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原创 Pycharm+Anaconda3配置opencv
首先安装anaconda3，我安装的是Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64anaconda3安装包传送门：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/此安装包对应的python版本为python3.6.5（此版本对应opencv3.4.1版本）。我没有安装python的任何版本。之后安装pycharm...
2019-03-20 17:46:48
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转载 STM32内存溢出，HardFault_Handler的处理方法
STM32内存溢出，HardFault_Handler的处理方法原文网址：https://blog.csdn.net/electrocrazy/article/details/78173558部分情况下，可应用于在***OS系统***中寻找程序出错位置。用过方法二，成功找到了用操作系统（FreeRTOS）时程序出错的地方。在用Keil对STM32的程序进行仿真时程序有时会跑飞，停止仿真程序会停在HardFault_Handler函数里的死循环while(1)中。这说明STM32出现了硬件错误。S
2021-12-20 16:53:49
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原创 Modbus-rtu主机程序实现（基于stm32f407）
Modbus主机程序编写使用Mthing作为从机，STM32F407VET6进行开发。实现的功能码有0x01,0x02,0x03,0x05，0x06,0x0f,0x10。收发效果下图报文：主要程序如下：void Modbus_Master_D(void){ static u8 send_times; switch(Step) { case 1: { Modbus_Master_Send_Order(Slaver_Addr,Function_Code,Start_Addr,Len
2021-11-11 18:37:25
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原创 word更改默认的背景色
word更改默认背景色，本人试验16和19版本均有效。打开目录：C:/用户/当前用户名/appdata/Roaming/Microsoft/Templates/目录下有如下文件：新建一个word文件（此时不用更改名字），设置自己喜欢的背景色，设置背景色如下步骤：选好颜色保存即可，之后将文件另存为，名字为Normal.dotm，位置记好就行，我放在了桌面。之后将另存为的文件复制到之前打...
2020-03-16 11:26:11
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转载 opencv-python基础API
程序及注释：import cv2 as cvimport numpy as np# 读取图片n = cv.imread("lena.jpg")cv.namedWindow("input",cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input",n)cv.waitKey(0)# 转换为灰度gray = cv.cvtColor(n,cv.COLOR_BGR2GRAY...
2019-08-29 10:41:10
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翻译 第12章 对抗神经网络（GAN）
12.112.3 构建WGAN-GP生成MNIST数据集通过使用WGAN-GP网络学习MNIST数据特征，并生成以假乱真的MNIST模拟样本。程序：import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport osimport numpy as npfrom scipy...
2019-08-27 19:55:45
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翻译 第10章 自编码网络——能够自学习样本特征的网络
10.1 自编码自编码网络，是一种以重构输入信号为目标的神经网络。包括输入层、隐藏层、输出层。代码：#1 引入头文件，并加载MNIST数据import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 导入 MINST 数据集from tensorflow.examples.tutorials...
2019-08-27 17:22:45
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翻译 第8章 卷积神经网络
8.1 卷积函数的使用程序：import tensorflow as tf# shape = [batch,in_height,in_width,in_channels]# shape = [训练时一个批次的图片数量，图片高度，图片宽度，图像通道数]input = tf.Variable(tf.constant(1.0,shape = [1,5,5,1]))input2 = tf.V...
2019-08-27 16:44:08
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翻译 第7章 多层神经网络
7.1 用线性单分逻辑回归分析肿瘤是良性还是恶性的程序：import numpy as npfrom sklearn.utils import shuffleimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfdef generate(sample_size,mean,cov,diff,regression): num...
2019-08-27 10:35:04
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翻译 第6章 单个神经元
部分知识点笔记：正向传播、反向传播（BP算法）激活函数：Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数、Swish函数Softmax算法——处理分类问题（伴随的分类标签都为one_hot编码）损失函数：描述模型预测值与真实值的差距大小（常用的算法：均值平方差和交叉熵），交叉熵 预测输入样本属于某一类的概率。交叉熵也是值越小，代表预测结果越准。损失函数的选取：如果输入的是实数、无界的值...
2019-08-26 19:54:56
283
翻译 第5章 MNIST数据集
本程序主要是初步使用MNIST数据集进行试验。程序：from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)import tensorflow as tfimport pylabim = mnist.t...
2019-08-26 19:36:45
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翻译 第4章 TensorFlow编程基础
4.1 使用Session编写hello world：程序：import tensorflow as tfhello = tf.constant('hello tensorflow')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))sess.close()结果：b'hello tensorflow'4.2 with session的使用此段...
