输入lsblk命令查看当前各磁盘分区情况，可以看到，sdb硬盘有1、2、5三个分区，sdb5挂载在根目录\下（即根目录的文件都存在sdb5分区）。sda硬盘没有分区也没有挂载到任何目录下，竟然有3.7T，实在太浪费了。下面就来对sda分区并且挂载。分区输入fdisk /dev/sda（需要root，如果权限不够则加sudo），表示对磁盘(disk)进行分(f)区输入m可以查看帮助输入n创建一个分区

labelImg下载，选择对应的系统。labelImg可执行文件存放路径不要有中文参考：labelImg环境配置及使用步骤

上传首先启动HDFS，任意目录下输入命令start-dfs（若没有配置sbin的环境变量则需要在sbin目录下打开cmd输入该命令），出现以下两个框框在需要上传文件的文件路径下打开cmd命令行，如下新建test.txt文件，内容为hello hadoop!输入hdfs dfs -put test.txt hdfs:/命令，表示将当前路径下的test.txt文件上传到hdfs根目录下（hdfs:/）

pip install --user open3d-pythonsudo apt-get install libglfw3-dev

在做图像分割任务时由于背景类别占比很大，导致网络倾向于预测背景，虽然准确率很高，但是目标区域完全没有被预测，因此考虑修改loss函数交叉熵，将背景类别的权重降低。实现交叉熵计算交叉熵的计算原理直接看一个例子：下面基于keras和tensorflow实现交叉熵，假设有3个样本，共4类（0123），y_pred为网络的输出（logits，即未softmax）import numpy as n...

出现这个问题是因为网络中存在BatchNormalization模块，它需要多于1个数据来计算平均值，当batch只有一个数据时会报错。如果使用pytorch，可以在获取数据集时，将DataLoader中drop_last设置为True。把不够一个批次的数据丢弃。原文 https://blog.csdn.net/sinat_39307513/article/details/87917537...

出现这个问题是因为网络中存在BatchNormalization模块，它需要多于1个数据来计算平均值，当batch只有一个数据时会报错。如果使用pytorch，可以在获取数据集时，将DataLoader中drop_last设置为True。把不够一个批次的数据丢弃。原文 https://blog.csdn.net/sinat_39307513/article/details/87917537...

主要用到plt.fill_between()方法，重要参数：x：横轴区域y：纵轴区域color：颜色alpha：透明度，1则完全不透明def getprobs(x, sigma, mu):return 1/(sqrt(2*pi)*sigma)*exp(-(x-mu)**2/(2*sigma**2))x = linspace(-8, 8, 100)sigma = 2mu...

使用scipy.sparse的稀疏矩阵csr_matrix()创建方法可以传入一个dense矩阵或numpy arrayimport scipy.sparse as spimport numpy as npd_A = np.array([[1, 0, 3],[0, 5, 6],[7, 0, 0]])s_A = sp.c...

假设离散马尔科夫链的转移矩阵为PPP，平稳分布为π\piπ，则平稳分布满足：Pπ=πP\pi=\piPπ=π迭代法求平稳分布的一种简单方法是迭代法，即随机初始化初始分布π0\pi_0π0​，利用上式不断迭代求解下一时刻的状态分布直到状态分布收敛，则求得平稳分布。"""通过markov_marix迭代得到`平稳分布`. """pi0 = zeros(num)pi0[0] = 1pi = ...