- g = os.walk(bar_real_dir) img_files = ['%s/%s' % (i[0], j) for i in g if i[0].endswith('imgs') for j in i[-1] if j.endswith('jpg')] 筛选图片: g = os.walk(list_path)img_files = ... g = os.walk(bar_real_dir) img_files = ['%s/%s' % (i[0], j) for i in g if i[0].endswith('imgs') for j in i[-1] if j.endswith('jpg')] 筛选图片: g = os.walk(list_path)img_files = ...
- 余弦相似度 在NLP的任务里,会对生成两个词向量进行相似度的计算,常常采用余弦相似度公式计算。 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性"。 我们知道,对于两个向量,如果他们之间的夹角越小,那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用... 余弦相似度 在NLP的任务里,会对生成两个词向量进行相似度的计算,常常采用余弦相似度公式计算。 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性"。 我们知道,对于两个向量,如果他们之间的夹角越小,那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用...
- Python编译成exe 1、安装pyinstaller pip install pyinstaller pip install packaging 2、编译 pyinstaller -F -w game.py (-F表示打包单个文件,-w是为了打开exe时... Python编译成exe 1、安装pyinstaller pip install pyinstaller pip install packaging 2、编译 pyinstaller -F -w game.py (-F表示打包单个文件,-w是为了打开exe时...
- 通过调节刻度,让界面近似正方形: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# N = 100 a_data=[[238.0,277.0],[206.0,270.0],[197.0,261.0],[188.0,256.0],[233.0,263.0],[217.0,256.0],[198.0,249.0],[192.0... 通过调节刻度,让界面近似正方形: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# N = 100 a_data=[[238.0,277.0],[206.0,270.0],[197.0,261.0],[188.0,256.0],[233.0,263.0],[217.0,256.0],[198.0,249.0],[192.0...
- TM_CCOEFF_NORMED可以用分数过滤,0.7效果还行。 不需要匹配的地方,可以用黑色填充,不能用白色填充,结果仍然返回矩形框。 注释的代码现在不能用分数过滤,会有误检 TM_SQDIFF_NORMED 物体角度变化可能会漏检 import cv2import osimport numpy as np path=r"JPEGImages/" templat... TM_CCOEFF_NORMED可以用分数过滤,0.7效果还行。 不需要匹配的地方,可以用黑色填充,不能用白色填充,结果仍然返回矩形框。 注释的代码现在不能用分数过滤,会有误检 TM_SQDIFF_NORMED 物体角度变化可能会漏检 import cv2import osimport numpy as np path=r"JPEGImages/" templat...
- 还得下载32位python.exe进行安装 http://www.xfdown.com/soft/47114.html 安装路径没有显示,自己通过搜索python.exe来确定位置。 安装32位,有时候不管用 conda info # 查看当前工作平台 set CONDA_FORCE_32BIT=1 # 切换到32位 set CONDA_FORCE_32BIT=0... 还得下载32位python.exe进行安装 http://www.xfdown.com/soft/47114.html 安装路径没有显示,自己通过搜索python.exe来确定位置。 安装32位,有时候不管用 conda info # 查看当前工作平台 set CONDA_FORCE_32BIT=1 # 切换到32位 set CONDA_FORCE_32BIT=0...
- python路径拼接 windows 系统一般用斜杠\\,需要加转义符号,但是Windows 斜杠和反斜杠通用 linux 一般用反斜杠/,斜杠会报错。 父目录和子目录路径拼接方法: parent=r"E:\om\convert\demo_ok" parent= parent[:-1]+parent[-1].replace("/","").replac... python路径拼接 windows 系统一般用斜杠\\,需要加转义符号,但是Windows 斜杠和反斜杠通用 linux 一般用反斜杠/,斜杠会报错。 父目录和子目录路径拼接方法: parent=r"E:\om\convert\demo_ok" parent= parent[:-1]+parent[-1].replace("/","").replac...
