关键字：宏,预定义宏,预处理,预编译头,VC,#pragma,编译选项,程序区段目录C/C++预定义宏例子：C/C++预定义宏的取值C/C++预定义宏用途：诊断与调试输出CRT的诊断与调试输出：assert,_ASSERT/_ASSERTE,_RPTn/_RPTFn/_RPTWn/_RPTFWnMFC的诊断与调试输出：ASSERT/VERIFY,ASSERT_V

本学习笔记来源于B站：深度学习—迁移学习项目实战自定义数据集宝可梦精灵。在本预训练-微调代码中，重点要学习的内容包括：加载官方提供的经典网络架构resnet18和已经训练好的模型，对最后一层全连接层进行修改，改为适合自己任务的网络架构。在此基础上，训练最后一层全连接层，并保存最

 一.原理说明GAN包括两个主要部分：生成器（Generator）鉴别器（Discriminator）。生成器负责创建新颖的图像，而鉴别器负责了解生成的图像有多好。我们要为GAN图像生成构建的整个架构如下图所示。二.数据说明MINST数据集是机器学习领域一个经典的数据集，其中包括70000个样本，包

一.原理说明变分自编码器是自编码器的改进版本，自编码器是一种无监督学习，但它无法产生新的内容，变分自编码器对其潜在空间进行拓展，使其满足正态分布，情况就大不一样了。自编码器是通过对输入X进行编码后得到一个低维的向量z，然后根据这个向量还原出输入X。通过对比X与X̃的误差，

本文通过PyTorch框架来构建、训练以及评估一个简单的全连接神经网络，以便理解神经网络的基本结构，并通过实际操作获得第一手的经验。选择的任务是在经典的MNIST手写数字数据集上进行数字识别，这是学习深度学习不可或缺的一个实验。一、PyTorch概览PyTorch是一个开源的机器学习库，广

1训练YOLO11模型准备训练数据mkdirdatasets&&cddatasetswgethttps://ultralytics.com/assets/coco128.zipunzipcoco128.zipcd..准备预训练模型mkdirweights&&cdweightswgethttps://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.3.0/yolo

如何使用YOLOv5来训练——建筑工地安全图像数据集，并附上详细的训练代码和步骤。这个数据集包含10个类别，标注为YOLO格式。安全帽面罩安全锥等数据集进行检测建筑工地安全行为图像数据集yolo格式0:“安全帽”，1:“面罩”，2:“无安全帽”、3:“无面罩”、4:“无安全背心”、5:“

项目中有这么一个提示框：对应的代码是：top.msg.ok(123)很简单的一个功能，初看的时候就猜到是用的某个组件，其他地方要用一般照抄，改下文案即可，这种弹出肯定是公共组件了。然鹅，很神奇的是我新做的页面，复制以后没效果！由于是最近刚接触的项目，多少有点

虽然  images,labels=next(iter(test_data)) 可以每次1batch获取，但是超级慢，不推荐。importtorchimportplatformifplatform.system()=='Windows':importmatplotlibmatplotlib.use('TkAgg')importmatplotlib.pyplotaspltelifplatform.sys

首先我们拿到一个lxc镜像的链接，咱觉得bfsu的速度就很不错。https://mirrors.bfsu.edu.cn/lxc-images/images点进去，顺着目录就能找到rootfs.tar.xz,下载就完了。本文完，就这么简单。当然不是啊喂！我们要做到自动获取rootfs链接。镜像列表：LXC_MIRROR_MAIN="http://images.linuxc

本文来源公众号“OpenCV与AI深度学习”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：实战|YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测(标注+训练+预测保姆级教程)导 读   本文将手把手教你用YOLO11训练自己的数据集并实现缺陷检测。安装环境YOLO11的介绍和使用这里不再赘

