原创 PolarMask代碼跑通

0、環境配置 conda create --name polarmask python=3.7 conda activate polarmask pip install torch==1.2.0 pip install torc

原创 Ubuntu 安裝顯卡驅動 +cuda +cudnn

1、安裝顯卡驅動 ubuntu安裝顯卡驅動的三種方法 第三種方法可行:然後在“附件驅動”中找到對應版本重啓即可。 但是需要只有對應的一個內核版本 第四種方法: sudo ubuntu-drivers autoinstall 安裝好

原创 關閉電腦網頁百度右側百度熱搜

問題描述 如上圖所示,用百度搜索右側都會顯示百度熱搜,現要關閉。 解決方法 方法1、以火狐爲例: 首先安裝adblock plus:附加組件->插件->搜索組件->輸入adblock plus->“添加到FireFox”; 添加

原创 KDD Cup99衝突檢測-python-二分類和三分類

功能僅實現二分類和三分類,涉及到的算法有:KNN、SVM、AdaBoost、DNN、隨機森林、XGBoost、決策樹、樸素貝葉斯算法等。 數據集介紹 採用的訓練集爲kddcup.data_10_percent_correcte

原创 LeNet-5完成MNIST數字識別(Pytorch + Tensorflow)

參考了《Tensorflow 實戰Google深度學習框架》和《TensorFlow實戰 》兩本書 LeNet-5簡介 LeNet-5模型是Yann LeCun教授於1998年在論文 Gradient-based learn

原创 C++實現的簡易排課系統

大二的課程設計,小組五位成員共同完成。代碼較長,不貼出了。 隨緣給積分 沒有積分的點項目地址 1、任務說明 系統可以分爲課程信息的輸入,課程表的處理及建立等模塊,主要有以下功能: 登陸界面; 信息錄入:主要是將課程相關信息錄

原创 CTex "Error: File ''*****.sty'' not Found."

1、WinEdt內安裝 首先打開MikTex Package Manager,顯示如下: 在Name位置鍵入所需宏包,例如"makecell",顯示結果如下: 右擊後顯示Install +,點擊等待安裝後轉向

原创 python畫一張純色圖

做語義分割的時候,得到的一般都是8位灰色圖,利用Numpy可以完成非前景部分全部置爲純色圖,或者透明化。 1、PIL庫完成 除了這裏介紹到的用opencv和numpy,還有人用PIL庫完成的:用python畫一張紅色的1080

原创 經典損失函數——交叉熵損失函數(cross-entropy loss function)

爲了更好的理解交叉熵的意義,先介紹一下相對熵的概念 1、相對熵 基本概念 相對熵又稱爲KL散度(Kullback–Leibler divergence),用來描述兩個概率分佈的差異性。假設有對同一變量xxx的q(x)q(x

原创 windows環境Anaconda出現問題總結

1、安裝OpenCV 方法一:pip install 方法 在控制檯下輸入: pip install opencv-python 如果發現安裝特別慢,且報錯"read time out".可參考提高pip的速度,建立一個國內的映像。

原创 使用Navicat for MySQL出現的問題(2003 can't connect to MySQL server on 'localhost'(10038))

1、首先根據Navicat for MySQL 安裝和破解(完美)安裝Navicat for MySQL,然後就想直接使用MySQL。於是便出現了以下問題: 根據上述的網址中,開始找對應的bin文件。首先是bin文件 沒有,mysqld

原创 MathType使用,安裝Snip神器,附加安裝出現的問題

如何使用? 下載英文版Mathtype,然後開始安裝。 1、下載英文版Mathtype:                     2、開始安裝:                            3、選擇自己的位置:        

原创 常用的軟件的一些快捷鍵

僅爲了方便查閱用,並不是全面的的快捷鍵(不定期更新)。 一、Windows系統 Alt+Tab:切換不同的程序; Ctrl+Esc:類似Windows鍵; Win+Q/S:快速搜索本機文件等; Win+W:Windows INK工作區,沒

原创 Pytorch + Tensorflow 實現LeNet-5完成MNIST數字識別

參考了《Tensorflow 實戰Google深度學習框架》和《TensorFlow實戰 》兩本書 LeNet-5簡介 LeNet-5模型是Yann LeCun教授於1998年在論文 Gradient-based learn

原创 Leetcode 第236題:Lowest Common Ancestor of a Binary Tree--二叉樹的最近公共祖先(C++、Python)

題目地址:Lowest Common Ancestor of a Binary Tree 題目簡介: 給定一個二叉樹, 找到該樹中兩個指定節點的最近公共祖先。 百度百科中最近公共祖先的定義爲:“對於有根樹 T 的兩個結點 p、q,最近公共