有三种方法见如下代码：# -*- coding: UTF-8 -*-"""Author: LGDFileName: testDateTime: 2020/12/13 20:28SoftWare: PyCharm"""# #############python控制小数位位数############### 1、使用round()函数# 所有例子以3.1415926x = 3.1415926print(

还在为论文绘图而烦恼吗？还在为如何选择画图工具而烦恼吗？没事，本期就给你们推荐一款超级好用且免费的绘图工具——DrawIO。目前使用比较多的绘图工具有：Visio、亿图图示、Word、PPT、DrawIO等其中DrawIO由于其既实用又免费的优势成为广大学者的青睐，今天就来看看这款软件的神奇之处。

在使用PyCharm IDE之前，请确保自己的计算机里面安装了Python解释器环境，一文详细说明PyCharm下载、安装和简单使用，新版本的PyCharm界面美观、简洁。

简介神经网络：⼀种美妙的受⽣物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进⾏学习深度学习：⼀个强有⼒的⽤于神经⽹络学习的众多技术的集合神经网络和深度学习目前对图像识别、语音识别和自然语言处理领域中的问题有很好的解决方案。2006 年，被称为“深度神经⽹络” 的学习技术的发现引起了变⾰。这些技术现在被称为“深度学习”。它们已被进⼀步发展，今天深度神经⽹络和深度学习在计算机视觉、语⾳识别、⾃然语⾔处理

计算机视觉（CV）界三大顶级国际会议ICCV IEEE International Conference on Computer Vision该会议由美国电气和电子工程师学会（IEEE，Institute of Electrical & Electronic Engineers）主办，主要在欧洲、亚洲、美洲的一些科研实力较强的国家举行。作为世界顶级的学术会议，首届国际计算机视觉大会于198

CNN基础基于卷积神经网络的深度学习技术可以实现对图像的高准确率识别。卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，但它能处理的任务并不局限于图像，其实语音识别也是可以使用卷积神经网络。将使用MNIST手写数字、cifar10图像数据以及猫狗图像识别数据来进行举例说明。当计算机看到一张图像（输入一张图像）时，它看到的是一大堆像素值。当我们人类对图像进行分类时，这些数字毫无用处，可它们却是计算机可获得的

之前在GitHub中看别人项目的README文档时，总是发现其中会有整个项目的目录结构图，当时还想着是什么工具或者命令快捷生成的，这几天由于整理大批量的文件夹，想看清文件夹下到底有什么文件或者目录，不想一个个的打开看，想直观的看到这个数据收集文件夹下所有子文件夹内的文件情况。尝试了 Windows 的预览窗格，发现只能预览文件，不能预览文件夹，通过搜索发现可以通过在目标文件夹根目录下执行 tree

大家好，我回来了…时隔 8 个月，我终于回来了。抱歉这么久没有给大家更新内容了，这段时间个人的事情实在是太多了，估计还要忙一段时间，但是还是会不定期给大家跟新内容的。首先一个好消息是，我投稿的 SCI 论文发表了，历时 5 个月，终于熬出头了，很开心。所以，这一期就和大家分享 SCI 论文投稿的相关事宜吧。

语义分割的UNET网络结构Unet是2015年诞生的模型，它几乎是当前segmentation项目中应用最广的模型。Unet能从更少的训练图像中进行学习，当它在少于40张图的生物医学数据集上训练时，IOU值仍能达到92%。Unet网络非常简单，前半部分作用是特征提取，后半部分是上采样。在一些文献中也把这样的结构叫做编码器-解码器结构。由于此网络整体结构类似于大写的英文字母U，故得名U-net。这里

在使用opencv显示图像时，有时候需要显示多张图像，就会出现多个窗口，显得冗余，用户不好操作。这时候就想着能不能将这些图像在一个窗口中显示。方法1：创建画布，将所有图像复制到画布中，最后显示画布# 方法1：创建一个画布，将所有图像复制到画布中，最后显示画布h, w, _ = img.shapeimg_list = [img, invert, gaussianBlur, flip]# 图像列表fo