main函数载入模型，加载图片，输出结果：if __name__ == '__main__': image = Image.open(r"C:\Users\pic\test\he_5.jpg") image =transform(image).unsqueeze(0) modelme = torch.load('modefresnet.pkl') modelme.eval() #表示将模型转变为evaluation（测试）模式，这样就可以排除BN和Dropout对测试的干扰。
今天训练模型输入python3 train.py --model_def config/yolov3-custom.cfg --data_config config/custom.data第一次出现这个错误，记录解决方案：查了看到有人说什么加上except:continue;大概跟我出的错不一样，总之我没法按照这样解决问题，先截图一下我出问题的界面：File “train.py”, line 62, in model = Darknet(opt.model_def).to(device)File
因为在自己的ubuntu上面跑实在慢炸天，一百张图片超过两个小时？老师给了一个集群服务器的账号，大概还是自己太笨，弄了三天才能把之前跑成功的代码在服务器上跑成功。用的是：浪潮AiStation智能计算平台http://svrproject.tpddns.net/aistation/howto.html一开始一直在折腾shell无法登录，后来仔细看平台文档才知道自己写错了主机名，而且使用开发环境根本不需要用到xshell…过程：1.登录web平台可视化的网站2.新建开发环境，选择镜像（自己选的是p
多次试验终于测出来了！！很高兴，结果截图：数据集是来自网上的，代码原型是github一个大概五千多star的pytorch-yolov3，但原代码并没有载入自己的模型进行训测试阶段，然后parser参数一直不明白，导致试了多次。其中的要点：1.初始化权重的修改2。载入保存好的权重。（模式选择要正确）3。格式要正确（比如什么地方加-- 什么地方加/）4。保存训练的模型传入参数部分： parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argum
一个很小的点但折腾了很久，为了把后端的数据解析出来查了很多资料，原功能是想显示登录的用户信息，但进行token认证和security整合过于麻烦，直接建了一个数据表来显示至页面。效果是这样:当然，这样是看不出来数据是从后端接收的。上前后端的代码:用注解的方式进行sql查询:@Mapperpublic interface SysDao { @Select("select user_id,userName,email,phonenumber,sex,avatar,password,stat
let btns= document.getElementsByTagName('btn'); let cancel = null; btns[0].onclick = function (){ if(cancel !== null){ cancel(); //检测上一次的请求是否完成，如果未完成则取消请求 } axios( { method: 'GET', url:.
今天新建了一个springboot项目，目录如下:index.html在static目录下。然后启动后访问端口仍然显示error page，找了一下看到有一个说是要加上themleaf依赖： <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artif
在springboot项目中第一次用这个，试了一下，能成功启动和生成文件但目前还有问题，先记录一下:pom.xml:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.a
批量增加利用JdbcTemplate的batchUpdate方法有两个参数，第一个是Sql语句，第二个是list集合代码:1.先在service中创建方法（已经有了增删改查方法，现在加上）public void batchAdd(List<Object[]>batchArgs){ bookDao.batchAddBook(batchArgs);}2.再在Dao接口创建这个方法://批量添加void batchAddBook(List<Object[]>batchA
函数实现对于一个函数f(x0,x1)=x0的平方+x1的平方偏导数可以这样实现：def function_2(x): return x[0]**2 + x[1]**2 #或者return np.sum(x**2)+梯度可以这样实现:def _numerical_gradient_no_batch(f, x): h = 1e-4 # 0.0001 grad = np.zeros_like(x) for idx in range(x.size):
查了很多资料，记录一下。**获得平均灰度值的办法:**template = cv2.imread('pl2.jpg')#获得灰度图template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)h, w = template_gray.shape[:2] # template_gray 为灰度图m = np.reshape(template_gray, [1, w*h])mean = m.sum()/(w*h) # 图像平均灰度值发现
像素概念计算机在处理某个图像时，会首先将其划分为一个个小方块，每个小方块是一个独立的处理单位，成为像素点记录一些基础语法:，X[:,0]就是取矩阵X的所有行的第0列的元素，X[:,1] 就是取所有行的第1列的元素彩色图像的读取RGB模式的彩色图像在读入OPENCV进行处理时会按照行方向依次读取该RGB图像的B通道 G通道 R通道的像素点，并将像素点以行为单位存储在ndarray的列中可以用image[0,0,0]访问图像image的B通道内第0行第0列上的像素点，第一个索引表示第0行，第二个索引
像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY）二值化阈值处理会将原始图像处理为仅有两个值的二值图像，其针对像素点的处理方式为：在8位图像中，最大值是255。因此，在对8位灰度图像进行二值化时，如果将阈值设定为127，那么： ● 所有大于127的像素点会被处理为255。 ● 其余值会被处理为0。阈值设置为210：设置为240：反二值化阈值处理（cv2.THR
