经过测试，这个最好使：https://stackoverflow.com/questions/42675864/how-to-remove-gaps-between-images-in-matplotlibfrom numpy.random import randimport matplotlib.pyplot as plttest_data = [[rand(10,10), rand(10,10

QT配置好在自己机器上可以运行，但在别人机器上一直弹出“This application failed to start because it could not find or load the QT platform”，只需要两步即可解决：1.把QT下面的bin文件夹下所有的dll复制到exe同级目录下，尽管有些可能用不到；2.把QT下面的platforms文件夹也复制到exe同级别目...

转载自：https://blog.csdn.net/weixin_41724761/article/details/89786414，本文只做个人记录学习使用，版权归原作者所有。sklearn.cluster.KMeans 参数介绍为什么要介绍sklearn这个库里的kmeans？　　这个是现在python机器学习最流行的集成库，同时由于要用这个方法，直接去看英文文档既累又浪费时间、效率比...

转载自：https://blog.csdn.net/baidu_33312138/article/details/104942925，本文只做个人记录学习使用，版权归原作者所有。Dice系数(dice similarity coefficient)和IOU(intersection over union)都是图像分割网络中最常采用的评价指标。传统的分割任务中，IOU是一个很重要的评价指标，而目前在

今天看一点在外人看来也许是非常简单的代码，但是越看越模糊，直到查了一些资料才基本搞明白。没办法，小白前进的路上总会有各种崎岖。相关代码链接：https://github.com/zergtant/pytorch-handbook/blob/master/chapter3/3.1-logistic-regression.ipynb首先，在数据准备阶段，作者使用german.data-nume...

记录矩阵F范数、2范数与正交矩阵相乘的范数不变性，有些地方也叫做保范性。首先明确一下正交矩阵A'A=AA'=I先看矩阵的2范数，即矩阵A的2范数定义为A最大的奇异值。对A做奇异值分解，不妨记作A=USV'，其中U、V为正交矩阵，则在A的两边分别乘以正交矩阵不影响其奇异值，比如说，在A的左边乘以正交矩阵P有PA=PUSV‘，注意到PU乘积仍然为正交矩阵，原因在于(PU)'(PU)=U'P'PU=

import matplotlib.pyplot as pltplt.get_backend()查看输出结果，matplotlib默认的backend应该是TkAgg支持交互调试，如果输出结果并不是TkAgg,这时候使用以下命令切换回默认设置应该就可以了plt.switch_backend('TkAgg')...

详情参见kornia库：https://kornia.readthedocs.io/en/latest/filters.html#kornia.filters.gaussian_blur2d非常好！

转载自：https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10677071.html，本文只做个人记录学习使用，版权归原作者所有。当我们在训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者只训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播。1 detach(...

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/97024018，本文只做个人记录学习使用，版权归原作者所有。需求：在一堆图像中找到模糊图像，背景虚化（景深模式）的照片定义为清晰照片。传统的图像清晰度评价算法：Tenengrad 梯度函数Tenengrad 梯度函数采用Sobel算子分别提取水平和垂直方向的梯度值，基与Tenengrad 梯度函数的图像清晰度定义如下：G(x,y)