这是函数是从csv文件中加载训练数据和测试数据，从一个pickle文件加载节点的嵌入向量，转换成PyTorch Geometric 可以使用的图格式。细读data_processing.py发现给出的文件没有embeddings.pkl嵌入文件也没有配置yaml文件，并且还没有arg_parser.py参数文件。表示图中的所有相互作用（边）。与 edge_index 中的每条边一一对应，表示该相互

Sequential, Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D: 这些是Keras库中用于构建卷积神经网络（CNN）的类。在以下步骤中，将构建卷积神经网络架构，并在数据集上训练模型FER2013以便从图像中进行情感识别。我们将构建一个深度学习模型，从图像中对面部表情进行分类。创建一个名为 emojis 的文件夹，并将与数据集中七种情绪中的每一种对

缺点：1、训练阶段多：步骤繁琐：微调网络+训练SVM+训练边框回归器。2、训练耗时：占用磁盘空间大：5000张图像产生几百G的特征文件。（VOC数据集的检测结果，因为SVM的存在）3、处理速度慢：使用GPU，VGG16模型处理一张图像需要47s。4、图片形状变化：候选区域要经过crop/warp进行固定大小，无法保证图片不变形。

这是函数是从csv文件中加载训练数据和测试数据，从一个pickle文件加载节点的嵌入向量，转换成PyTorch Geometric 可以使用的图格式。细读data_processing.py发现给出的文件没有embeddings.pkl嵌入文件也没有配置yaml文件，并且还没有arg_parser.py参数文件。表示图中的所有相互作用（边）。与 edge_index 中的每条边一一对应，表示该相互

X-AnyLabeling标注后生成自己定义的json文件，图片上有旋转框和方形框，导出只能导出水平或者旋转标签，我需要全部转为水平标签格式。这是用rolabelimg工具标注后保存的xml文件，我们需要yolo obb的5参数txt文件。导入图片和标注的yolo obb 5参数 txt文件，验证标注结果是否正确。输出yolo obb 5参数表示。输出yolo obb 5参数表示。

与 VOC 格式不同，COCO 数据集的所有标注信息都集中在一个巨大的 JSON 文件中，例如 instances_train2017.json。这个 JSON 文件包含多个顶级键，每个键对应一类信息，这种集中式的存储方式非常适合大规模数据的管理和自动化处理。class_id: 这是一个整数，代表目标的类别索引。supercategory: 超类别，用于组织相关联的类别，例如 bicycle 和

这段代码展示了一个 Spring MVC 的控制器 LoginController，继承了 AbstractController，并且通过 ModelAndView 返回模型和视图，属于传统的 Spring MVC 编程风格。通常，接口是用于定义业务逻辑的抽象层，实际的实现类会提供具体的业务实现。LoginVo 可能是一个自定义的类，表示用户登录时提交的数据。每个方法的返回值主要用于表示操作的成功

【代码】Python之画一朵玫瑰花。

编写一个程序，在主程序中求 1900 ~ 2020 年中所有的闰年，每行输出 5 个年份。闰年即能被 4 整除但不能被 100 整除，或者能被 400 整除的年份。要求定义一个函数 isLeapYear (year )，该函数用来判断某年是否为闰年，是闰年则函数返回 True，否则返回 False。并编写主程序调用该函数进行测试。编写 isOdd( )函数，该函数应有一个整数参数，如果该参数为奇数

内置函数（BIF，built-in functions）是Python内置对象类型之一，不需要额外导入任何模块即可直接使用，这些内置对象都封装在内置模块__builtins__之中，用C语言实现并且进行了大量优化，具有非常快的运行速度，推荐优先使用。当参数为数字字符串时，还允许指定第二个参数base用来说明数字字符串的进制，base的取值应为0或2-36之间的整数，其中0表示按数字字符串隐含的进制