今天因为搜索功能一直接收到了后台数据但是前端页面没有渲染出来很奇怪，详细调试了好久，试验:后端的数据： @GetMapping("/exam/{examCode}") public ApiResult findById(@PathVariable("examCode") Integer examCode){ System.out.println("根据ID查找"+examCode); ExamManage res = examManageService.findB
启动一个Spring boot集成mybatis plus报错：Error creating bean with name ‘examManageController’: Unsatisfied dependency expressed through field ‘examManageService’描述：启动类中有加注解mapperscan:@MapperScan("com.naughty.userlogin02.dao")@SpringBootApplicationpublic clas
图像加权和可以用cv2.addWeighted()表示加权和一个注意点：cv2.addWeighted(a,0.5,b,0.5,0)中两个图像的尺寸和通道数要相同，不然会报错。示例：a = cv2.imread("p7.jpg")b = cv2.imread("me1.jpg")face1 = a[0:300,100:400]face2 = b[150:450,100:400]result= cv2.addWeighted(face1,0.5,face2,1,0)cv2.imshow("
滚动条控制阈值和阈值的处理方式控制thres中的方式和阈值import cv2img = cv2.imread("p7.jpg")#img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)type = 0#阈值的处理方式value = 0#使用的阈值def ontype(a): type = cv2.getTrackbarPos("Type","j") value = cv2.getTrackbarPos("tValue","j")
照着一个示例跑，目标本是捕获进入摄像头的第一帧然后会一直追踪这一个物体，如果出现的话会框出来，但是不知道什么原因，第一个框出来之后移动到别的地方还是会框别的东西，然后摄像头打开几秒就自动停止了还报错import pandasfirstframe = Nonestatus = [None,None]df = pandas.DataFrame(columns=["start","end"])cap = cv2.VideoCapture(1)while True: check,color
sobel算子参数ksize:sobel核的大小，为-1时会使用scharr算子运算直接将参数ddepth的值设置为-1，在计算时得到的结果可能是错误的。 在实际操作中，计算梯度值可能会出现负数。如果处理的图像是8位图类型，则在ddepth的参数值为-1时，意味着指定运算结果也是8位图类型，那么所有负数会自动截断为0，发生信息丢失。为了避免信息丢失，在计算时要先使用更高的数据类型 cv2.CV_64F，再通过取绝对值将其映射为cv2.CV_8U（8位图）类型。所以，通常要将函数cv2.Sobel（）内参
弄了好久了没弄好，以下是尝试过的自己失败的方法（好像有的人可以这样弄好，但我这样还是失败)：python -m pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepy -3 -m pip install pandas -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.compip install pandas 1.2.2在setting中找不到p
创建矩阵我们可以通过创建Python列表（list）的方式来创建Numpy矩阵，比如输入nparray=np.array([i for i in range(10)])，可以看到返回的结果是array([0，1，2，3，4，5，6，7，8，9])。同样，也可以通过Python列表的方式来修改值，比如输入nparray[0]=10Numpy数组还封装了其他方法来创建矩阵。首先，我们介绍第一个方法np.zeros（从命名规则来看，这个方法就是用来创建数值都为0的向量），比如，我们输入： a = np.ze
数据类型( 1) torch.FloatTensor ： 用于生成数据类型为浮点型的Tensor ，传递给torch.FloatTensor的参数可以是一个列表，也可以是一个维度值。torch.randn ：用于生成数据类型为浮点型且维度指定的随机Tensor ，和在N umPy中使用numpy . randn 生成随机数的方法类似，随机生成的浮点数的取值满足均值为0 、方差为1 的正态分布torch.clamp ： 对输入参数按照自定义的范围进行裁剪， 最后将参数裁剪的结果作为输出。所以输入参数一共
IOC操作bean管理目前创建项目后文件目录：导入的jar包五个:这次下载的是5.2.6版本，用到了四个spring的jar包，是ioc需要的至少四个，直接jar包复制后新建lib文件夹，
今天创建idea里面spring initializr的maven工程，没有导其他的jar包，project modules:端口8080一开始被占用，然后输入命令:netstat -ano | findstr 8080taskkill /pid xxxx -f然后8080端口
封装复用Vue中关于封装复用的内容，属于Vue中的进阶知识，在实战中对开发者的抽象和泛化能力有一定的要求。.3.1 过滤器filters选项用于定义在当前组件 </h1>
今天启动springboot应用时一开始一直是error,访问localhost也无法打开：此时自己的Person.java:package boot.bean;import lombok.Dat
xml文件一直显示cannot be open报错语句有一条：class path resource [bean2.xml] cannot be opened because it does not exist
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