2019-08-26 18:57:56
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翻译 第3章 TensorFlow基础之——以逻辑回归拟合二维数组
使用神经网络归纳出y = 2x的模型程序：import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplotdata = {"batchsize":[],"lose":[]}def moving_average(a,w=10): if len(a) < w: retur...
2019-08-26 16:10:03
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原创 数据处理 numpy and pandas——011_pandas 合并concat，append、merge
主要函数：concat，append、merge一、concat函数pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None,ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)参数说明：1、objs: series，dataf...
2019-03-29 15:26:32
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原创 数据处理 numpy and pandas——010_pandas 导入导出
使用pandas中的 read_csv 函数读取文件，其中csv为文件格式（后缀名）使用pandas中的 to_pickle 函数存储文件，其中 pickle为文件格式运行程序前请将准备好的文件放入所在文件夹。源代码及注释如下：import numpy as npimport pandas as pddata = pd.read_csv('student.csv')pr...
2019-03-29 11:22:23
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原创 数据处理 numpy and pandas——009_pandas 处理丢失数据
isnull 判断是否丢失数据nan 制造丢失数据假象~~（不皮，稳住）fillna 将丢失数据填充为0源代码及注释：import numpy as npimport pandas as pd# 假装没有这一部分，故意制造丢失数据datas = pd.date_range('20180102',periods=6)df = pd.DataFrame(np.arange(...
2019-03-29 11:17:34
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原创 数据处理 numpy and pandas——008_pandas 设定值
通过loc、iloc等选择数据后对数据进行修改。源代码及注释如下：import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20160101',periods=6)df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=['A','B','C','...
2019-03-29 11:13:18
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原创 数据处理 numpy and pandas——007_pandas 选择数据
使用pandas中的loc、iloc、ix（不建议使用）函数源代码及注释：import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20160101',periods=6)df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=['A','B','...
2019-03-29 11:10:57
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原创 数据处理 numpy and pandas——006_pandas基本介绍
使用pandas中的DateFrame生成索引。以及对生成索引之后的数据进行排序、数据简单分析等操作源代码及注释如下：import pandas as pdimport numpy as nps=pd.Series([1,3,6,np.nan,44,1]) # Series 是一个一维数组结构的，可以存入任一一种python的数据类型dates = pd.date_...
2019-03-29 10:52:50
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原创 数据处理 numpy and pandas——005_numpy_array分割
使用numpy模块中的 split、array_split、vsplit、hsplit 等函数对数组进行分割。源代码及注释如下：import numpy as npa=np.arange(12).reshape((3,4))print(a)print(np.split(a,2,axis=1)) #将每行分成2部分，组成2个array（axis=1，按行的方向进行操作）print(n...
2019-03-29 10:25:41
225
原创 数据处理 numpy and pandas——004_numpy_array合并
存代码用：numpy中 vstack，hstack 合并函数源代码及注释：import numpy as npa = np.array([1,1,1])b = np.array([2,2,2])print(np.vstack((a,b))) #进行一个上下合并print(np.hstack((a,b))) #进行一个左右合并print(a.T)print(...
2019-03-29 09:44:29
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原创 数据处理 numpy and pandas——003_numpy索引
此段代码有疑问，不明白后边的三段for循环的详细流程。还望有大神解释一下。源代码：import numpy as npa= np.arange(3,19).reshape((4,4))# print(a)# print(a[2]) # 索引行 索引值# print(a[1][2])# print(a[1,2])# print(a[:,2]) # 第二列...
2019-03-29 09:11:17
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原创 数据处理 numpy and pandas——002_numpy基础运算
矩阵的基础运算sin运算矩阵的乘法sum求和，按列或者按行求和min返回最小值，max返回最大值argmin 返回最小值索引，argmax 返回最大值索引mean，average，median，cumsum，diff，nonzero，sort，transpose等函数的使用详见注释import numpy as npa= np.array([10,20,30,40])b= ...
2019-03-28 16:41:47
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原创 数据处理 numpy and pandas——001_numpy基础
内容：array生成数组zeros生成零矩阵arange生成浮点型数据reshape重新定义形状linspace生成数据源代码及注释如下：import numpy as npa = np.array([[1,1,2],[2,2,4]],dtype = np.float64) #生成一个数组 array（[ [ ] , [ ] ]）print(a)print(a.dty...
