1- 准备工作：需要预先安装的环境：
numpy
matplotlib
h5py
PIL 和scipy dnn_app_utils是自定义的函数列表，该函数在上一次的作业中（Building your Deep Neural Network: Step by Step）有使用到。np.random.seed(1) 是为了确保所有的随机函数在调用的时候具有一致性。环境测试：import tim
1、Sobel锐化2、Laplacian锐化3、完整代码def EdgeProcess(image): Result1_x = cv.Sobel(i
原创
2023-01-04 18:08:24
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如何将项目上传到GitHub？1、注册GitHub账户浏览器输入GitHub官网地址：https://github.com/
进入后点击Sign In然后点击Create an account然后输入用户名、密码、邮箱等信息，用户名一定要简短好记，因为这个用户名关系到以后你的个性域名。按照系统提示，一步步将信息填写完毕后就OK了，如果中途遇到问题，可以复制提示信息到百度翻译查一下。此后遇到类似问题
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2024-06-08 17:01:50
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Git属于分散型版本管理系统
版本管理就是管理更新的历史记录，他能回退到特定阶段，恢复误删除的文件等。
集中型与分散型
集中型：
如图2.1以 svn 为代表的集中型，集中型将所有数据集中存放在服务器之中，所以只存在一个仓库。这样是有便于管理的优点。但是一旦开发者所处的环境不能连接服务器，就无法获取最新的源代码，开发也就几乎无法进行。
记录学习图像分类神经网络的学习笔记第一步：导入所需要的库import os
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import torch
from torch import nn
import torch.optim as optim
import torchvision
#pip instal
前言 医学领域的数据集具有标注样本少、图像非自然的特点，transformer已经证明了在自然图像领域下的成功，而能否应用于医学领域等少量标注样本的非自然图像领域呢？本文研究比较了CNN和ViTs在三种不同初始化策略下在医学图像任务中的表现，研究了自监督预训练对医学图像领域的影响，并得出了三个结论。代码：https://github.com/ChrisMats/medical
GoogLeNet是在2014年由Google团队提出的，获得了当年ImageNet比赛中分类任务的第一名，也就是和VGG是同一年提出的，在ImageNet比赛中都获得了很好的成绩。GoogLeNet的网络结构比较复杂，具体的结构可以参考原论文，论文名字是：Going Deeper with Convolutions。 搭建模型：import torch.nn as nn
import torch
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2024-10-21 08:23:04
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本文假设你已经拥有一个github账户1，下载github for windows客户端 https://windows.github.com/ 2，安装好后，启动图形界面。3，如果你已经在github创建了一个仓库，请从9开始看。4，填写在github上注册的邮箱和用户名，登陆。5，登陆后会展示如下所示的窗口：根据途中标注的one，two，three，four进行操作创建一个本地仓库。6，创建
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2024-10-12 19:32:22
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在数字图像处理中，Lena（Lenna）是一张被广泛使用的标准图片，特别在图像压缩的算法研究中。(为什么用这幅图，是因为这图的各个频段的能量都很丰富：即有低频（光滑的皮肤），也有高频（帽子上的羽毛），很适合来验证各种算法）然而，这张图片背后的故事是颇有意思的，很多人都抱有学究都是呆子的看法，然而Lena对此就是一个有力的驳斥。lena（lenna）是一张于1972年11月出版的Playboy的中间
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2024-03-23 08:59:19
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2.1暂无2.2 翻译答案如图 P2.3 所示，视网膜图像中与点相对应的直径 x 是由类似的三角形得到的。即得出 x = 0.085d。根据第 2.1 节中的讨论，并结合一些自由解释，我们可以将眼窝视为一个方形传感器阵列，拥有大约 337,000 个元素，这相当于一个大约 580×580 个元素的阵列。假设元素间距相等，则在 1.5 毫米长的直线上有 580 个元素和 579 个空间，共计 1,1
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2024-08-20 10:44:33
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GitHub的使用已成潮流，作为一个程序员不懂点是不大像样，但是感觉网上的教程指东指西的，所以就自己写了一个，作为一个备忘录用吧。主要参考这个文章：http://rogerdudler.github.io/git-guide/index.zh.html。1.git与github Git是一个分布式版本控制／软件配置管理软件，原是Linux内核开发者Linus T
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2024-06-13 13:28:46
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1、问题描述数字图像是由一个个像素组成，当两张图相减，就是对应位置像素相减，当
原创
2023-01-04 18:05:29
278阅读
1、问题描述有时在进行图像处理的时候，需要先对图像进行裁剪，如何进行裁剪，很简单
原创
2023-01-04 18:03:53
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文章目录1、问题描述2、解决方案3、代码实现4、效果呈现1、问题描述在使用opencv的imshow方法时
原创
2023-01-04 18:08:18
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文章目录1、图像滤波2、各滤波特点2.1 均值滤波2.1.1原理2.1.2 优点2.1.3 缺点2.2 高斯滤波
原创
2023-01-04 18:10:12
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1. 案例 有张表名为table的表，由三列组成，分别是姓名、性别和婚姻状况，其中性别只有男和女两项，婚姻状况由已婚、未婚、离婚这三项，该表共有100w个记录。现在有这样的查询： select * from table where Gender=‘男’ and Marital=“未婚”;姓名(Name)性别(Gender)婚姻状况(Marital)张三男已婚
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2024-09-28 22:46:16
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二维矩阵：添加一系列操作，获取的结果 误差 紫外线 可见光 红外 微波 目标识别 8bit 像素 灰度值 灰度：表示图像像素明暗程序的数值 灰度级：表示图像中不同灰度的最大数量 图像数据的实际灰度级越高，效果越好 对比度：反映一幅图像中灰度方差的大小 对比度=最大灰度值/最小灰度值
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2020-02-29 18:05:00
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