原创 Typora開啓行內公式

reference: Typora開啓行內公式 - 畫魚 - 博客園 https://www.cnblogs.com/144823836yj/p/10263070.html 文件→偏好設置→Markdown,勾選內聯公式,重啓

原创 Mendeley如何遷移數據(包含標籤、筆記以及最重要的關聯本地文件)到新電腦【超簡單操作,親測好用】

親測好使!!!(想想還有點小激動呢) 舊電腦上操作: 原來是這個樣子噢 這樣設置選項 去那個路徑看看發生了什麼 發現我們的文件都複製了一份到這裏來了 create backup 選一個自己可以找的到的路徑,然後隨便起一個文

原创 獲取當前路徑下所有文件的名稱並保存成txt

效果 # -*- coding: utf-8 -*- import os file_path = '.\\' files_list = [] for root, dirs, files in os.wal

原创 藉助notepad++將代碼高亮粘貼到word中

reference: https://blog.csdn.net/qq_34774655/article/details/84961850 效果 解決方案 1. 在notepad++裏選中要複製的代碼然後點擊“插件”菜單中的那個

原创 有道雲筆記chrome的插件(網頁剪報)失效不能用點擊沒反應

困擾許久,終得辦法~ reference: 解決方案 效果 over~

原创 Windows系統下的 jupyter notebook 使用 anaconda 的 virtualenv 虛擬環境

Windows系統下的 jupyter notebook 使用 anaconda 的 virtualenv 虛擬環境 1. 在這個路徑下新建這個文件夾 路徑:C:\Users\JulianYang\Anaconda2\share\ju

原创 解決chrome的新標籤打開問題和雙擊關閉問題

reference: https://blog.csdn.net/a1097304791/article/details/80924623 1.登錄網站 https://shuax.com/portfolio/greenchr

原创 Python matplotlib作圖時,設置橫縱座標軸數值以百分比(%)顯示

reference: https://blog.csdn.net/u014712482/article/details/80571938 一、當我們用Python matplot時作圖時,一些數據需要以百分比顯示,以更方便地對比模

原创 [caffe-ssd] File not found: data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt

事故現場: 解決方案 把label_map_file改成絕對地址就可以了

原创 Windows下更改Jupyter Notebook默認啓動目錄

reference:https://blog.csdn.net/sin_geek/article/details/78172132 在網上搜了半天找到了很多方法,但是都沒有用。特此記錄下自己動手修改成功的方法,以便於來者。首先說明

原创 Windows 使用caffe時 ImportError: No module named _caffe

注意幾個地方 用VS2013打開CommonSettings.props,將下面的PythonDir修改爲自己的Python安裝路徑,注意Anconda2後面那個斜線不能少,這條斜線應該是在Python中調用文件時路徑需要吧。

原创 在Win7系統上部署Keras模型時的存疑

事故現場 紅框代碼塊在函數內時在我自己的Win10本上沒有問題,但是在Win7上運行沒有報錯但是程序會在打印完“[info] loading network…”後沒有反應。 解決方案 將上述紅框代碼塊放到函數外面 正常了 另外還

原创 Python繪製雙柱狀圖並顯示數值

# -*- coding: UTF-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import matplotlib.pyplot as plt # fro

原创 windows系統下jupyter notebook使用虛擬環境

reference: https://blog.csdn.net/u010327061/article/details/80303867 前期安裝鏈接:Windows下基於python(anaconda)安裝gpu版本的Tenso

原创 使用tensorflow實現線性迴歸

# -*- coding: UTF-8 -*- '''使用tensorflow實現線性迴歸 reference:https://www.cnblogs.com/selenaf/p/9102398.html 思路:在數據上選擇一條直線