同学们好，其实文章写到这，我也不知道这算是日记还是一个教程了，不过好像也没什么关系，大家能学到东西就好，闲话少说，进入正题。在前几篇文章，我们分别介绍了python的优点、发展方向、版本和七大核心数据类型，下面的几部分无非就是语句语法、函数、模块和类这几大部分，其中函数、模块和类这三部分会有难度，不过也没什么大问题，我会在后面的日记把重点难点一一介绍的。然后说到今天的语句和语法这一部分，这一部分分
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2023-09-26 11:18:26
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一、增强型赋值运算符使用赋值运算时，经常会对某个变量的值进行修改并赋值给自身，如i=i+1; Python可以用增强型赋值运算符简化这个过程： a+=b等价于a=a+b a-=b等价于a=a-b a*=b等价于a=a*b a/=b等价于a=a/b 常用数学运算符都可用于增强型赋值运算。二、输入Python3.x 中 input() 函数接受一个标准输入数据，返回为 string 类型。因为返回为字
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2024-04-09 10:52:47
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众多比较运算符和增量赋值运算符众多比较运算符增量赋值运算符 众多比较运算符Python解释器对众多比较运算符（==、!=、>、<、>=、<=）的处理与前文类似，不过在两个方面有重大区别。• 正向和反向调用使用的是同一系列方法。这方面的规则如表13-2所示。例如，对==来说，正向和反向调用都是__eq__方法，只是把参数对调了；而正向的__gt__方法调用的是反向的__lt
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2024-08-08 12:37:34
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技术教学期间，不少学生向我提一些python相关的问题，所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术，我让助理负责分享这套python系列教程，希望能帮到大家！由于这套python教程不是由我所写，所以不如我的AI技术教学风趣幽默，学起来比较枯燥；但它的知识点还是讲到位的了，也值得阅读！想要学习AI技术的同学可以点击跳转到我的教学网站。PS：看不懂本篇文章的同学请先看前面的文章，循序渐进每
原创
2022-08-12 17:07:37
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前言增强型赋值语句是经常被使用到的，因为从各种学习渠道中，我们能够得知i += 1的效率往往要比 i = i + 1 更高一些（这里以 += 为例，实际上增强型赋值语句不仅限于此）。所以我们会乐此不疲的在任何能够替换普通赋值语句的地方使用增量型赋值语句，以此来优化代码。那么我们是否有想过，在什么情况下 i += 1 其实并不等效于 i = i + 1 !! 增强型赋值语句：>>>
原创
2021-04-27 15:06:54
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# Java中使用增强for循环给数组赋值
在Java编程中，数组是一种常用的数据结构，用于存储一组相同类型的数据。通常情况下，我们需要给数组赋初值，可以通过循环遍历数组的方式进行赋值操作。而在Java中，使用增强for循环（也称为foreach循环）可以简化数组赋值的操作，让代码更加简洁和易读。
## 增强for循环简介
增强for循环是Java 5中引入的一种简化数组和集合遍历的语法糖。
原创
2024-07-02 04:39:12
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在机器学习或者深度学习的问题中，因为受制于图像采集的方式，投入的精力和图像标注的难度等，用于训练的图像数量可能非常有限。这种情况下，可能出现模型过拟合，训练后的模型泛化能力差等问题，降低模型的实际使用能力，这种现象在医学图像的深度学习中尤其常见。为了在有限的数据下得到更好的分类，检测和分割的结果，往往需要使用数据增强的方式，通过对图像的旋转，加入噪声，仿射变换等方式增加数据量。这里我们就介绍一个p
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2024-02-02 08:35:58
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GridMask Data Augmentation， ARXIV 2020代码地址：https://github.com/akuxcw/GridMask这篇论文提出了一种简单的数据增强方法，在图像分类、检测、分割三个任务进行实验，效果提升明显。1. Introduction作者首先回顾了数据增强（Data augmentation）方法，指出当前方法有三类：spatial transformat
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2024-01-29 12:24:15
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python代码可以自己扩充图像数据集。 无论我们喜欢Keras还是Pytorch，我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。 但是如果遇到特殊情况：我们的数据集结构复杂（例如3个输入图像和1-2个分段输出）。我们需要完全的自由和透明度。我们希望进行这些库未提供的扩充方法。 对于这些情况以及其他特殊情况，我们必须能够掌握我们自己的图像增广函数。 而且，我每次都使用自己的函数。 因此，在本文
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2023-08-25 17:43:07
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本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Image Augmentation Examples in Python翻译 | 就2 校对 | 老赵 整理 | 志豪Python中的图像增强示例我目前正在进行一项研究，审查图像数据增强的深度和有效性。本研究的目标是在有限或者少量数据的情况下，学习如何增加我们的数据集大小,来训练鲁棒性卷积
