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pyqt5designer添加QVideoWidget控件

使用QMediaPlayer播放视频文件的时候需要指定播放时的视频输出控件,位于PyQt5.QtMultimediaWidgets下的QVideoWidget就是视频输出控件之一。但是QVideoWidget并不是设计师控件之一,换言之,在pyqt5designer中是找不到这个控件的。QVideoWidget是双继承了QWidget和QMediaBindableInterface,所以一个QVi

使用VSCODE配置GO语言开发环境

总结:必须设置好GOPROXY,然后通过VSCode的GO插件下载安装额外的工具才能成功配置好环境。只要下载并安装了GO SDK,下载GOLANG安装启动后就可以进行GO语言的开发,无需任何额外的设置。会提示还有几个工具需要安装(一共是8个,这8个工具必须要安装,不安装GO程序无法运行),点击install all即可。这里最重要的一项是要检查GOPROXY的设置,GO语言是Google家的产品,

#vscode#golang#ide
手摸手教会你在idea中配置Tomcat进行servlet/jsp开发(多图超详)

如果有注册的servelt映射,则servelt的配置会压制welcome-file-list的设置。但是需要注意的是窗口下方的Application Context,如果按照这个内容,那意味着我们项目部署后的根路径是http://localhost:port/webdemo_war_exploded/我使用的是Tomcat9。注意观察路径,我们现在的位于根路径/,别忘了这是在Deployment

#servlet#intellij-idea#tomcat
pyqt5designer添加QVideoWidget控件

使用QMediaPlayer播放视频文件的时候需要指定播放时的视频输出控件,位于PyQt5.QtMultimediaWidgets下的QVideoWidget就是视频输出控件之一。但是QVideoWidget并不是设计师控件之一,换言之,在pyqt5designer中是找不到这个控件的。QVideoWidget是双继承了QWidget和QMediaBindableInterface,所以一个QVi

Python 解决控制台输出颜色 (windows平台)

原文地址简介在python开发的过程中,经常会遇到需要打印各种信息。海量的信息堆砌在控制台中,就会导致信息都混在一起,降低了重要信息的可读性。这时候,如果能给重要的信息加上字体颜色,那么就会更加方便用户阅读了。当然了,控制台的展示效果有限,并不能像前段一样炫酷,只能做一些简单的设置。不过站在可读性的角度来看,已经好很多了。语法格式:\033[显示方式;前景色;背景色m前景色背景色颜色-------

#python
python的io模块

open函数是一个工厂函数。根据传入的变量,open函数会进行文件的开启、文件对象的创建与设定,然后返回文件对象。我们来看一下指定不同变量时,open函数具体为我们返回了什么类型的文件对象呢:>>> open('Documents/me.txt')<_io.TextIOWrapper name='Documents/me.txt' mode='r' encoding='cp

#python
深度学习中number of training epochs中的,epoch到底指什么?

首先复习下神经网络的概念。神经网络由一些相互链接的“神经元”组成。每个“神经元”有相应的权重。神经网络的神奇之处就在于权重是通过训练自动得出的。所谓训练,就是让神经网络在训练数据集上跑一遍,看看损失函数的值怎么样。如果损失函数的值足够小,小到符合我们的需求,那就说明神经网络拟合得很好了,训练大功告成了(实际上并非如此,因为仅仅知道拟合得很好并不够,我们还要知道神经网络是不是拟合得太好了,也就是过拟

#神经网络#深度学习#机器学习
图像的上采样与下采样

上采样:别名:放大图像,也叫图像插值。目的:放大原图,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。缺点:会对图像的质量造成影响,并没有带来更多的信息。方法:内插值。插值方法有很多,比如均值,中值,最近邻。通过这种方法,在周围像素色彩的基础上用数学公式计算丢失像素的色彩。反卷积。即通过转置卷积核的方法来实现卷积的逆过程。反池化。在池化过程,比如max-pooling时,要记录下每个元素对应kernel中的

#opencv#计算机视觉
深度学习中number of training epochs中的,epoch到底指什么?

首先复习下神经网络的概念。神经网络由一些相互链接的“神经元”组成。每个“神经元”有相应的权重。神经网络的神奇之处就在于权重是通过训练自动得出的。所谓训练,就是让神经网络在训练数据集上跑一遍,看看损失函数的值怎么样。如果损失函数的值足够小,小到符合我们的需求,那就说明神经网络拟合得很好了,训练大功告成了(实际上并非如此,因为仅仅知道拟合得很好并不够,我们还要知道神经网络是不是拟合得太好了,也就是过拟

#神经网络#深度学习#机器学习
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