第1 章 Python 入门001、Python 介绍· 简介使用www.python.org 提供的interactive shell 入门Python·特点1. 可读性强2. 简洁，简洁，简洁3. 面向对象4. 免费和开源5. 可移植性和跨平台6. 丰富的库（丰富的标准库， 多种多样的扩展库）7. 可扩展性。可嵌入到C 和C++语言。胶水式语言。· 应用范围1. 科学计算2. 人工智能3.
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2023-08-01 18:18:46
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一、装饰器的概念在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。装饰器的作用是在原有的函数基础上外包一个函数，增加新的功能。本质上就是一个返回函数的高阶函数。二、装饰器的原理装饰器是在原来函数基础上外包一个函数，增加新功能。如果：原函数A则：装饰器D可为：def D(A):
def W(*args,**kw):
#新功能
retur
DiceCoefficientDice CoefficientDiceCoefficient
原创
2021-08-02 14:20:50
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# 如何使用Python实现掷骰子游戏
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python创建一个简单的掷骰子游戏。这个游戏非常基础，但可以帮助初学者理解Python的基本概念和代码结构。接下来，我将为你提供一个简单的实现流程，以及所需的代码示例和详细解释。
## 实现流程
下面是实现“Python Dice”的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
git clone 下来以后，按照指南要训练自己的数据集，只要设置好自己的数据大小和类别就可以了from model import Deeplabv3
deeplab_model = Deeplabv3(input_shape=(384, 384, 3), classes=4)问题1：我的数据集不是一张张小图片，而是一个大的遥感影像tif，如何训练这个数据解决：用 gdal 读取得到它的 np.a
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2024-10-21 18:47:43
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前言之前讲了DeepLabV1,V2,V3三个算法，DeepLab系列语义分割还剩下最后一个DeepLabV3+，以后有没有++,+++现在还不清楚，我们先来解读一下这篇论文并分析一下源码吧。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf背景语义分割主要面临两个问题，第一是物体的多尺度问题，第二是DCNN的多次下采样会造成特征图分辨率变小，导致预测精度降低，边界
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2024-10-21 10:02:25
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# Python计算Dice相似度的科普
在计算机科学和数据科学的领域，Dice相似度是一种常用的衡量两个集合相似性的方法。它通常用于信息检索、自然语言处理、数据挖掘等领域。在本文中，我们将深入探讨Dice相似度的计算原理，并通过Python代码示例来实现这一计算，最后用可视化图表来直观展示结果。
## 什么是Dice相似度？
Dice相似度指标最早由George Dice于1945年提出，
在数据科学和机器学习中，我们常常需要计算两个集合之间的相似性。Dice系数（Dice Coefficient），作为一种衡量两个集合相似度的指标，非常受欢迎。下面就来分享如何在Python中计算Dice系数的全过程。
### 环境配置
在开始之前，你需要配置好相关的环境。确保你安装了必要的库，如NumPy和SciPy。下面是一个思维导图，展示了环境配置的逻辑结构。
```mermaid
min
安装BERTopic Package在本地Pycharm新建一个项目，安装bertopic包的时候出现报错，找不到对应的version尝试手动安装。
首先查看python对应可以安装的whl文件格式：pip debug --verbose之后再官网上搜索对应的包：https://pypi.org/点击进入下载：点击下载.tar.gz文件然后解压和.whl文件；将这两个文件放在python/Lib/
一：神经网络中的损失函数cnn进行前向传播阶段，依次调用每个Layer的Forward函数，得到逐层的输出，最后一层与目标函数比较得到损失函数，计算误差更新值，通过反向传播逐层到达第一层，所有权值在反向传播结束时一起更新。loss layer 是CNN的终点，接受两个Blob作为输入，其中一个是CNN的预测值，另一个是真实标签。损失层则将这两个输入进行一系列运算，得到当前网络的损失函数（Loss
ContentsIntroductionMethodsRe-balanced weighting after Re-samplingNegative-Tolerant RegularizationDistribution-Balanced Loss (DB loss)ExperimentsDataset ConstructionExperimentsBenchmarking ResultsRef
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2024-09-13 13:47:22
