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在python中使用numpy进行按位运算的时候,有一个小技巧可以帮助减少代码量——那就是broadcasting,广播机制。简单来说,broadcasting可以这样理解:如果你有一个大小为(m,n)的矩阵A,让它加减乘除一个大小为(1,n)的矩阵B,B就会被复制m次,成为一个大小为(m,n)的矩阵,然后再逐元素地进行加减乘除操作, 同样地对B大小为(m,1)的矩阵成立.例如下面的, 不需要去写
本文解读github上的开源Facenet项目https://github.com/davidsandberg/facenet,包括源码以及算法。
Predicting Semantic Map Representations from Images using Pyramid Occupancy Networks提出了一个dense transformer(并非self attention的transformer)的网络结构用于将2D图转换成BEVBird’s-Eye-View Panoptic Segmentation Using Mon
conda/pip两种快速安装Tensorflow-gpu的方式conda/pip两种快速安装Tensorflow-gpu的方式主要讲一下在Linux下安装tensorflow gpu版的两种方式:使用conda和pip安装。安装cpu版本比较简单,安装命令相同,但是省去了安装cuda和cudnn。注意: 在安装tensorflow gpu版本前,首先要清楚不同版本tensorflow对应不...
tensorflow2.0的代码,但是models的bipartite_matcher.py文件中出现了import tensorflow.compat.v1 as tffrom tensorflow.contrib.image.python.ops import image_ops但是tensorflow2.0中没有contrib模块。导致不能运行,既不能在tf2.0中运行,也不能在tf1.x中
查看python版本和路径的方法:python --versionsource python查看原来指向python的软链接并删除ls -l /usr/bin/pythonsudo rm /usr/bin/python创建新链接sudo ln -s /usr/bin/python3.6 /usr/bin/python#/usr/local/python3.6/bin/python3.6 这个路径为
很多时候需要在程序运行过程中,查看一些数据的动态变化,最容易想到的是像opencv那样直接循环使用imshow()形成动态画面,但是由于matplotlib中的显示模式是阻塞模式,在plt.show()之后程序就会暂停在那,要关闭画图窗口才能继续执行,这样用matplotlib画动态图就像播放ppt,关闭一个窗口后弹出下一个。总结了两种方法实现在程序运行中绘制动态图,一种是用plt.draw().