上一篇：《搞清楚这个老六的真面目！逐层‘剥开’人工智能中的卷积神经网络（CNN）》序言：现在让我们开始走进卷积神经网络（CNN）的世界里。和传统编程完全不同，在人工智能的程序代码里，您看不到明确的算法规则，看到的只是神经网络的配置说明。这里的代码不会像传统编程那样去具体实现每个

上一篇：《搞清楚这个老六的真面目！逐层‘剥开’人工智能中的卷积神经网络（CNN）》序言：现在让我们开始走进卷积神经网络（CNN）的世界里。和传统编程完全不同，在人工智能的程序代码里，您看不到明确的算法规则，看到的只是神经网络的配置说明。这里的代码不会像传统编程那样去具体实现每个功能

EfficientimagegenerationwithStableDiffusionmodelsandONNXRuntimeusingAMDGPUs2024年2月23日撰写，作者[道格拉斯·贾（DouglasJia）](DouglasJia—ROCmBlogs)在这篇博客中，我们将向您展示如何使用预训练的StableDiffusion模型，通过ONNXRuntime在AMDGPU上生成

read_image(Image13,'E:/vs//13.png')get_image_size(Image13,Width,Height)gen_rectangle1(Rectangle,0,0,Height,Width/2)reduce_domain(Image13,Rectangle,ImageReduced)crop_domain(ImageReduced,Image1)gen_rectangle1(Rectangle,0,W

上一篇：《教电脑“看”图片》本篇序言：本文介绍的计算机视觉，简单来说，是让计算机通过算法从图像中提取特征，并使用这些特征来表示图像中的各种元素及它们的相互关系，从而实现“看”的效果。这种方法在早期主要依赖于传统的机器学习（ML）技术，尤其是监督学习，在这种方法中，人类需要手动

注意numpy版本不要使用2.x，否则提醒 AttributeError:`np.string_`wasremovedintheNumPy2.0release.Use`np.bytes_`instead.安装1.x版本，查看版本condasearchnumpy安装1.24.3condainstallnumpy=1.24.3 写入tensorboard，可视化图像、模型网络#图像可视化

Lab1–INT404:ImageandVideoProcessingStartDate:2024-10-09Deadline:2023-10-2315%ofthefinalmarksLateSubmissionPolicy:5%ofthetotalmarksavailablefortheassessmentshallbedeductedfromtheassessmentmarkforeachworkingdayaf

汽车道路分割检测数据集道路分割9000张vocyolococo道路语义分割数据集道路分割数据集道路语义分割数据集 语义分割检测数据集 26类9000张道路分割检测数据集类别：计算机视觉、语义分割、物体检测、智能交通系统用途：该数据集专为训练和评估用于道路场景中各种对

网站图片修改并替换的过程可以分为几个步骤，具体如下：备份原图：在替换之前，确保备份原有的图片文件。这一步是为了防止新图片出现问题时，可以快速恢复到原来的状态。修改图片：使用图像编辑软件（如Photoshop、GIMP等）对图片进行修改。确保修改后的图片格式与原图一致，例如都是JP

  

 分类名:(图片张数，标注个数)crossing:(4635，4637)stop:(1341，1374)countdown_blank:(837，849)countdown_go:(925，940)go:(1239，1251)blank:(148，148)countdown_stop:(4,8)总数:(4950，9207)总类(nc):7类 人行道斑马线红绿灯检测数据集介绍数据集

前言：在使用Obsidian时经常对每次新建的文件输入相同的内容是否有更好的解决方法呢，以下是我使用Obsidian模板的一些经验总结用到的插件Templaterquickaddbanner在开始前确保已经安装了以上的插件首先简单的介绍下Templater的功能自定义指定文件夹的新建文件的模板配合

目录前言正文前言各种云文档非常好用，但是当你想把这些资料保存在本地时，markdown我觉得是最好的选择markdown编辑器也有很多，但我还是觉得vscode最好用，直接粘贴文件就可以插入也类似云文档的使用体验，但是想要指定目录就需要设置一下正文我会想要文件放在md文件所在