File-》Preferences -》 settings，然后搜索workbench， 选apperence， Edit in settings.json，亲测，docker容器内的ssh直接连本地windows，不需要配置docker容器和远程宿主机的端口印射，就可以直接印射到本地windows主机。切换回要跑的脚本之后，再运行，因为默认运行的是current file，如果还停留在json这

该库可以轻松实现多种最基本的机器学习方法（不包括复杂的深度学习网络），用作baseline非常方便合适。本文代码在此文基础上增加自己的模型评估部分不用交叉验证，完整代码参考#!/usr/bin/env python3.6.5# -*- coding: UTF-8 -*-"""@Author: YuQiao@Date: 2021/3/30 14:27@File: test.py"""from skl

本文解决的问题：indoor scene construction: 输入室内点云，输出3D模型（instance 粒度）端到端Related work:Shape completion: 补全缺损的但各物体常用点层面的卷积，如pointNet等。Scene completion： 补全场景，主要挑战是物体相互遮挡inpaint depth frames: 深度图补全，常用2D CNNvoxel

pytorch，tensorflow，numpy用python代码查看版本：import torchprint(torch.__version__)#注意是双下划线1.7.1import tensorflow as tfprint(tf.__version__) #1.15.0import numpy as npprint(np.__version__) #1.19.2cuda用命令行：(base

numpy相关# 构造矩阵/向量a = np.zeros((2,3)) #(一定要两层括号)a = np.random.randn(5,1)np.arange(0, samplePerChannel)#python的二维数据表示要用二层括号来进行表示。#如：产生一个2×3的全0矩阵，若是zeros(2,3)这种写法就会出现 TypeError: #data type not understood这

目标直接在本地使用pycahrm调试代码，但运行在远程的服务器上。二者通过ssh相连方法首先要有远程服务器的ip，端口号，用户名，密码。然后进行pycharm的配置。参考此文：https://blog.csdn.net/ft_sunshine/article/details/91894221主要包括配置:Tools > Deployment > Configuration.里面的Con

ubuntu下的docker环境，直接pull官方tensorflow的镜像，新建contianer。从百度网盘下载里面的groundtruth数据集，放到服务器上。进入container：安装所需的包python ssr.py experiments/dn/config.json --trainImportError: No module named ‘joblib’pip install jo

已知四个对应点，求投影矩阵M = cv2.getPerspectiveTransform(src, target)src是四个点的list：[[121.13.][433.21.][ 58. 250.][497. 276.]]target是要把src变换到以下四个点：[[0.0.][500.0.][0. 281.][500. 281.]]M是求出来的投影矩阵，3*3：[[ 1.71880854e+0

为什么选PyCharm纯计算机出身，无生物学背景（仅普通高中生物知识），本来要做基于mRNA和miRNA组学的癌症分型。一番调研发现生物信息学东西很多。查了半天，一般建议是linux + R语言 + 统计学知识等。先开始已经准备整linux了，在windows上安装了应用商店的ubuntu，但发现后续教程很多都是用windows上的RStudio。加上自己电脑本身一般，还是有点担心linux能不能

该库可以轻松实现多种最基本的机器学习方法（不包括复杂的深度学习网络），用作baseline非常方便合适。本文代码在此文基础上增加自己的模型评估部分不用交叉验证，完整代码参考#!/usr/bin/env python3.6.5# -*- coding: UTF-8 -*-"""@Author: YuQiao@Date: 2021/3/30 14:27@File: test.py"""from skl