https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/53239325 https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/78953681 2018年01月02日 17:13:59 ZealCV 阅读数:10459 标签: faster-r-cnn数据标注 更多 个人分类: 深度学习   版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,请注明出处 https://blog.csdn.net/u011574296/

最近发现一个好玩的东西,分享一下懒人的做法 1.先打开一张图片,调出动作面板 2.新建动作,开始记录. 3.按Ctrl + Alt + I 或者选择图像菜单----图像大小,调出修改图像大小对话框.     4.解锁锁定长宽比,输入宽度128px     5.按Ctrl + S 键保存图片---- 按 Ctrl + W键关闭文档 ---- 点击动作面板上的停止记录按钮,动作录制完成     6.打开文件菜单---自动---批处理      7.选择刚才录制的动作,选择文件,要处理的images文

随笔,真的随笔,以后理解得更深了再修改.   Index Condition Pushdown 更多的让存储引擎去处理Where语句中的条款,避免返回无关字段数据等:   Multi-Range Read 对于第二索引来说,它指向的数据未必是在同一个块里,所以查询会乱序,不一定高效.MRR会检索一个查询中的多个范围数据,将它们同部排序后,变成一个大范围的顺序IO,再去读,从而提高效率.   File Sort Optimization 对于有order by non_indexed_column

使用2dx调用android拍照功能,拍照结束后在2dx界面显示拍照照片,如果不对照片做处理,会出现内存过大的问题,导致程序崩溃,如果仅仅另存拍照照片,则照片质量大小均下降,导致照片不够清晰,后来发现只需要修改照片尺寸大小就可以解决,而且质量没有太多改变,照片清晰足够. 调用拍照功能 public static void onClickTakePhoto() { String state = Environment.getExternalStorageState(); if (state.equ

前言: 前几天, 写了一篇关于IOS手机上传照片颠倒的技术分析文章: IOS照片颠倒分析及PHP服务端的处理. 不过其思路是从服务器来进行处理的, 这种做法相当普遍. 今天来讲述下, 如何从移动端/页面端, 来解决这个问题, 侧重于讲讲思路. 意义: 但移动互联网有它独特的背景, 至今降耗电和省流量, 是很多移动端产品孜孜努力的方向. 再者移动端手机的照片大小, 普遍较大, 因此直接往服务器传, 往往会消耗很多流量, 在弱网环境下, 用户等待的时间也长, 时常会失败, 体验非常不好. 因此移动端

介绍 每天,用 iPhone 拍摄的照片数量超过了任何相机.每年 iOS 设备上的显示效果变得越来越好,回到 iPad 刚出现还没有 Retina 显示屏的时代,大屏幕的杀手级功能之一就是可以展示用户照片和浏览器照片库.自从相机成为 iPhone 最重要和最受欢迎的功能开始,对能管理和加工用户照片库中宝贵的照片的应用程序和工具就有着巨大的需求. 直到 2014 年夏天前,开发者只能用 AssetsLibrary 框架访问日益增长的用户的照片库.几年以来,相机应用和照片应用发生了显著的变化,增加了

Web 数据访问策略建议 设计 Web 应用程序中的数据访问时,您要做出多种选择,例如与数据源通信的方式.是否在页的往返过程之间存储数据.以及如果确实要存储数据应存储在何处等.您所做的选择可以确定应用程序的运行效率及其缩放的良好程度.没有一个数据访问策略是适合于所有情况的.实际上,每一种选择都有其自身的优缺点,您将需要了解这些优缺点. 以下各节详述了您必须为 Web 窗体数据访问所做的基本设计选择.这些选择是按顺序提供的:每一种选择都建立在您前面所做出的选择的基础之上. 数据集还是直接访问和数据

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列2.每一个观测对象构成一行3.每一个类型的观测单元构成一个表就像我们最常接触的鸢尾花数据: ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列 2.每一个观测对象构成一行 3.每一个类型的观测单元构成一个表 就像我们最常接触的鸢尾花数据:   ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species   ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 seto

