linux终端利用python绘图时有两种方法：（1）一种是添加如下代码中红色部分：from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport matplotlib.pyplot as pltplt.switch_backend("agg")mnist=input_data.read_data_sets(&q

mim install mmcv-full即可。

直接将anaconda 下的envs环境复制到不同服务器上时，需要修改pip 、conda、python、jupyter等解释器的路径。而如果是将虚拟环境导出为yaml文件，并导入到另一服务器上，因为在另一台服务器上实际上是从yaml文件里面读取安装库的源路径，再重新安装，所以解释器的路径是根据当前服务器上anaconda的路径来定的，不会出错。以pip路径为例：vim /root/anacond

matlab 代码：[img,map]=imread(“/home/zhongjia/test.png”);LOW_HIGH=stretchlim(img);J=imadjust(img,[LOW_HIGH(1) LOW_HIGH(2)],[0 1],1);imwrite(J,"/home/zhongjia/test_result.png");实现功能是：对16位深度1024*1024大小的tes

python实现读取并显示图片的两种方法https://www.cnblogs.com/lantingg/p/9259840.html在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib，因为它的语法更像 matlab。一、matplotlib1. 显示图片1234567891011

这种情况一般是因为print的内容太多，jupyter页面无法显示。因此，将ipynb文件导出来，用其他软件打开，删除block里面pint的结果，直到ipynb文件变小。重新导入到jupyter，即可打开

1.rsync是增量拷贝，scp是覆盖之前的相同文件2.rsync从本地拷贝到服务器时，会修改目标文件夹的属性，而scp命令不会。重点讲解rsync的报错：rsync: recv_generator: mkdir***failed: Permission denied (13)*** Skipping any contents from this failed directory ***因为目标目

pytorch报错：RuntimeError: cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:224原因：模型输出的类别个数和读入的类别个数不一致导致的将输出类别个数修改为与输入类别个数一致即可。...

转自https://blog.csdn.net/qingyuanluofeng/article/details/51568741有一张图片宽度*高度是300*100,用opencv的img.shape返回的是(100,300,3)，shape返回的是图像的行数，列数，色彩通道数。易错的地方：行数其实对应于坐标轴上的y,即表示的是图像的高度列数对应于坐标轴上的x，即表示的是图像的宽度也就是说shap

附件是计算机领域的学术会议等级排名情况，分为A+, A, B, C, L 共5个档次。其中A+属于顶级会议，基本是这个领域全世界大牛们参与和关注最多的会议。国内的研究者能在其中发表论文的话，是很值得骄傲的成就。A类也是非常好的会议了，尤其是一些热门的研究方向，A类的会议投稿多录用率低，部分A类会议影响力逐步逼近A+类会议。B类的会议分两种，一种称为盛会级，参与的人多，发表的论文也多，论