图像 示例 深度pytorch
（三）linux同时安装pytorch和tensorflow1.14，忽略错误
一、命令 cat requirements.txt | xargs -n 1 pip install 环境 python3.7 二、requirements.txt absl-py==1.4.0 astor==0.8.1 autograd==1.5 backcall==0.2.0 Bottlenec ......
基于ResNet18深度学习网络的mnist手写数字数据库识别matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网 ......
即时设计—小组项目原型示例（附AI功能）
（官网:js.design） 即时设计 —— 可云端编辑的专业级设计工具 更简单高级的功能，支持多人实时协作，颠覆传统软件的设计形态。 特点简介： 即时设计是中国版的Figma，适用于团队合作和远程协作。它具有强大的实时协作功能，多人可以同时编辑和评论设计文件。它还具有内置的原型设计功能，可以创建交 ......
动手学深度学习P3.1-线性神经网络-线性回归
# 3.1 线性回归 回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 ## 3.1.1 线性回归的基本元素 这一部分主要是各种原理及公式，还是需要直接去阅读全文~ 总结部分要点如下： 1. 线性回归 ......
Pytorch高级api搭建多层感知机实战
# Pytorch高级api搭建多层感知机实战 代码 ```python import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transf ......
Pytorch多分类问题实战
# 多分类问题实战 定义一个简单的神经网络模型，并使用SGD优化算法进行训练和测试MNIST数据集 ```python import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim """ torchvision 可 ......
Abstract Factory Pattern 抽象工厂模式简介与 C# 示例【创建型】【设计模式来了】
〇、简介 1、什么是抽象工厂模式？ 一句话解释： 通过对抽象类和抽象工厂的一组实现，独立出一系列新的操作，客户端无需了解其逻辑直接访问。 抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）是一种创建型模式。它用于创建一组相关对象的家族。强调的是一组对象之间的协作关系，而不是单个对象之间 ......
文字与图像识别代码
以下是一个Python代码示例，用于通过Google Cloud Vision API识别图像中的文字和物体： import io import os # 导入 Google Cloud 客户端库 from google.cloud import vision from google.cloud.v ......
小灰灰深度学习day5——数据预处理
内容简介: 1.将数据写入.csv文件中 2.将数据从.csv文件中读出 3.利用插值法处理缺失的数据 4.将数据类型转化为torch张量类型 代码如下: import os os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True) data_fi ......
在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别，并使用多进程加速
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......
在树莓派上使用numpy实现简单的神经网络推理，pytorch在服务器或PC上训练好模型保存成numpy格式的数据，推理在树莓派上加载模型
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......
ENVI指定像元数量（行数与列数）裁剪栅格图像
本文介绍基于**ENVI**软件，实现栅格遥感影像按照**像元行列号与个数**进行**指定矩形区域裁剪**的方法。 一般的，如果我们需要裁剪某个具体的行政区域，按照对应区域的矢量图层裁剪即可；如果需要裁剪某个大致的区域范围，可以按照文章[ArcMap手动新建矢量要素的方式](https://www. ......
图像拼接融合
图像拼接、融合是全景拼接的基础操作，opencv库提供了stitch方法，该方法相当完备，就是速度有点慢。 我也实现了一个类似的方法，其流程为：特征提取、特征匹配、透视变换、掩膜生成、羽化融合。 按羽化算法，如下所示，两图交集区域是图像融合的区域，某点距离融合边界（属于图像a）越远，图像a在此点的融 ......
JSON-RPC示例代码（Java实现）
以下是一个使用Java实现的JSON-RPC示例代码。该示例使用了JSON-RPC 2.0规范和Jackson库进行序列化和反序列化。在这个示例中，我们将创建一个服务器和一个客户端，演示如何进行远程过程调用。 首先，确保您已经安装了Java开发环境（JDK）和Maven构建工具。 接下来，我们将创建 ......
深度学习算法预测（LSTM）
深度学习算法预测（LSTM） LSTM在时间序列预测领域有着不错的表现，在进行时间序列预测时，既可以对单变量序列进行预测，也可以对多变量序列进行有效地输出。 LSTM搭建将使用tensorflow的keras模块搭建，已高度封装，可直接取用。 共封装了3个主要的函数： fit用于模型训练； eval ......
代码随想录算法训练营第16天 | ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数 - 第6章 二叉树 part03
第六章 二叉树part03 今日内容： ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数 迭代法，大家可以直接过，二刷有精力的时候 再去掌握迭代法。 详细布置 104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归） 什么是深度，什么是高度，如 ......
小灰灰深度学习day4——数据操作之张量(torch)
震惊了！！！在python中， y = x + y;与 y += x;竟然有区别，且看如下代码: import torch ''' x = torch.arange(12) print(x) #reshape可以改变张量的形状而不改变元素的数量和元素值 X = x.reshape(-1,3) pri ......