2019-03-28 16:03:49
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转载 matplotlib模块（绘图模块）使用——011_次坐标轴
存代码用。代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.arange(0,10,0.1)y1=0.05*x**2y2=-1*y1fig,ax1 = plt.subplots()ax2=ax1.twinx() #将其ax1的线镜像ax1.plot(x,y1,'g-')ax2.plot(x,y2,'b--'...
2019-03-28 11:19:12
164
转载 matplotlib模块（绘图模块）使用——010_图中图
绘制图中图，存代码用。代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig = plt.figure()x=[1,2,3,4,5,6,7]y=[1,3,4,2,5,8,6]left,bottom,width,height = 0.1,0.1,0.8,0.8ax1 = fig.add_axes([left,bottom,w...
2019-03-28 11:14:34
291
原创 matplotlib模块（绘图模块）使用——009_subplot多图显示
第一种多图显示方法：代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom matplotlib import gridspecplt.figure('第一种方法')plt.subplot(2,2,1)plt.plot([0,1],[0,1])plt.subplot(2,2,2)plt.plot([0,1],[0,1]...
2019-03-28 11:10:55
293
原创 matplotlib模块（绘图模块）使用——008_3D数据
此次绘制3D数据将使用到新的模块Axes3D代码及注释：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = plt.figure()ax=Axes3D(fig)X=np.arange(-4,4,0.25)Y=np.arange(-4,4,0.2...
2019-03-28 10:40:18
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原创 matplotlib模块（绘图模块）使用——007_image图片
代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npa=np.array([0.313660827978,0.256412365412,0.659875623512, 0.423651258935,0.169842654123,0.259861354987, 0.412365987456,0...
2019-03-28 10:31:09
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转载 Numpy np.array 相关常用操作学习笔记
1.np.array构造函数用法：np.array([1,2,3,4,5])1.1 numpy array 和 python list 有什么区别？标准Python的列表(list)中，元素本质是对象。如：L = [1, 2, 3]，需要3个指针和三个整数对象，对于数值运算比较浪费内存和CPU。因此，Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)对象：...
2019-03-28 10:26:27
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转载 matplotlib模块（绘图模块）使用——006_contours等高线图
其中meshgrid函数的作用请参考下面博文：https://blog.csdn.net/weixin_39541558/article/details/80551788源代码如下：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-...
2019-03-28 10:20:43
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转载 杂七杂八系列——001_Python Pandas与Numpy中axis参数的二义性
本文摘自简书，原作链接附在文末。Stackoverflow问题如下：python中的axis究竟是如何定义的呢？他们究竟代表是DataFrame的行还是列？考虑以下代码>>>df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], \columns=["col1", "col2", "col3", "col...
2019-03-27 16:31:07
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原创 matplotlib模块（绘图模块）使用——005_bar柱状图
此博客介绍使用bar生成柱状图。其中对每个柱状图添加标注时出现问题，在网上找到了答案，会在文中介绍。代码如下：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npn=12x=np.arange(n)y1=(1-x/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n)y2=-((1-x/float(n))*np.r...
2019-03-21 14:52:26
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原创 matplotlib模块（绘图模块）使用——004 scatter绘制散点图
使用plot函数可以依靠点集生成对应曲线，想要只生成所有的点那么就用到了scatter函数来绘制。代码及注释如下：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npn = 1024x=np.random.normal(0,1,n) #正态分布随机生成x的值y=np.random.normal(0,1,n)t=np.arctan...
2019-03-21 14:19:16
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原创 matplotlib模块（绘图模块）使用——003 tick能见度
有关绘图模块的tick能见度设置代码及注释如下：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx= np.linspace(-3,3,50) #0.5到1的50个点y= x*0.1plt.figure()plt.plot(x,y,linewidth = 10,zorder = 1) #plt.scatter(...
2019-03-21 14:06:16
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原创 matplotlib模块（绘图模块）使用——002
相对之前的使用主要增加了以下功能：1. 限制x，y轴的长度2. 对x，y轴进行命名3. 更换x，y轴的标注值（包括将数值转换为名称的方法）4. 对绘制线条的颜色、线宽、线型、标注进行设置5. 给出图例figure函数语法说明：figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon...
2019-03-19 20:26:42
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原创 matplotlib模块（绘图模块）使用——001
对于matplotlib模块我们主要使用其中的pyplot部分，故对模块做如下引用：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npNumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（mat...
2019-03-19 09:59:33
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