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RSS订阅原创 windows系统环境变量过长解决方案（PATH too long installer unable to modify Path）
在按照官方文档安装PCL库时，发现如下danteng的错误，内心极度崩溃！以前也遇到过，当时暂时解决了该问题，现在又遇到了重新解决一次，为了方便以后遇到该问题时不再不知所措，现做个笔记！一、环境win10 X64环境，没什么好说的二、问题原因一般来说就是安装了太多软件或者配置太多的库，导致环境变量的总长度数量超过2047个(这是微软设置的，不知道为啥这么设计，感觉到坑)，直白来说就是微软定义的path这个变量名的容量就是2047个字符，如果用户给的字符多于2047个则造成字符溢出，相对于
2020-09-10 18:43:34
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原创 AWS S3 Windows系统下的文件夹上传基于python
AWS S3 上传文件，基于cmd命令行发现无法上传文件夹，只能上传单个文件，不知道是我能力不行还是什么原因，如果有大佬了解的可以在下面评论下!一、环境配置1.win10 X64；2.awscli 1.18.913.python（程序上传文件夹）4.boto3包二、命令行上传查看和下载1.设置S3接口ID：安装好awscli后，输入aws configure相应设置对应的key_id,key_secret等，如下图所示：2.上传查看和下载文件，s3里面没有文
2020-07-09 10:33:35
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原创 tensorflow2 tensorboard可视化使用
tensorflow2自带tensorboard，所以不必再自行安装tensorboard。一、使用环境win10 x64；anaconda3+tensorflow2（cpu版本）二、使用1.在模型训练之前插入以下代码log_dir= os.path.join('logs') #win10下的bug，if not os.path.exists(log_dir): os.mkdir(log_dir)tensorboard = tf.keras.callbacks.Tens
2020-05-21 16:59:08
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原创 python 制作二进制文件数据集(bin)
为了方便进行深度学习的程序调用与实现，需要将excel的数据文件转换为二进制文件。好处就是接口统一，读写速度快，节约空间。一、调用库使用xlrd读入execel表格，经过处理后转换为对应的dataframe结构，再使用pickle库保存。二、实例import structimport osimport pickle, glob#写入bin文件#假设已生成dataf...
2020-04-24 14:51:38
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原创 win10 下pycharm+anaconda 编译生成pyd文件
由于生产部署的问题，需要把用python写的深度学习代码编译为可被调用的文件。上网搜索了下，暂时了解到win10下pyd文件比较流行。下面是直接引用某位博主的结论，个人感觉总结的很好。其中Cython库将已有的Python代码转化为C语言的代码，并作为Python的built-in模块扩展。Python的文件类型介绍：.py python的源代码文件.pyc Pyt...
2020-04-21 14:11:59
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原创 python 使用小知识总结（持续更新ing）
这篇博客主要针对于使用python来进行深度学习/机器学习过程各方面小知识的总结。习惯于使用C++这种严谨的语言，改换到python这门相对来说开放式的语言需要很多学习，而作为一个菜鸡，遇到编程问题解决了之后不到一周就会忘记，在此仅作一个记录，也希望能帮到和我一样的同学！1.pandas的DataFrame和numpy的array数据类型的转换import numpy as npimp...
2020-01-13 15:02:14
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原创 机器学习(一) 基于sklearn库的数据集划分(交叉验证)
机器学习中首要环节就是数据集的处理，其中数据集的处理从个人理解(如有错误敬请谅解)的角度来说包括两个方面：数据集划分和数据清理。其中数据集划分是指训练集、验证集和测试集的数据类别划分；数据清理是指数据的清洗、删除等等方面。这两天主要学的就是如何划分数据集。一、数据集划分(交叉验证)划分数据集的目的主要是为了后期训练模型参数的准确性以及测试结果的准确性，避免下列问题：1.训练集和测试集分...
2019-11-06 14:09:53
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原创 深度学习之pytorch(三) C++调用
玩深度学习，个人觉得基于anaconda的python适合开发与测试，C++适合实际的工程部署！而pytorch官方有编译好的libtorch，特别方便，适合于我这样的伸手党和手残党(win10下编译tensorflow编译了好久都没通过，好忧伤！)好了，话不多说进入正题！工程环境：1.win10；2.anaconda+pytorch1.0；3.vs20154.Cmake...
2019-10-07 10:16:00
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原创 深度学习之keras (一) 初探
之前一段时间里，学习过tensorflow和Pytorch也写了点心得，目前是因为项目原因用了一段时间Keras，觉得很不错啊，至少从入门来说对新手极度友好，由于keras是基于tensoflow的基础，相当于tensorflow的高级API吧！（如果理解有错可以在下方评论纠正博主哈！）一、安装安装很简单，也是基于tensorflow的前提下(如果有疑问，请参考博主之前的博客)，pi...