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n

摘要:     本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets).它同意开发者在大型集群上运行基于内存的计算.RDD适用于两种应用,而现有的数据流系统对这两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域非经常见.二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下.将数据保存在内存中可以极大地提高性能.为了有效地实现容错,RDD提供了一种高度受限的共享内存,即RDD在共享状态的时候是基于粗粒度的转换而不是细粒度的更新(换句

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集

最近在整理自己的简历,发现简历上面的ID照有些太老了,所以就准备重新准备一些证件照,刚好最近在弄自己的博客网站,想着直接做一个网页工具出来,直接生成证件照模板,这样还可以省去PS的麻烦.而且照片涉及到个人隐私,把照片存储到服务器后端会有诸多问题,所以我就直接全部在内存中处理了 下面是我的处理过程 上传ID照,选择需要的尺寸和底板的大小,然后保存到本地,直接打印即可. 后台主要用到的是PIL和Django. PIL这块,我用了比较原始的方法,先处理原始照片为对应的尺寸,然后加边框,算出总的长宽,再

今天需要做一个读取文件夹大小的功能,为了避免遍历文件夹下所有文件并求出总大小,找到如下的好方法: 首先要在项目中引用一个COM组件:Microsoft Scripting Runtime,这个在Reference中搜索可以找到.然后在代码中using Scripting名称空间.就可以开始使用了.代码如下: FileSystemObject fsObj = new FileSystemObject(); * * ); 很简单.

这里主要有两个点: 1.屏幕大小的设置,也就是手机窗口的大小,在各个手机上面或者平板上的屏幕的大小. 这个大小的设置就是代码里面的:glview->setFrameSize(width, high); 2.设计大小,也就是游戏里面应该显示的大小设置,在游戏制作的时候,游戏工程师们是不会说为不同尺寸的移动设备做几个不同的大小的界面,其实也可以做,只是这样做非常的不明智,因为这样工程量会相当的大,所以就只有做一些取舍,比如说缩放,缩放到刚好有一个元素(长或者宽)刚好和设备的屏幕合适.而另一边就不是这

图片拍摄的大小会随着硬件而变化,比如,像素高的相机拍出来的图片要比像素低的图片内存要大. 如此一来,针对机型可能调用camera app保存照片的时候,图片大小会不一样. 为了缩小图片大小,我们需要把临时图片再另存为. BitmapFactory.Options bitmapFactoryOptions = new BitmapFactory.Options(); bitmapFactoryOptions.inSampleSize = 2; Bitmap bm = BitmapFactory.d

    最近在做一个类似VR照片的demo,跟全景图片也很像,只是VR照片与全景720度显示,我只做了180度.但我发现他们实现的原理有一丝相似,希望可以给一些想入行AR.VR的朋友一些提示吧.       要想根据用户摇晃手机的行为轨迹展示相应的场景,那必须要使用移动端的陀螺仪.加速器等传感器来做相应的协调.现在的移动端已经提供了很多传感器,你可以根据自己的需要获取相应的数据.       刚开始的时候,我使用传感器提供的姿态角,也称为欧拉角:pitch yaw roll 来显示.这种 姿态角

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图

之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便.但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是"pytorch split dataset"之类的,但是搜出来还是没有我想要的.结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset.我的天,为什么超级开心hhhh.终于不用每次都手动划分数据集了. torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见:https://pyt

iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集,英文全称是Anderson’s Iris data set.iris包含150个样本,对应数据集的每行数据.每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息,所以iris数据集是一个150行5列的二维表.通俗地说,iris数据集是用来给花做分类的数据集,每个样本包含了花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度四个特征(前4列),我们需要建立一个分类器,分类器可以通过样本的四个特征来判断样本属于山鸢尾.变色鸢尾还是维吉尼亚鸢尾(这三个名词都是花的品种). 数