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日期：2022-03-07 17:23:13
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内容简介：permute prediction = input.view(bs, self.num_anchors, self.bbox_attrs, in_h, in_w).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() 转置： import torchx = torch.linspace(1, 9, steps=9).view(3, 3)b=x.permute(1,0)print(b)print(b.permute(1,0)) 以上这篇pyt...
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日期：2022-03-07 17:23:12
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内容简介：最近在学习Python，后面搞机器人项目需要用到，所以要快速上手，我使用的是PyCharm这个IDE，看起来就舒服，学习起来就有劲啦，作为一名有工作经验的老司机，我学习编程语言的方法不会像大学生那样从头到尾学一遍，我会选择，够用，能用，实用即可，拒绝晦涩...
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日期：2022-03-07 17:23:11
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内容简介：一同事问：有一字符串“abcdefghijklmn”如何用Python来切分，每四个一段，剩下的算一段。字符段切分，首先会想到split（）和 re.split()函数，但仔细想了一下，这两个函数又不合适，因为，字符之间并没有空格，逗号，点号，TAB等分隔符，要切割的话很难实现...
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日期：2022-03-07 17:23:10
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内容简介：最近使用python写一些东西，在参考资料的时候发现字典是没有顺序的，那么怎么样按照一定顺序访问字典呐，我找到了一个小方法： 假设一个字典是： D = {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'} 如果我们要按照a, b, c的顺序访问字典，可以借助一个列表，比如说： L =...
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日期：2022-03-07 17:23:09
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内容简介：研修课上讲了两个例子，融合一下。 主要演示大致的过程： 导入-拆分-训练-模型报告 以及几个重要问题： ①标签二值化 ②网格搜索法调参 ③k折交叉验证 ④增加噪声特征（之前涉及） from sklearn import datasets#从cross_validation导入会出现warning，说已...
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日期：2022-03-07 17:23:08
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内容简介：常规通过迭代或set方法，都无法保证去重后的顺序问题 如下,我们可以通过列表的索引功能，对set结果进行序列化 old_list=["a",1,"b","a","b",2,5,1]new_list=list(set(old_list))print new_list#['a', 1, 2, 'b', 5]new_list.sort(key=old_list.index)print n...
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日期：2022-03-07 17:23:07
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内容简介：本文实例讲述了Python面向对象之类的内置attr属性。分享给大家供大家参考，具体如下： 这个比较简单。 代码示例： # -*- coding:utf-8 -*-#! python3class Foo: x = 1; def __init__(self,y): self.y = y; def __getattr__(self,item): print('-----from get...
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日期：2022-03-07 17:23:07
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内容简介：本文实例讲述了Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、工具准备，python环境，pycharm 2、在机器学习中，KNN是不需要训练过程的算法，也就是说，输入样例可以直接调用predict预测结果，训练数据集...
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日期：2022-03-07 17:23:06
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内容简介：最近在做人脸识别清洗样本的工作，发现经过人脸对齐后存在部分图片十分模糊，所以用opencv滤了一下。 原理就是使用了cv2.Laplacian()这个方法，代码如下。图片越模糊，imageVar的值越小，图像越模糊。 #-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefau...
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日期：2022-03-07 17:23:05
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内容简介：如下所示： # -*- coding: utf-8 -*- import osimport numpy as npimport pandas as pdimport h5pyimport pylabimport matplotlib.pyplot as plt trainpath = str('C:/Users/49691/Desktop/数据集/train/')testpath = str('C:/Users/49691/Desktop/数据集/te...
17830004266(重庆移动)