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摘要：本文主要介绍了Tensorflow的一些基础知识，由于内容比较多，所以分成两部分来介绍。1、数据类型Tensorflow中的基本数据类型包括数值型、字符串型和布尔型。需要注意的是，这三种数据类型在Tensorflow中不同于在python中相应的类型——需要使用创建张量的形式进行创建，具体如下： 可以看到，python基础数据类型和TensorFlow的数据类型是有差异的。那么差异
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2024-03-06 17:34:02
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# Python 多类别 Dice 系数的应用
## 引言
在深度学习领域，我们经常面临图像分割等任务，其中需要对每个像素进行分类。这种场景下，使用常规的准确率评估指标可能不足以反映模型的性能。因此，引入了 Dice 系数这一指标，尤其是在多类别分类问题中。
## 什么是 Dice 系数？
Dice 系数（Dice Coefficient）是一个测量两个样本相似度的统计指标，广泛应用于图像
原创
2024-10-05 04:44:29
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一、开发 开发语言分为高级语言和低级语言 高级语言：Python、Java、PHP、C++、C#、GO、Ruby等；低级语言：C、汇编语言。 高级语言对应的是字节码，是将代码编译成字节码，然后交给机器语言，可以提高效率；低级语言对应的是机器码。 高级语言主要分为两类：PHP类和Python、Java类，PHP类主要用来编写网页，具有局限性，Java和Python类既可以编写网页，又能够做后
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2023-10-20 14:41:51
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# Python数据结构：骰子系数
在数据分析和统计学中，骰子系数（Dice coefficient）是一种用于比较两个样本相似度的度量方法。它可以衡量两个集合之间的重叠程度，常用于文本相似度计算、图像处理、生物信息学等领域。在Python中，我们可以利用数据结构和函数来计算骰子系数。
## 什么是骰子系数？
骰子系数用于衡量两个集合的相似度，其计算公式如下：
$$
Dice(A, B)
原创
2024-06-09 04:12:59
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该损失函数提出于柯凯明大神的论文–RetinaNet : Focal Loss for Dense Object DetectionFocal loss 目标one-stage目标检测网络像SSD/YOLO一般在模型训练时会先大密度地在模型终端的系列feature maps上生成出10,000甚至100,0000个目标候选区域，然后再分别对这些候选区域进行分类与位置回归识别。 然而在这些生成的数万
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2024-07-16 13:57:42
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文章目录1.引言2.DeepLab1&22.1 DeepLabv1详解2.2 DeepLabv2详解3.DeepLab33.1 网络结构3.2 实验结果4.DeepLab3+4.1 网络结构4.2 实验结果：5. AutoDeepLab5.1 架构搜索空间5.2 方法5.3 优化5.4 实验结果 1.引言在语义分割领域，DeepLab系列算法占据了半壁江山，而DeepLabv3+是常被提
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2024-07-16 11:50:43
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DiceLoss介绍 Desc: Generalised Dice overlap as a deep learning loss function for highly unbalanced segmentations； 骰子损失 Tags: 损失函数, 骰子损失 资源链接：https://zhu
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2021-05-26 22:56:23
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1.背景Dice 系数是常用的分割的评价标准之一 后面还会介绍其他的评价标准。 而且我发现大家的东西都是互相抄来抄去没有意思2.Dice系数原理及定义公式1 假设 X 是 Output【也就是我们输出结果】 维度为（3，3） Y 为lable【标签】 维度为（3，3）单一分类 首先我们需要明白Dice系数使用判断两个图片（这里我就指的是X Y）的相似度的，但是在我们的分割任务当中我们通常将0 代表
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2024-01-11 09:22:33
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# PyTorch 中的 Dice 系数：深度学习中的评分标准
在深度学习的图像分割任务中，评估模型的性能是一个关键环节。Dice 系数（Dice Coefficient）是一种常用的相似度衡量标准，用于评估两个样本的相似程度。它常被用于医学图像分析等领域。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现 Dice 系数，并通过代码示例来帮助理解。
## 一、Dice 系数的定义
Dice 系数的公
