图像 示例 深度pytorch
2.图像处理概述
图像处理概述 图像处理工具 OpenCV OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频数据。它由C++编写，同时提供Python、Java等多个语言的接口，支持Windows、Linux、Android等多种操作系统。OpenCV提供了大量的函数和工具，可用于图像处理、计算机视觉、机 ......
7.case语句场景示例
1.实现系统管理工具箱 ################### 1.显示磁盘的使用情况 df -h 2.显示内存使用情况 free -m 3.显示系统负载情况 w uptime 4.显示CPU使用情况 top ; htop ; ps aux 5.查看系统ETH0网卡 6.查看系统外网IP 7.查看系 ......
m基于matlab的图像方块编码仿真,输出编码后PSNR图像质量指标
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 BTC编码又称方块编码,是一种有效,快速,简单的有损灰度图像数字压缩技术,具有性能高,信道容错力高等特点,在实时图像传输方面具有很高的应用价值,由美国普渡大学的Mitchell和Delphi教授提出.使用Mat-lab ......
常用的Git命令及示例
01 git init ：初始化一个空的Git仓库 示例：在当前目录下创建一个新的Git仓库 git init 02 git add 将修改添加到Git仓库暂存区 示例：将文件file1.txt添加到Git仓库 git add file1.txt git add 所有文件 要将全部修改过的文件添加到 ......
从零开始配置深度学习环境：CUDA+Anaconda+Pytorch+TensorFlow
本文适用于电脑有GPU（显卡）的同学，没有的话直接安装cpu版是简单的。CUDA是系统调用GPU所必须的，所以教程从安装CUDA开始。 CUDA安装 CUDA是加速深度学习计算的工具，诞生于NVIDIA公司，是一个显卡的附加驱动。必须使用NVIDIA的显卡才能安装，可以打开任务管理器查看自己的硬件设 ......
axios 上传文件极简示例
1. 直接从磁盘上传 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>文件上传示例</title> </head> <body> <h1>文件上传示例</h1> <form enctype="multipart/form-data"> <input type="file" ......
Java中常用查找算法及示例-顺序查找、二分查找、差值查找、斐波那契查找
场景 Java中对数据需要进行查找，归纳整理常用查找算法及示例。 注： 博客： https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 实现 1、顺序查找 顺序查找法就是将数据一项一项地按照顺序逐个查找，所以不管数据顺序如何， 都得从头到位遍历一遍。该方法的优点就是文件在 ......
Java中常用排序算法及示例-冒泡排序、希尔排序、选择排序、插入排序、合并排序、基数排序、快速排序、堆积树排序
场景 Java中需要对数据进行排序处理，常用的排序算法以及示例进行归纳整理。 注： 博客： https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 实现 1、冒泡排序 冒泡排序法又称为交换排序法，原理是从第一个元素开始，比较相邻元素的大小，若大小顺序有误， 则对调后再进行 ......
数字图像一些性质
title: 数字图像性质 date: 2022-04-13 14:22:25 tags: - 信息熵 categories: - 充电学习 目录 信息熵 高斯噪声 图像噪声 离散傅里叶变换 信息熵 熵可以作为一种**“失调”**的度量，熵的值越大表明这个事件就越难以预料。 当前这个公式底为2，表明 ......
Pytorch one-hot编码
1. 引言 在我们做分割任务时，通常会给一个mask，但训练时要进行onehot编码。 2. code import torch if __name__ == '__main__': label = torch.zeros(size=(1, 4, 4), dtype=torch.int) label ......
django admin 使用SimpleUI自定义按钮弹窗框示例
actions = ['button_exeScript', ] def button_exeScript(self, request, queryset): pass button_exeScript.layer = { # 弹出层中的输入框配置 # 这里指定对话框的标题 'title': '弹出 ......
数字图像处理之「中值滤波」
中值滤波原理 中值滤波就是用一个奇数点的移动窗口（要求奇数主要是为了保证整个模板有唯一中心元素），将窗口中心点的值用窗口内各点的中值代替。假设窗口内有5点，其值为80、90、200、110和120，那么此窗口内各点的中值即为110。 设有一个一维序列f1,f2,...,fnf1,f2,...,fn， ......
rv1126 获取图像数据，实现图像裁剪、缩放、旋转【RK_MPI API接口】
前言刚接触RK平台，目前正在学习探索阶段，欢迎朋友们一起讨论，指出文章错误和可以优化的地方；如果想参照文中描述进行编译、执行程序，请先参考阅读rv1126 SDK编译和rv1126 数据流；版本说明，测试使用SDK版本是2020-0912版本，文中记录的问题，可能在新版本已经解决；文中使用的接口函数 ......
深度学习| 通过蒸馏收敛一个更优模型部署
蒸馏收敛 基于keras的知识蒸馏(Knowledge Distillation)-分类与回归 如果通过蒸馏收敛到一个更优的的部署模型 Knowledge Distillation Introduction to Knowledge Distillation 知识提取是一种模型压缩过程，其中对小（学 ......
vue深度选择器 /deep/ ::v-deep >>>的使用
css中通常会在 style 标签内添加 scoped 来避免父组件对子组件的影响，添加了之后只能修改当前组件的样式。 这样做的原理是通过在打包的时候给每个样式都添加一个独一无二的hash值，从而避免父组件对子组件的样式的影响。 如果去掉scoped的话就会影响全局样式，但是加上scoped又不能在 ......
