TensorFlow读书笔记： TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段。 在构建阶段, op 的执行步骤 被描述成一个图。在执行阶段, 使用会话执行执行图中的 op。 TensorFlow的名字中已经说明了它最为重要的两个特点：Tensor和Flow。其中Tensor意思是张量，可以被简单的理解
MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集. MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分: trai
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1:原网页界面： <div> <img src="images/adv1.jpg"/> <img src="images/adv2.jpg"/> <img src="images/adv3.jpg"/> </div> 默认 images/adv1.jpg 的默认图片地址：htt
1 docker ps 2 导出容器 docker export 15ce4c229d71> scaner.tar # scaner.tar 自定义名称 3 导入其他服务器images docker import scaner.tar scaner #scaner可自己定义 4 docker images 5 docker run -p 9528:80 -d -it --name power_knowledge
pages.json "globalStyle": { "navigationBarTextStyle": "black", "navigationBarTitleText": "uni-app", "navigationBarBackgroundColor": "#F8F8F8", "backgroundColor": "
title: 中科院博士论文走红网络——《致谢》 date: 2021-04-20 09:27:30 tags: [Life] categories: [生活随笔] index_img: https://cdn.jsdelivr.net/gh/niaobulashi/images@3.0/niaobulashi/2021/zhixie.jpg cover: https://cdn.jsdelivr.net/gh/niaobulashi/images@3.0/niaobu
十年河东，十年河西，莫欺少年穷 学无止境，精益求精 授人以鱼不如授人以渔，先列出官方命令文档 docker命令文档地址：https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/images/ 镜像相关指令 镜像是容器的模板，这句话是考点，记住啦 docker 镜像基本命令大致分为，查看镜像，搜索镜像，下载镜
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <title>Document</title&g
开篇 【系】微信小程序云开发实战坚果商城-开篇 基础篇 【系】微信小程序云开发实战坚果商城-弹性盒子 【系】微信小程序云开发实战坚果商城-ES6 简单入门 【系】微信小程序云开发实战坚果商城-官方案例先运行 前端篇 【系】微信小程序云开发实战坚果商城-商城项目搭建 【系
repository 镜像名称 tag 镜像版本 IMAGE 镜像ID created 创建时间 size 文件大小 显示镜像文件docker images显示所有的镜像文件docker images -a只显示镜像ID（阉割版）docker images -q显示文件的DI
该模块只有一个函数，全部内容： import numpy as np def tile_images(img_nhwc): """ Tile N images into one big PxQ image (P,Q) are chosen to be as close as possible, and if N is square, then P=Q. input: img_nhwc, list or array of image
需求： 同类型静态图片放在了/src/assets/imgs下面，要在js代码中引入这些图片资源。 已知vue代码采取ES Module规范，理论上应该避免使用commonjs的东西，所以第一反应不用require()而是使用import()，发现报错，大致是对应的位置没有模块导出。 为什么？ vue模板工程中引入静态资源，是使用webpa
1、ImgViewer/index.tsx import React from 'react' import Viewer from 'react-viewer' interface ImgViewerProps { visible: boolean // 是否显示viewer images: Array<object> // 图片列表 [{src: '', alt: '',downloadUrl: &
v-viewer介绍 基于viewer.js用于图片浏览的Vue组件，支持旋转、缩放、翻转等操作。官方文档地址 示例： <template> <div> <img v-for="{src, id} in images" :key="id" :src="src" @click="show(id)"> </div> </template> <scri
右侧黑色条–右键–tool–网址服务器工具 浏览器输入http://192.168.169.1/home { "response": "home", "home_classlist": [ { "id": "1", "pic": "http://192.168.169.1/images/home/gallery1/1.png"
安装BoW库 训练字典需要安装BoW库（DBoW3）https://github.com/rmsalinas/DBoW3 注：cmake工程，老方法编译安装即可， 记住sudo make install 编译cmake工程 mkdir build cmake .. make -j8 运行此程序，将看到如下字典信息输出： 分支数量k为10，深度L为5，单词书为4970，没有达到最大容量；Weigh
数据增广库。 pip3 install git+https://github.com/aleju/imgaug #从github安装 pip3 install Augmentor –user #pip直接安装 该数据增强库也非常容易上手，加入我们已经读取了二维的图像数据，记为images，images应该有四个维度，分别为（N,height,weidth,channels）就是图像数量，图像高
这目录 深度学习及图像分类阶段作业与阶段总结深度学习作业问题1：神经网络构建问题1代码用function API构建通过sequential的方式进行构建通过model的子类构建 问题2：特征图大小计算问题2答案问题3：特征图计算问题3答案： 图像分类作业问题：ResNet34代码模型构建利用fashionmnist
from typing import Any import cv2 as cv import numpy as np from PIL import Image import torch class ImageManager: def __init__(self) -> None: self.images = [] def resize(self, img: np.ndarray, image_size: int): mode = cv.INT
Image sizes for training and prediction Often, images that you use for training and inference have different heights and widths and different aspect ratios. That fact brings two challenges to a deep learning pipeline: PyTorch requires all images in a bat
在使用 docker images 命令的时候，经常会在列表中看到 <none>:<none> 的镜像。 这种镜像在 Docker 官方文档中被称作 dangling images，指的是没有标签并且没有被容器使用的镜像。 当 docker build 或者 docker pull 新镜像的时候，如果之前已经存在了，涉及到镜像版本更新的话，那么之前的
npm install mockjs --save -dev开发时使用 1 src下创建文件夹mock 文件夹mock下创建banner.json 和 mockServe.js [ { "id": "1", "imgUrl": "/images/banner1.jpg" }, { "id": "2", "imgUrl":
一.nginx安装（Liunx） 1.1 下载路径 http://nginx.org/en/download.html [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0bS7y8rY-1645539047256)(C:\Users\123\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20220222213810262.png)] 1.2 上传ng
https://upload-images.jianshu.io/upload_images/2062729-9a78f7ea7671a031.png 1.实例数据：存放类的属性数据信息，包括父类的属性信息； 2.对齐填充：由于虚拟机要求 对象起始地址必须是8字节的整数倍。填充数据不是必须存在的，仅仅是为了字节对齐； 3.对象头：Java对象头一般占有2个机器码