- 参考: https://www.jianshu.com/p/c20adfa72733 平方差匹配CV_TM_SQDIFF:用两者的平方差来匹配,最好的匹配值为0归一化平方差匹配CV_TM_SQDIFF_NORMED相关匹配CV_TM_CCORR:用两者的乘积匹配,数值越大表明匹配程度越好归一化相关匹配CV_TM_CCORR_NORMED相关系数匹配CV_T... 参考: https://www.jianshu.com/p/c20adfa72733 平方差匹配CV_TM_SQDIFF:用两者的平方差来匹配,最好的匹配值为0归一化平方差匹配CV_TM_SQDIFF_NORMED相关匹配CV_TM_CCORR:用两者的乘积匹配,数值越大表明匹配程度越好归一化相关匹配CV_TM_CCORR_NORMED相关系数匹配CV_T...
- from distutils.core import setup from distutils.extension import Extensionfrom Cython.Distutils import build_extimport numpy as np setup( cmdclass={'build_ext': build_ext}, #ext_mo... from distutils.core import setup from distutils.extension import Extensionfrom Cython.Distutils import build_extimport numpy as np setup( cmdclass={'build_ext': build_ext}, #ext_mo...
- bat 启动报错: no moudle named xxx pyhthon.exe需要在环境变量, 爆装在python的Lib文件夹下就可以引用。 报错原因: 1.路径没有添加上,那就添加就行。 2.可能python版本选错了,python命令就可以看版本。 bat 启动报错: no moudle named xxx pyhthon.exe需要在环境变量, 爆装在python的Lib文件夹下就可以引用。 报错原因: 1.路径没有添加上,那就添加就行。 2.可能python版本选错了,python命令就可以看版本。
- self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, self.expansion*planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False) ) if hasattr(self, 'shortcut') self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, self.expansion*planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False) ) if hasattr(self, 'shortcut')
- 原文:https://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维... 原文:https://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维...
- 方法2import Levenshteindef get_equal_rate(str1, str2): return Levenshtein.ratio(str1, str2) 下面两个方法效果都不好: difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2).quick_ratio() 精度低 diffl... 方法2import Levenshteindef get_equal_rate(str1, str2): return Levenshtein.ratio(str1, str2) 下面两个方法效果都不好: difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2).quick_ratio() 精度低 diffl...
- 1. run的快捷键是alt+shift+f10 比如可以设置快捷键为Ctrl+f1 2.还是老办法: 将python代码中的test替换掉 之所以会出现上面这种情况,实际上是因为Pycharm误认你的脚本文件是用来测试的。导致这样的结果,可能是你脚本中的test字样太多了,所以替换掉test即可。 同时按住 CTRL 和 R 两个键,进入字符替换模式... 1. run的快捷键是alt+shift+f10 比如可以设置快捷键为Ctrl+f1 2.还是老办法: 将python代码中的test替换掉 之所以会出现上面这种情况,实际上是因为Pycharm误认你的脚本文件是用来测试的。导致这样的结果,可能是你脚本中的test字样太多了,所以替换掉test即可。 同时按住 CTRL 和 R 两个键,进入字符替换模式...
- 去除由于对焦,运动等造成的模糊图像,所以在构建数据集的时候考虑用opencv对清晰的图片进行处理获得模糊的图片从而进行训练。 1) 运动模糊图像 一般来说,运动模糊的图像都是朝同一方向运动的,那么就可以利用cv2.filter2D函数。 import numpy as np def motion_blur(image, degree=10, angle=20): ima... 去除由于对焦,运动等造成的模糊图像,所以在构建数据集的时候考虑用opencv对清晰的图片进行处理获得模糊的图片从而进行训练。 1) 运动模糊图像 一般来说,运动模糊的图像都是朝同一方向运动的,那么就可以利用cv2.filter2D函数。 import numpy as np def motion_blur(image, degree=10, angle=20): ima...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新,构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间,华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案,本期访谈直播,由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持,华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中,探讨处理器生态的关键要素及其联系,分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源,3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源,3步轻松管理成本,帮助提升日常管理效率!
回顾中
热门标签