原创 雜七雜八的網站

學習LaTex的一個網站:鏈接:http://www.latexstudio.net/各種破解版軟件-萌新網鏈接:https://www.macxin.com/ 點贊 收藏 分享 文章舉報

原创 COCO數據集的標註理解

查看兩篇博客:   (一) COCO Python API - 使用篇:https://blog.csdn.net/gzj2013/article/details/82385164?utm_source=blogxgwz0 COCO數據集

原创 python 中easydict的使用

easydict的作用:可以使得以屬性的方式去訪問字典的值! Project description EasyDict allows to access dict values as attributes (works recursive

原创 python正則表達式

兩篇博客: (1)https://www.cnblogs.com/wenwei-blog/p/7216102.html (2)https://www.cnblogs.com/jiangzhaowei/p/5738590.html

原创 jupyter notebook詳細教程

Jupyter Notebook for Beginners: A Tutorial The Jupyter Notebook is an incredibly powerful tool for interactively develo

原创 Pytorch入門初體驗(四)

訓練一個分類器通過之前的學習,相信你已經學會如何定義一個神經網絡,計算損失和更新模型的權重值。那麼,現在你可能會思考一個問題:數據是什麼?通常,當你在處理圖像、文本、音頻或視頻數據時,你可以用標準的python 包將這些數據加載到nump

原创 pip下載超時解決方案

設置超時時間:pip install Pillow --------------->  pip --default-timeout=100 install -U Pillow

原创 Pytorch入門初體驗(三)

神經網絡:pytorch中神經網絡主要通過torch.nn來構建。torch.nn依賴於torch.autograd去定義模型並且對它微分。nn.Module包含神經網絡的層,並且用forward(input)的方法返回output。一個

原创 python代碼 if not x: 和 if x is not None: 和 if not x is None:使用介紹

代碼中經常會有變量是否爲None的判斷,有三種主要的寫法:第一種是`if x is None`;第二種是 `if not x:`;第三種是`if not x is None`(這句這樣理解更清晰`if not (x is None)`)

原创 Linux系統中.tar,.zip,.rar壓縮與解壓縮命令

tar-c: 建立壓縮檔案-x:解壓-t:查看內容-r:向壓縮歸檔文件末尾追加文件-u:更新原壓縮包中的文件這五個是獨立的命令,壓縮解壓都要用到其中一個,可以和別的命令連用但只能用其中一個。下面的參數是根據需要在壓縮或解壓檔案時可選的。-

原创 CUDA和cuddn版本信息查看

xxx:~$ cat /usr/local/cuda/version.txt #查看CUDA版本信息 CUDA Version 9.1.85 CUDA Patch Version 9.1.85.1 CUDA Patch Versi

原创 Numpy基礎教程

先決條件在閱讀這個教程之前,你多少需要知道點Python。如果你想從新回憶下,請看看Python Tutorial.如果你想要運行教程中的示例,你至少需要在你的電腦上安裝了以下一些軟件:PythonNumPy這些是可能對你有幫助的:ipy

原创 Pytorch入門初體驗(五)

數據的並行計算(DataParallelism)在這個教程中,我們將會學習怎樣使用多塊GPU進行數據並行計算。在PyTorch中使用GPU是非常簡單的,你可以將模型放到一塊GPU上:device = torch.device("cuda:

原创 Python sys模塊介紹

Python的sys模塊提供訪問解釋器使用或維護的變量,和與解釋器進行交互的函數。通俗來講,sys模塊負責程序與python解釋器的交互,提供了一系列的函數和變量,用於操控python運行時的環境。(1)sys.argv         

原创 用conda創建python虛擬環境

1、首先在所在系統中安裝Anaconda。可以打開命令行輸入conda -V檢驗是否安裝以及當前conda的版本。2、conda常用的命令。    1)conda list 查看安裝了哪些包。    2)conda env list 或