原创 image.shape[] 和array.shape[]的含義

image.shape[]也是將圖片轉換成array.shape[]來輸出的,所以理解了array.shape[]就可以理解image.shape[]了 array.shape表示array的組成情況 shape[0],shape

原创 Keras中LSTM函數參數圖解

在學習LSTM時,我對網絡結構總是不太清楚,看了幾篇博客,特來整理一下 LSTM的輸入形式爲三維向量:[samples, timesteps, features] samples 輸入LSTM的樣本的數量 timest

原创 data[:,0] data[1,:]的含義

data[ a , b ] a的位置限制第幾行,b的位置限制第幾列 “ : ”表示全部數據 例如: data[:,0]表示第1列所有數據 data[1,:]表示第2行所有數據 data[:, 1:]表示從第2列開始所有數據 d

原创 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto'

出現這個錯誤的原因是python代碼是基於TensorFlow1.0的,而系統中的TensorFlow版本爲2.0 所以兩種解決思路: 把1.0的代碼改爲2.0 把TensorFlow降爲1.0 我選擇了第一種方法 Att

原创 python對CSV執行選擇、刪除數據等各種操作

阿惠碎碎念:暈暈乎乎研究生階段就已經過了大半年了,文獻也沒讀多少。。。鹹魚吶!要改了。在有限的幾次實驗操作中,我發現用python對CSV文件執行操作還挺常用的。爲了方便自己之後查閱,也方便大家參考,特來整理一下,有些我覺得自己

原创 Excel列求和

明明是技術博,偏偏都被我寫成了雜記,哈哈哈哈哈哈哈~ 這個Excel求和真的很簡單!但是太久沒用了,前兩天師兄讓幫忙整理一些東西,自己東查西查,又憑着模糊的記憶纔想起來怎麼做,做完覺得自己好蠢,哭,這麼簡單的都忘了!所以寫個博吧,

原创 Selective Search for Object Recognition 譯文:選擇性搜索

惠惠碎碎念:四月最後一天了,從4月23日中期答辯之後我就一直沒有學習,吃吃吃,睡睡睡,無比墮落。寢室真是讓人放縱的地方,現在好心疼自己浪費掉的那幾天,沒有做任何有意義的事情,哎,哪怕是出去玩玩也好啊…唯一讓我稍微覺得不那麼罪惡的也就是

原创 python輸出結果出現省略號

解決辦法:在代碼中添加 numpy.set_printoptions(threshold=numpy.nan)語句即可解決 釋義:此語句threshold設置爲none代表不爲輸出長度設定閾值;當threshold取其他值時,輸出長度

原创 python中numpy.zeros(dem.shape[:2])[:, :, numpy.newaxis]

最近在看選擇性搜索的代碼,python一些常用函數用法沒有掌握好,導致理解困難,所以看懂一個做一個筆記,方便之後查看 前一篇文章介紹了dem.shape的含義 類似地,對於一個圖像來說dem.shape[:2]輸出的是圖像的長寬,但是

原创 array.shape[]的含義

array.shape表示array的組成情況 shape[0],shape[1],shape[2],shape[3]…表示array不同層次的元素數量 從shape[0]-shape[1]表示的是array從外到內的組成元素個數 舉

原创 Ubuntu環境下tensorboard的使用

在命令行cd到events.out.tfevents…文件所在文件夾的前一個文件目錄 比如,events.out.tfevents…的 存放路徑爲 A/B/C/events.out.tfevents… 則 命令行轉到 A/B 然後輸入

原创 讀取npy格式的文件

npy文件保存的是網絡的權重 問題:Ubuntu環境下用gedit打開npy文件,是這樣的,根本看不了內容 解決方法:編寫如下代碼,使解碼後的文件內容輸出在控制檯 import numpy as np context = np.loa

原创 粘貼至typora的圖片之後打開不顯示

這篇像是碎碎念。。。就跟看故事一樣看看好了。 最近喜歡上了typora,很多筆記都喜歡用typora記錄下來,使用過程中發現插入圖片略微麻煩,都要先存在本地,然後才能插入。在大量插入圖片的過程中,不得不說,這樣做很是繁瑣。偶然有一天,

原创 P/NP問題

1.先搞清楚多項式時間 時間複雜度被分爲兩種級別,其中後者的複雜度無論如何都遠遠大於前者:一種是O(1),O(log(n)),O(n^a) 等,我們把它叫做多項式級的複雜度,因爲它的規模n出現在底數的位置;另一種是O(a^n)和O(n

原创 算法的時間複雜度、空間複雜度

時間複雜度和空間複雜度是度量算法效率的常用指標 時間度量 事後統計,不常用 事前統計影響因素: 算法策略 問題規模 程序語言 代碼質量 機器執行指令的速度 撇開軟硬件的影響,算法運行工作量的大小隻依賴於問題的規模(通常用整數n表示