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Word入门级添加交叉引用到同步更新引用编号

简单解决添加或删除参考文献,同步更新引用编号

Anaconda不同环境之间pip install的路径问题

Anaconda3不同环境之间pip install的路径问题1. 如果是只想修改pip install的路径,可以直接看此链接2. Anaconda3修改不同环境下的pip install路径1. 如果是只想修改pip install的路径,可以直接看此链接Anaconda修改pip install 路径方案2. Anaconda3修改不同环境下的pip install路径最近在使用An...

#pip
数字图像处理学习(2)—— 图像直方图均衡与图像匹配(python实现)

数字图像处理学习(2)—— 直方图均衡与图像匹配1. 直方图均衡(Histogram Equalization)1.1 直方图均衡化概念1.2 直方图均衡实现简单思路1.3 直方图均衡实现代码2.4 结果展示2. 图像匹配(图像规定化)2.1 图像匹配概念2.2 实现思路2.3 直方图匹配可视化[^2]2.4 图像直方图代码实现2.5 图像规定化结果1. 直方图均衡(Histogram Equal

#python
torch.load 出现 AttributeError: Can‘t get attribute ‘Net‘ on module ‘__main__‘

torch.load 出现 AttributeError: Can't get attribute 'Net' on module '__main__'问题解决方案问题最近,将已经训练好的模型保存下来后,通过torch.load(model_path)方法读取时,发现没办法正常运行,抛出如下错误:AttributeError: Can't get attribute 'Net' on module

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#pytorch#python#深度学习
pip install第三方包 Could not fetch URL https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pipenv/:【解决方案】

pip instal xxx 的时候总是报如下错误Could not fetch URL https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pipenv/: There was a problem confirming the ssl certificate: HTTPSConnectionPool(host='pypi.tuna.tsinghua.edu....

#pip
图像语义分割中的上采样(Upsampling)和下采样(subsampling)

图像语义分割中的上采样和下采样1. 下采样和上采样的基本概念最近在看到一篇论文中用到了transposed convolution,并出现了upsampling等概念,表示很迷。那么什么是upsampling ?1. 下采样和上采样的基本概念下采样: 对卷积得到的压缩特征图进行进一步压缩。实际上就是卷积层之间的池化层。作用:通过最大池化或者平均池化从而减少了特征,进而参数的数量,且降低了卷积网络计

#深度学习
os.walk()的详细理解(秒懂)

Python中os.walk()的详细理解 1. os.walk()参数的含义2. 代码检验2.1 先看第一次遍历:2.2 再看第二次遍历:2.3 再看第三次遍历:2.4 最后看第四次遍历:3. 总结反正最近文件夹名字操作要了我的老命,所以总结下这个方法的使用。1. os.walk()参数的含义root:Prints out directories only from what you speci

#python
os.walk()的详细理解(秒懂)

Python中os.walk()的详细理解 1. os.walk()参数的含义2. 代码检验2.1 先看第一次遍历:2.2 再看第二次遍历:2.3 再看第三次遍历:2.4 最后看第四次遍历:3. 总结反正最近文件夹名字操作要了我的老命,所以总结下这个方法的使用。1. os.walk()参数的含义root:Prints out directories only from what you speci

#python
operands could not be broadcast together with shapes解决方案

矩阵相乘遇到:operands could not be broadcast together with shapes (163,5652) (5652,1)先描述一下:train_x.T 是一个(163,5662) 的ndarrayLost 是一个(5662, 1)的ndarray这里我大概明白哪里错了,首先得明白(乘以*)和(矩阵相乘dot)使用测试demoa = np.ar...

#线性代数#python
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