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2023-10-04 22:46:34
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数据增强 文章目录数据增强常用的数据增强方法1.1 随机比例缩放主要使用的是1.2随机位置截取1.3 随机的水平和竖直方向翻转1.3 随机角度旋转1.4 亮度、对比度和颜色的变化 前面我们已经讲了几个非常著名的卷积网络的结构，但是单单只靠这些网络并不能取得很好的结果，现实问题往往更加复杂，非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。 2012 年 AlexNet 在
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2023-08-28 18:39:05
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如题
目录图像增强是什么？为什么要图像增强？图像增强的处理分类思维导图总览图像增强是什么？为什么要图像增强？是什么？图像增强是数字图像处理的基本内容之一，使图像的视觉效果发生变化， 某些特定信息得到增强。为什么？根据特定应用的需要突出图像中的某些特定信息，削弱不需要的信息，以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别，使得处理后的图像对于这个特定应用
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2023-08-13 12:34:28
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常用图像增强算法介绍 1、对数图像增强算法 对数图像增强是图像增强的一种常见方法，其公式为： S = c log(r+1)，其中c是常数（以下算法c=255/(log(256)），这样可以实现整个画面的亮度增大。
1. void LogEnhance(IplImage* img, IplImage* dst)
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2024-01-24 19:11:18
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基于FPGA的视频图像直方图均衡 图像处理 图像增强 VGA对比度增强CLAHE 本设计是基于FPGA的视频图像直方图均衡，实现的效果是可以实时地将摄像头采集的图像进行直方图均衡，具体过程是FPGA控制摄像头采集环境图像，然后数据一路送给SDRAM缓存，另一路放到直方图均衡模块，接着从SDRAM读取出缓存的数据也送到直方图模块进行均衡，最后将直方图模块的输出通过VGA进行显示。 第一张图：将摄像
这篇文章来自 BMVC 2018。低光图像增强一直是一个火热的领域，在过去的几十年中，有很多传统的方法用于增强低光图像，但这些方法都在一定程度上限制了增强效果。随着深度学习的兴起，卷积神经网络也被应用在这个领域，这篇文章是将Retinex理论与深度学习结合的文章，下面就一起来看看这篇文章的设计方法。 项目地址：htt
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2024-05-08 11:58:13
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文章目录一、基本运算符（一）赋值运算1.增量赋值2.交叉赋值3.链式赋值4.解压赋值（二）比较运算1.显式布尔值：（1）比较运算的结果（2）变量值直接就是True或False2.隐式布尔值：（三）逻辑运算符1.not 条件：2.条件1 and 条件2：3.条件1 or 条件2：4.优先级划分二、流程控制之if条件判断（一）什么是if条件判断（二）为什么要有if条件判断（三）如何用if条件判断1.
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2024-06-09 09:27:48
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数据增强策略：
1 在线模式--训练中
随机裁剪(完全随机，四个角+中心) crop
def random_crop(img, scale=[0.8, 1.0], ratio=[3. / 4., 4. / 3.], resize_w=100, resize_h=100):
"""
随机裁剪
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2023-08-23 09:25:42
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图像增强一、项目背景1.图像增强图像增强是指增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合。有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。2.图像插值技术如图所示, 图像插值如下
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2023-09-13 20:08:47
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花下猫语：本篇译文仍是 Brett 大佬的“Python语法糖”系列，他在演示“-=”操作的实现时，竟发现 CPython 的一个 bug，顺手就修复了，这才是大佬……序言本文是 Python语法糖 系列文章之一。最新的源代码可以在 desugar 项目中找到（https://github.com/brettcannon/desugar）。介绍Python 有一种叫做增强算术赋值（augmente
原创
2021-04-12 19:16:25
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本篇译文仍是 Brett 大佬的“Python语法糖”系列，他在演示“-=”操作的实现时，竟发现 CPython 的一个 bug，顺手就修复了，这才是大...
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2020-09-10 18:18:00
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