6.case语句之场景示例：Rsync启动脚本
1.编写一个rsync的启动停止脚本 实现：start stop status restart 1.如何启动rsync /usr/bin/rsync --daemon 2.如何停止rsync pkill rsync #注意：千万不要使用rsync作为脚本的名字 3.参考系统中其他的服务的pid文件， ......
使用Pytorch实现强化学习——DQN算法
使用Pytorch实现强化学习——DQN算法 强化学习的主要构成 强化学习主要由两部分组成：智能体（agent）和环境（env）。在强化学习过程中，智能体与环境一直在交互。智能体在环境里面获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作（action）。然后这个动作会在环境之中被执行，环境会根据智能体采取 ......
火电机组深度调峰matlab 采用matlab结合yalmip（cplex或者gurobi求解器）
火电机组深度调峰matlab 采用matlab结合yalmip（cplex或者gurobi求解器）编写深度调峰模型，程序完整性较好，采用直流潮流、功率平衡、爬坡等相关约束，可通用IEEE30和39等节点系统ID:5950670492715679 ......
ubuntu搭建深度学习环境
安装vscode 方法一： 依次输入如下命令 1.sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-desktop/ubuntu-make 2.sudo apt-get update 3.sudo apt-get install ubuntu-make 4.umake ide v ......
图像Resize方式对深度学习模型效果的影响
图像Resize方式对深度学习模型效果的影响 转自知乎图像Resize方式对深度学习模型效果的影响 在基于卷积神经网络的应用过程中，图像Resize是必不可少的一个步骤。通常原始图像尺寸比较大，比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面，而网络模型输入一般没有这么大，像Yolo系 ......
【Azure Developer】使用 Microsoft Graph API 获取 AAD User 操作示例
问题描述 查看官方文档“ Get a user ” , 产生了一个操作示例的想法，在中国区Azure环境中，演示如何获取AAD User信息。 问题解答 使用Microsoft Graph API，演示如何获取AAD User信息，因参考文档是针对Global Azure，所以文档种的URL为： / ......
考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略
考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略 摘要：本代码主要做的是考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略，以常规调峰、不投油深度调峰、投油深度调峰三个阶段，建立了火电机组深度调峰成本模型，并以风电全额消纳为前提，建立了经济调度模型。 约束条件主要考虑煤燃烧约束、系统旋转备用功率约束、启停、爬坡、储热约束等等 ......
基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究 代码主要做的是基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究
基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究 摘要：代码主要做的是基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究，具体为采用PPO算法以及DDPG算法对P2P能源交易模型进行仿真验证，代码对应的是三篇文献，内容分别为基于深度强化学习微网交易控制研究，多种深度强化学习优化效果对比，以及微网实施P2P交易经济效益 ......
算法 | 数字图像处理之「中值滤波」
中值滤波原理 中值滤波就是用一个奇数点的移动窗口，将窗口中心点的值用窗口内个点的中值代替。假设窗口内有5点，其值为80、90、200、110和120，那么此窗口内各点的中值即为110。 设有一个一维序列$f_1,f_2,...,f_n$，取窗口长度（点数）为m（m为奇数），对其进行中值滤波，就是从输 ......
React国际化方案及示例
背景： 随着公司走向国际，那么需要对产品进行国际化语言的预言处理。该预言方案主要是为了满足跨国企业和全球用户的需求而设计的。随着公司步入国际领域，该方案将有助于提高公司的国际化水平和竞争力。在国际化项目中，需要考虑不同语言、文化和地区的用户习惯和需求，确保产品的功能和内容能够在全球范围内无缝运作和 ......
Pytorch深度学习全流程代码框架——Base Codes for Deep Learning Using Pytorch
# 导入必要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset # 定义超参数 epochs = 10 # 训练轮数 lr ......
风储深度调峰模型matlab 考虑风储的调峰模型，采用cplex作为求解器
风储深度调峰模型matlab 考虑风储的调峰模型，采用cplex作为求解器，实现不同主体出力优化控制，程序运行稳定，有参考资料，ID:37180641310293436 ......
深度学习-个人理解
深度学习-个人理解 深度学习模型类似一个黑盒子，输入一组数据，产生一个输出，这个输出就可以称为得分函数的输出值。 根据输出值与实际值之间的比较，通过损失函数可以求得损失值。损失值越大，代表模型的分类效果越差。 其中，通过Softmax分类器可以将分类结果映射成概率。 前向传播和反向传播 前向传播：输 ......
65、K8S-部署管理-Helm基础知识、安装、入门示例
Kubernetes学习目录 1、基础知识 1.1、需求 在kubernetes平台上，我们在部署各种各样的应用服务的时候，可以基于手工或者自动的方式对各种资源对象实现伸缩操作，尤其是对于有状态的应用，我们可以结合持久性存储机制实现更大场景的伸缩动作。 但是，无论我们怎么操作各种资源对象，问题最多的 ......
深度解读2023年巴菲特致股东的信
2月25日晚间，全球投资者所期待的2023年巴菲特致股东的信正式公布。每年2月底，巴菲特致股东的信成为大家学习巴菲特价值投资，以及了解巴菲特过去一年投资得失的一个重要窗口，与每年5月第一个周六召开的巴菲特股东大会一样重要。在信中，巴菲特总是毫无保留的为我们奉上投资真谛，读起来让人如沐春风，醍醐灌顶。 ......