使用Tensorflow或Keras时对GPU内存限制博客原文——使用Tensorflow或Keras时对GPU内存限制跑Keras 或者 Tensorflow时默认占满所有GPU内存，这时如果想再开一个进程，或者别人想开一个进程都挤不上来，所以必须限制GPU内存最好的资料还是官方文档visible_device_list指定使用哪块显卡per_process_gpu_me...

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CEO总是逼我，说客户关心某一个新的类别：对于一个n类检测数据集和一个m类检测数据集，想要得到一个n+m类检测模型。实际生产环境中，已经标注完成的数据集，因为业务需要增加k个新的检测类别。但不希望对已有数据重新标注，而是只标注接下来新的数据。CEO总是逼我，说客户希望把某一类别分成两种情况对待：上一个问题再进一步推广，因为业务需要，数据的标注标准发生改变，比如将过去某个类别拆分为多个新的类别。但不

# from PIL import Image# import piexif## im = Image.open("D://temp//1.jpg")# exif_dict = piexif.load(im.info["exif"])## print(type(exif_dict), exif_dict)## for ifd in ("0th", "Exif", "GPS", "1st"):#fo

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随着人工智能的逐渐兴起，创新人员迫切的希望其在人工智能领域具有创造性的智力活动成果通过专利的形式来得到有效的保护。实际上，在中国，与人工智能有关的专利申请数量在急剧增长。在人工智能领域，深度学习（Deep Learning，DL）无疑是实现人工智能的一个重要途径。因此，对于人工智能领域的专利代理师而言，如何撰写涉及深度学习的专利申请的权利要求显得尤为重要。深度学习是机器学习的一种，通过建立具有..

获取车牌轮廓上的点集后，可用cv2.minAreaRect()获取点集的最小外接矩形。返回值rect内包含该矩形的中心点坐标、高度宽度及倾斜角度等信息，使用cv2.boxPoints()可获取该矩形的四个顶点坐标。# 获取最小外接矩阵，中心点坐标，宽高，旋转角度rect = cv2.minAreaRect(points)# 获取矩形四个顶点，浮点型box = cv2.b...

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import osimport sysimport zipfileprint("Processing File " + sys.argv[1])file=zipfile.ZipFile(sys.argv[1],"r");for name in file.namelist(