创建以及基本命令

转载自：https://www.cnblogs.com/crazywangzx/p/5633711.html另外，docker常用命令详解参考：https://blog.csdn.net/permike/article/details/51879578 1. 使用docker run创建docker容器，（docker命令都是以docker开头的）安装完docker后，大多数情况下，本...

转载 docker安装tensorflow，及docker的相关命令

转载自：https://www.jb51.net/article/135441.htm前言google又一次成为大家膜拜的大神了。google大神在引导这机器学习的方向。 同时docker 也是一个非常好的工具，大大的方便了开发环境的构建，之前需要配置安装。 最近在自学机器学习，大热的Tensorflow自然不能错过，所以首先解决安装问题，为了不影响本地环境，所以本文基于Docker来安装...

转载 imblearn解决机器学习中数据不平衡问题

网上关于数据不平衡处理的讨论有很多，大致来说，数据不平衡的处理方法有三种：一是欠采样，二是过采样，三是调整权重。今天要说的是过采样中的一个算法SMOTE。在网上找到一个Python库imbalance-learn package 。它是专门用来处理数据不平衡的，网址在这：https://pypi.python.org/pypi/imbalanced-learn#id27安装说明安装之后就可以...

转载 如何解决机器学习中数据不平衡问题

转载自：https://www.cnblogs.com/zhaokui/p/5101301.html 这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。一、数据不平衡在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀...

转载 jupyter中安装模块

# 安装pymysql，参考网址：https://www.cnblogs.com/Fordestiny/p/8901100.htmlimport pipdef do_install(pkgs):    try:        try:            from pip._internal import main        except Exception:         ...

原创 机器学习——什么时候需要显式的划分出“验证集”

       所谓的显式的划分出“验证集”，其实就是显式的将数据集划分为“训练集”、“验证集”、“测试集”。但是假如要使用k折交叉验证来为模型进行超参数调优而言，是不需要显式的将数据集划分出“验证集”的。       当数据集的整体比较小时，常常需要使用k折交叉验证才能更加精确的评估一个模型的性能指标（因为k折交叉验证可以解决数据分布的敏感性问题），从而为模型选择比较优的超参数。使用k折交叉验...

原创 机器学习——训练集、验证集、测试集

为什么要将数据集分为训练集、验证集、测试集三部分？对于很多机器学习的初学者来说，这个问题常常令人很迷惑，特别是对于验证集和测试集的区别更让人摸不到头脑。下面，我谈一下这三个数据集的作用，及必要性：训练集：显然，每个模型都需要训练集，训练集的作用很明显，就是直接参与模型的训练过程。测试集：测试集完全不参与训练，就是说模型的产生过程和测试集是完全没有关系的。之所以要求测试集和模型的产生...

转载 C++new的三种用法

转发至：https://zhidao.baidu.com/question/390081383.html1. new() 分配这种类型的一个大小的内存空间,并以括号中的值来初始化这个变量;2. new[] 分配这种类型的n个大小的内存空间,并用默认构造函数来初始化这些变量;#include<iostream>#include<cstring>using name...

转载 C++模板

转载自：https://www.cnblogs.com/sevenyuan/p/3154346.html1. 模板的概念。我们已经学过重载(Overloading)，对重载函数而言,C++的检查机制能通过函数参数的不同及所属类的不同。正确的调用重载函数。例如，为求两个数的最大值，我们定义MAX()函数需要对不同的数据类型分别定义不同重载(Overload)版本。//函数1.i...

转载 RGB转LAB色彩空间

转载自：https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/4126017.html1.原理RGB无法直接转换成LAB，需要先转换成XYZ再转换成LAB，即：RGB——XYZ——LAB因此转换公式分两部分：（1）RGB转XYZ假设r,g,b为像素三个通道，取值范围均为[0,255]，转换公式如下：　　　　（1）       　　　　（2） 　　　　（3） M=0.4124,0.3576...