2019-07-22 09:06:44
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原创 Anaconda 安装操作及遇到的坑
最近刚用Pytorch，编译开源代码的时候发现缺少n个package，原来是之前在Anaconda3 创建的虚拟环境各自是独立的，tensorflow下安装的不能在别的环境下使用，所以要重新安装。然而关键是国内各种屏蔽资源，无法FQ去直接下载安装，所以需要特别的技巧来安装成功。当时为了安装成功找了n个教程，结果现在忘记了，为了避免再次入坑以及方便后来的学者，现在作以下笔记。一、环境配置1....
2019-04-17 16:33:31
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原创 深度学习之pytorch(二) 数据并行
又是好久没更新博客，最近琐事缠身，写文档写到吐。没时间学习新的知识，刚空闲下来立刻就学习之前忘得差不多得Pytorch。Pytorch和tensorflow差不多，具体得就不多啰嗦了，觉得还有疑问的童鞋可以自行去官网学习，官网网址包括：1.https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html2.https...
2019-04-16 15:56:17
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原创 深度学习之pytorch(一) 环境安装
快2周没更新博客了，别问为什么！我才不会告诉你忙的飞起！说心里话，个人更喜欢用tensorflow来做深度学习！一、环境配置1.win10 64位系统；2.anaconda3；3.不管是CPU还是GPU具有（服务器是GPU，自己的笔记本是CPU版本）二、安装安装比较简单，由于之前也是基于anaconda3安装的tensorflow，现在也是照本宣科。这一步不了解的可以参照之...
2019-03-25 15:06:26
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原创 深度学习基础（三）loss函数
loss函数，即损失函数，是决定网络学习质量的关键。若网络结构不变的前提下，损失函数选择不当会导致模型精度差等后果。若有错误，敬请指正，Thank you！目录一、loss函数定义二、常见的loss算法种类1.MSE(均值平方差)2.交叉熵三、总结四、tensorflow相应函数1.MSE2.交叉熵一、loss函数定义loss函数的作用就是描述模...
2019-03-13 09:18:33
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原创 深度学习基础（二）激活函数
激活函数（也被称为激励函数）的意义就是加入非线性因素，使得神经网络具有非线性表达的能力。其必要条件是激活函数的输入和输出都是可微的，因为神经网络要求处处可微。(可微是指函数的各个方向可导，可微大于等于可导)一、激活函数的定义与作用1.定义。如下图所示，激活函数一般是在神经元的输入(inputs)经过加权求和之后，还继续被一个函数作用。该函数就是激活函数。 ...
2019-03-11 11:16:57
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原创 深度学习基础（四）优化函数(梯度下降函数)
梯度下降函数也就是优化函数，在神经网络训练过程最重要的函数。重要程度类似于调校对于汽车的重要性，搭建模型和参数设置等操作=“造好了一辆汽车”，优化函数=“调校”。因为汽车最终的操控性和加速性能等指标很大程度取决于调校，调校的好的汽车操控性非常好，而调校不好的汽车开起来很难受。而优化函数也是一样，很多情况下学习模型是正确的，但是最终训练结果不如人意，往往是因为优化函数的选择错误。目录一、优化...
2019-03-08 16:09:36
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原创 深度学习之tensorflow (一) XORerr1 -修改
博客背景是学习《深度学习之TensorFlow》这本书籍中的作业，修改第七章的作业，把XOR-异或的错误代码修改为正确的。主要修改有三个地方：隐藏层一的运算从sigmoid修改为add运算； 输出层的运算修改为sigmoid（原来是什么运算忘记了。。）； 将优化算法从GradientDescentOptimizer修改为牛逼的Adam算法；# -*- coding: utf-8 -...
2019-03-08 10:08:17
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原创 深度学习基础（一）起源
目录一、DP的前世 1.perceptron 2.NN 3.DP二、DP的基础知识1.convolution2.padding3.pooling4.Flatten5.fully connected6.dropout一、DP的前世深度学习发展至今经历颇为曲折，上世纪起源，火热起来也是20世纪初的时候，具体时间如下图所示： ...
2019-03-05 15:39:28
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转载 (转)windows下安装python及第三方库numpy、scipy、matplotlib终极版
https://blog.csdn.net/qikaihuting/article/details/56833258
2019-02-18 11:29:46
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转载 win10+tensorflow import cv2 bug解决
https://blog.csdn.net/sinat_21591675/article/details/82595812
2019-01-24 14:56:05
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原创 win10+tensorflow CPU 部署CTPN环境
刚弄明白CTPN部署的时候，CTPN作者刚更新了简易代码版本，看介绍是把代码优化了不需要多的配置。。。感觉好忧伤！源码地址：https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn/tree/master新版本地址：https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn环境：win10+anacond...
