在开始之前我们先来说一下彩色图像的组成：我们现在看到的所有彩色图像都是可以由三原色按照一定的比例混合得来的，也就是说只要我们知道了三原色的比例，就可以调制出某种颜色。我们用小方块组合在一起，许许多多的小方块就可以拼凑出一个图像来，所以我们就有了用数组来表示图像的一个方法。所以我们在下面的对于彩色图像的处理中就可以创建一个三维数组[长、宽、3（这个三就是指三种颜色）]，然后这里很多都用RGB编码：r

我又来了。。。今天跑程序又遇到这个了。。。然后查了一下，发现是我进程开的太多了，因为pycharm里面如果没有那行exit with 0 就不算结束，把之前的都关了就行，如果没有多开，那就检查后台的进程。。。关掉就行...

在阅读这篇文章之前，首先要保证安装docker【往期博文】世界上最简单的docker安装方法（没有骗人真的是最简单的）安装完docker之后就可以进行下一步了。百度搜索阿里云，登陆之后，在搜索栏：搜索“容器镜像服务”，进去之后，最左边有一个镜像加速器：根据自己的系统，上面都有配置的教程（或者直接复制粘贴就可以了）配置完之后重启docker：systemctl restart docker加速配置完

我又来了。。。今天跑程序又遇到这个了。。。然后查了一下，发现是我进程开的太多了，因为pycharm里面如果没有那行exit with 0 就不算结束，把之前的都关了就行，如果没有多开，那就检查后台的进程。。。关掉就行...

由于官方源太慢了，所以这里直接使用国内源，进入这个网站：http://get.daocloud.io/#install-docker根据自己的需求点一个，会自动跳转过去：复制上图选中的那个到命令行执行。回车就开始安装了。静待则安装完成，这个脚本会自动完成docker的安装、加入用户组等操作。检验一下是否安装成功：...

这个问题其实有点emmm。。。弱智吧，所以这里写下来记录一下：用pycharm导入sk-learn，结果发现死活导入不了，最后输入了全称：scikit-learn找到了这个包，但是import的时候还是得写sklearn。。。这点有点无语23333...

jupyter notebook里面无法显示图片，只需要加一行代码：%matplotlib inline，加上之后再运行即可（要加在代码的前面，如下图）问题解决

今天又遇到问题了，报错如下：RuntimeError: Variable += value not supported. Use variable.assign_add(value) to modify the variable value and variable = variable + value to get a new Tensor object.意思是说这个不支持也就是不要用a+=..

又报错了，今天vagrant虚拟机硬是起不来，强行中断后报错如下：rsync: [sender] write error: Broken pipe (32)报错。找了一中午教程都没找到，然后看到有个老哥说清理以下内存，然后想起我的电脑昨天开始就内存告急了，于是清理了以下内存，问题解决。...

本文的环境：centos8，docker20.10.5关于安装docker ： 【往期博文】世界上最简单的docker安装方法（没有骗人真的是最简单的）【可选】关于docker使用国内镜像：【往期博文】docker拉取镜像太慢？用阿里云的容器镜像服务生成个人镜像加速器并加速完成之后我们就可以正式开始这篇文章了：其实docker的本地仓库配置很简单，就三步就可以了拉取镜像运行镜像（1和2其实可以合为