原创 RGB色彩空间转HSV空间

转换公式如下：HSV颜色空间的百度百科，其中包含RGB转化为HSV的算法实现，截图如下：https://baike.baidu.com/item/HSV/547122?fr=aladdin&fromid=12630604&fromtitle=HSV%E9%A2%9C%E8%89%B2%E7%A9%BA%E9%97%B4主要参考的博客：https://blog.csdn.net/bj...

转载 分类器评估方法：准确率和混淆矩阵

转载自：https://www.cnblogs.com/cnkai/p/7755134.html注：本文是人工智能研究网的学习笔记准确率accuracy_score：函数计算分类准确率，返回被正确分类的样本比例（default）或者是数量（normalize=False）在多标签分类问题中，该函数返回子集的准确率，对于一个给定的多标签样本，如果预测得到的标签集合与该样本真正的标签集合严格吻合，则s...

转载 交叉验证在sklearn中的实现及数据集拆分

转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_7103b28a0102w70h.html前面已经简单介绍了交叉验证，这次主要说明sklearn中关于CV的相关实现。​先说一个sklearn中的很好用的功能：对一个数据集进行随机划分，分别作为训练集和测试集。使用的是cross_validation.train_test_split函数，使用示例如下：​1实现CV最简单的方法是...

转载 QNAN

的意思是，Quiet Not A Number，也就是不会触发浮点异常的NaN，而NaN是“不是一个数”的意思。通常你得到这种结果一般通过除0操作+/- 无穷大除以+/-无穷大+/- 无穷大之间的加减法sqrt的参数是负数等还有其他情况，请参考http://en.wikipedia.org/wiki/NaN解决方法是检查一下你的代码是否有做上述的一些操作。转载自：https://zhidao.ba...

原创 opencv程序每次运行结果不一致问题

对于这种问题，人们第一反应应该是程序中使用了随机数，由于没有指定固定的种子点，从而导致每次程序运行结果不一致。但是，对于该问题，还可能有别的原因，比如：变量没有初始化。我在程序中定义了一个Mat变量，原以为编译器会自动将所有未初始化的变量初始化为0，但是经过测试，编译器并不一直都这么做。在某些情况下，编译器会将未初始化的Mat初始化为随机的无穷大或者无穷小。从而给程序中引入了随机的成分，最终导致程...

转载 关于c++构造函数和析构函数

什么时候必须要使用析构函数：https://www.cnblogs.com/MrListening/p/5567762.html如何使用析构函数：https://blog.csdn.net/github_35160620/article/details/52602332

转载 c++成员函数后面加一个冒号的含义

转载自：https://zhidao.baidu.com/question/2010930169328038188.html冒号后面跟的是赋值，这种写法是C++的特性。A( int aa, int bb ):a(aa),b(bb){}相当于A( int aa, int bb ){a=aa;b=bb;}...

转载 原码反码补码

之前一直很疑惑一个问题，为什么一个Byte可以表示的范围是：-128~127，因为明明有一位是符号位。0111 1111这个表示127可以理解，因为最高位是符号位。而前面的和是127，然而听老师讲解的时候，127加1是负128，我在想为什么是这样子？因为：明明127加1的结果是：1000 0000这个明显表示0啊。最高位是符号位，后面全是0，所以-0等于0.首先先给出一个答案，一般的书上应该都是这...

转载 原码_反码_补码

在计算机中，数的正负号是用0，1表示。真值为正时。其原码，反码，补码完全相同。如：真值=+0101010， 原码=反码=补码=00101010 真值为负时，其原码就是把负号改为1，其余不变。反码就是负号改为1，其余取反。补码就是在反码的基础上加1. 加1时记得是逢2进1.如：真值=-0101010 原码=10101010 反码=11010101 补...

转载 条件编译解决c++重复引入头文件问题

https://blog.csdn.net/u010757264/article/details/50075343