加入这个就可以了：加入：from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport tensorflow as tfimport matplotlibfrom matplotlib import pyplot as plt#导入三维坐标支持from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport numpy as npx=tf.li

基于Pytorch框架的目标检测迁移学习和微调训练自己的数据集

，对于初学者学习也比较友好。初学者在学习的时候只需要注意到下面提及的注意事项即可，但是提供的一些库或则函数不太懂的，建议去文档查询，虽然我给出了一点注释，但是也许自己的理解也不一定正确（实现的过程并没有太多可说的（“会的可以跳过了”），而且过程比容易理解（

其实在前面的视频播放器实现的过程中我们就已经视频和音频的运行比较流畅（），但是其实很多视频并不是这样的，因此，我们需要将视频和音频进行同步，就像所说的，可以将音频同步到视频，或者将视频同步到音频，再或者两者同步到外部时钟。虽然我们前面都采用了多线程，互斥量和条件变量操作，但是还是需要进行改进，这一系列的改进不仅仅是因为实现视频和音频的同步播放，而且方便功能的拓展。

上一篇博文主要是讲解了，本文才进入主题，主要是对SDL2库的基本使用，了解了SDL2的使用基础上之后，后期对其进行拓展使用将会快速的上手，并且可以了解到SDL2的应用非常广泛。而且使用起来也比较灵活，在某些应用上和OpenCV有类似之处。

上一篇博文实现了简单的音频播放功能，可以看到上次我们并没有实现暂停等功能，而且也只能加载WAV格式的音频文件，但是如果要加载MP3等格式的音频文件呢，因此本文主要是基于SDL2, SDL2_ttf, SDL2_image ,SDL2_mixer来实现一个简单的音频播放功能，建议读者先去看前一篇博文的内容，然后来看本文也需要会更好理解。

Opencv中的MeanShift图像分割和视频背景分离（python实现）

文章目录1.数据集的准备：2.requirements.txt文件：3.文件结构：4.预测效果：5.首先普通的训练：（1）导入相关的库函数：（2）相关的变量的初始化：（3）数据增强和导入文件：（4）模型定义：（5）相关回调函数定义：（6）开始训练：（7）画图：6.迁移学习训练：（1）导入相关的库函数：（2）相关的变量的初始化：（3）数据增强和导入文件：（4）迁移学习模型定义：（5）相关回调函数定义

U-Net生物医学图像分割讲解（Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation）

文章目录1.错误截图：2.错误解决方案：1.错误截图：2.错误解决方案：数据库的teacher表中已经存在了该数据。执行下面的操作会将报上面的错误。在设置id和username属性的时候，约束属性值是唯一的，所以在重复插入数据的时候会报错。避免插入重复的数据...