《深度剖析CPython解释器》29. 源码解密 map、filter、zip 底层实现，对比列表解析式
楔子 Python 现在如此流行，拥有众多开源、高质量的第三方库是一个重要原因，不过 Python 的简单、灵巧、容易上手也是功不可没的，而其背后的内置函数（类）则起到了很大的作用。举个栗子： numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 将里面每一个元素都加1 print(list(ma ......
Factory Method Pattern 工厂方法模式简介与 C# 示例【创建型】【设计模式来了】
〇、简介 1、什么是工厂方法模式？ 一句话解释： 实体类和工厂类均为单独实现，不影响已实现的类，方便扩展。 工厂方法模式（Factory Method Pattern）是一种创建型模式，它允许客户端通过工厂方法来创建对象，而不是直接使用构造函数。这样可以让客户端代码更加灵活，同时保持实现的独立性。工 ......
AUTOSAR笔记：AUTOSAR系统解决方案示例（二）
[TOC] # AUTOSAR案例示例 ## 需求 某整车厂有A型、B型两种车型，其中，A为低端车型，B为高端车型。现需为它们设计两款车灯控制器。 1）A：车灯开关打开，车灯点亮； 2）B：车灯开关打开，车灯根据外界光强情况自动调节亮度。 当车灯开关关闭时间 > 5min，关闭车灯控制器的CAN通信 ......
[转]基于图像的三维模型重建4——增量SFM
内容 几种BA的形式 同时优化相机和三维点 优化相机 只优化三维点 单目相机 增量运动恢复结构（Incremental SFM） 运动恢复结构的几个问题 几种BA的形式 数学模型 n个三维点和m个相机，一些三维点在相机上的投影点。i表示三维点的索引，j表示相机的索引。 u 表示观测点， u^ 表示理 ......
树的最大深度-java实现
使用递归的方法最为简洁、高效；通过主次遍历，主要不为空，书的深度就加一，同时比较右侧树的深度，每次返回最大值； 1 public int maxDepth(TreeNode root) { 2 return root==null?0:Math.max(maxDepth(root.left)+1,ma ......
数字图像处理
数字图像处理与python实现 1.数字图像处理基础知识 1.1数字图像简介 目的 提升图像的视觉感知质量 提取图像中感兴趣区域或特征 方便图像的存储和运输 特点 可再现能力强 处理精度高 适用范围广 灵活性高 方法 图像变换 图像压缩编码 图像增强和复原 图像分割 图像描述 图像分类(识别) 1. ......
3.5 图像分类数据集
```python %matplotlib inline import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import torch as ......
图像入门3
# 图像识别3 ## 0. 序章 从本章起，我们的`OpenCV`将会插入一段美好而虚空的幻想故事……请各位勇士进入幻境，开始你们的学习之旅。 ## 1. 大纲 1、处理`OpenCV`中鼠标事件 2、学习以鼠标作为画笔，如`cv.setMouseCallback()`函数 ## 2. 使用鼠标 ......
WPF入门教程系列二十六——DataGrid使用示例(3)
WPF技术的主要特点是数据驱动UI，所以在使用WPF技术开发的过程中是以数据为核心的，WPF提供了数据绑定机制，当数据发生变化时，WPF会自动发出通知去更新UI。 今天我们来学习.NET 7中的WPF里面的DataGrid的有关知识。数据表格DataGrid是一个使用非常广泛的控件，不管是在Asp.... ......
图像入门2
# 图像入门2 ## 1. 大纲 1、使用`OpenCV`绘制不同的几何形状 2、学习以下功能：`cv.line()`,`cv.circle()`,`cv.rectangle()`,`cv.sllipse()`,`cv.putText()`等 ## 2. 常见参数 `img`：绘制形状的图像 `co ......
图像入门
# 图像入门 ## 1. 大纲 1、学习如何读取图像，如何显示图像，以及如何将其保存回去 2、学习`cv.imread()`，`cv.imshow()`，`cv.imwrite()` ## 2. 读取图像 使用`cv.imread()`函数读取图像，路径为绝对路径或者工作目录。第二个参数指定了读取图 ......
Anaconda正确安装pytorch正确步骤
前提： Anaconda安装的10个坑 1没有系统环境变量(有的安装包没有系统环境变量，勾选安装，需要自己配置环境变量，否则会后面会让你重新安装) 2安装pytorch前，要conda activate myenv //激活环境，不然安装默认路径，用不了，白安装了 第一步 一劳永逸，设置镜像源 pi ......
pytorch--训练分层学习率设置
在训练模型时，我们经常会使用两个神经网络模型进行融合，若两个模型的复杂度不同，或者激活函数不同，导致训练后的模型训练损失忽高忽低，差距巨大，有可能是陷入了`局部最优`的状况。这时候采用`分层学习率`的策略可能帮助模型度过局部最优困境。 下面是一个简单的示例： 对于一个继承于`nn.Module`的神 ......