2019-01-17 11:11:29
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原创 win10+anaconda安装tensorflow和keras遇到的坑小结
win10下利用anaconda安装tensorflow和keras的教程都大同小异（针对CPU版本，我的gpu是1050TI的MAX-Q，不知为啥一直没安装成功），下面简单说下步骤。一 Anaconda安装一般来说，python选择3.6的，目前虽然python到了3.7了，但是还不够稳定，所以选择python3.6的Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64版本，安装...
2019-01-14 13:54:12
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原创 win10+tensorflow faster-RCNN 训练自己的数据集
首先，感谢博客上各路大佬的无私奉献！但是也不得不吐槽下，大佬些写博客的时候能尽量写的对小白友好一点吗？期间遇到各种坑，说多了都是泪啊！话不多说，上正题！环境：win10+anaconda3+tensorflow1.2.1+python3.6，CPU版本。源码地址：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5一 下载...
2019-01-10 16:37:01
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原创 Opencv SolvePnP调用实战
1.环境说明与应用说明 VS2015+opencv3.4，实际应用在MFC环境中！主要是用来做定位，利用平面靶标给机器人的工具快换提供定位信息2.实际调用CV_EXPORTS_W bool solvePnP( InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArra...
2018-08-23 17:10:57
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原创 基于python3的Opencv（一）-打开摄像头显示图像
基于Python3的Opencv学习：import cv2 as cvdef video_demo():#0是代表摄像头编号，只有一个的话默认为0 capture=cv.VideoCapture(0) while(True): ref,frame=capture.read() cv.imshow("1",frame)#等待30ms显示图像，...
2018-07-12 17:06:54
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原创 Tesseract入门-VS2015下调用Tesseract4.0 +win7 64位系统
本文是基于最近的OCR识别项目学习ocr开源库-tesseract的简单调用，不涉及其余视觉知识。
2017-10-30 15:35:33
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原创 文章标题
**1>MSVCRTD.lib(exe_main.obj) : error LNK2019: 无法解析的外部符号 main，该符号在函数 “int __cdecl invoke_main(void)” (?invoke_main@@YAHXZ) 中被引用 1>D:\vs2015-code\Imae_Client\x64\Debug\Imae_Client.exe : fatal error LNK
2017-09-21 15:48:05
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转载 目标检测的图像特征提取之（二）LBP特征
LBP特征实质是：图像局部特征的提取意义：纹理的提取http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/79295311）首先将检测窗口划分为16×16的小区域（cell）；（2）对于每个cell中的一个像素，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，3*3邻域内的
2017-05-25 16:06:04
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转载 目标检测的图像特征提取之（一）Hog特征提取
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348/上述基本讲清楚了，其实重点在于如下：大概过程：HOG特征提取方法就是将一个image（你要检测的目标或者扫描窗口）：1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）；2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图
2017-05-25 15:01:55
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转载 图像处理 伽玛校正
http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/20840135本质上是关于灰度的一个幂函数，当系数gamma大于1时，低灰度值的动态范围减小，高灰度值的动态范围增大，整体的灰度值减小；gamma小于1时则相反；人眼是遵循gamma小于1曲线对输入图像进行处理，其他方面更多应用于渲染，此处不做描述！
2017-05-25 09:37:58
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原创 Opencv 找轮廓并画出相应的矩形
找轮廓参考以下大神的，对于里面的方法和结果存储解释的很清楚； http://blog.csdn.net/gubenpeiyuan/article/details/44922413 缺少的是画相应包围矩形的，其中找矩形用最小外接矩形函数cvMinAreaRect2 。CvBox2D rect;CvPoint2D32f Corners[4]; rect= cvMinAreaRect2(p
2016-12-14 14:57:34
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转载 工业相机：传感器尺寸与像元尺寸的关系
相同分辨率的工业相机，传感器面积越大，则其单位像素的面积也越大，成像质量也会越好。同样的500万像素的工业相机，2/3”的传感器成像质量就要优于1/2”的。一般来说，工业相机的靶面大小，如果要求不是太严格，可以直接按照公式计算。通常，像工业相机厂家会告诉你多少寸的传感器，那么就可以直接使用16mm*X”的传感器得到工业相机的图像传感器的靶面对角线长度。**工业相机使用16mm代表1寸，而不是使用25
2016-11-02 10:08:08
20857
aws s3 win10+python+boto3上传文件夹
2020-07-08
基于libtorch实现手写数字mnist识别的C++代码
2020-03-06
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