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[其它] Tensorflow2.0 实现 YOLOv3（七）：train.py

说明：文章目录文章说明导入需要的库构建数据集设置参数构建网络初始化优化器设置保存文件定义训练函数训练完整代码文章说明本系列文章旨在对 Github 上 malin9402 提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对 YOLOv3 项目中的 train.py 文件进行说明。如果只是想运行 Github 上的代码，可以参考对 YOLOv3 代码的说明一文。导入需要的库 import os import time import shutil import numpy as np import ten
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[其它] 电费敏感数据挖掘一: 数据处理与特征工程

说明：目录:一. 数据筛选1.1 读取数据1.2 加入label值1.3 留下一条工单记录的数据1.4 加载通话数据二. 离散值处理2.1 对离散型数值进行编码2.2 数据编码长度所占比例2.3 时间数据处理2.4 用电方式2.5 城市编码2.6 收费信息表数据三. 构建统计特征存下特征一. 数据筛选 1.1 读取数据 import numpy as np import pandas as pd import csv data_path = r'..\电费敏感预测\rawdata' # 工单信息 f
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[其它] 中信建投网上交易极速版 v7.57官方版

说明：为您提供中信建投网上交易极速版下载，中信建投网上交易极速版(通达信)是一款集网上行情、网上交易、108服务功能的三合一投资平台。其中交易部分集成中信建投证券重磅推出全新改版金融终端。该版本集网上交易、行情、资讯和数据分析功能于一身，其中交易部分集成支持了目前普通股票的所有交易功能、支持全国股转、融资融券、沪港通、深港通等交易功能，使用一个客户端即可方便快捷的进行多种类型的交易及查询。该金融终端以日历方式展现新股信息，集成丰富内容资
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[其它] 学API接口测试，致富植发（三）Django框架 GET

说明：目录 django框架的使用一、定义：二、安装：三、创建django project 四、创建django application（简称app）五、将app添加到工程的配置文件setting.py的INSTALLED_APPS列表中六、在app里定义接口处理请求七、在工程的路径映射文件urls.py中映射视图函数的请求路径八、启动djangodjango自带的调试服务器九、在浏览器访问接口以上返回的不是html文件格式，以下返回的是html文件格式：能否实现请求时加参数能否
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[其它] 点云中的数据增强(Point cloud)

说明：点云中的数据增强方法本文基于相机坐标展示(kitti中的标签是相机坐标系) 一旋转(相机坐标系沿y轴旋转) import numpy as np def rotation_points_single_angle(points, angle, axis=0): # points: [N, 3] rot_sin = np.sin(angle) rot_cos = np.cos(angle) if axis == 1: rot_mat_T = np
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[其它] 以xml为基建构零售商数据交换模式

说明：这一款整理发布的以xml为基建构零售商数据交换模式，适合超市管理人员学习参考超市管理分类中...该文档为以xml为基建构零售商数据交换模式，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Jupyterlab 安装配置手册

说明：一. Jupyter Notebook 简介 Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序，可以用来创建和共享包含动态代码、方程式、可视化及解释性文本的文档。其应用于包括：数据整理与转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。详情可以访问Jupyter官网二. 检查 Python 环境 CentOS 7.2 中默认集成了 Python 2.7，可以通过下面命令检查 Python 版本： python --version 三. 执行命令 pip install
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[其它] 【案例】tkinter动态演示——插入排序

说明：案例介绍我们将使用 python 的 tkinter 实现插入排序的动画演示，实现两个功能：1. 重置数据。2. 用户控制每一步的进行。将要学习：1. 如何删除某个对象。2. 针对数字大小不同的情况，图表如何呈现？准备工作 Python 3.x 插入排序：插入排序是一种最简单的排序方法，它的基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中，从而一个新的、记录数增1的有序表。界面模块界面分为两个部分，首先是序列的显示部分，然后是两个交互按钮——单步执行、重置数据。
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[其它] OpenCV–模板匹配

说明：OpenCV–模板匹配模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1) 匹配方法：公式参考官网：opencv TM_SQDIFF：计算平方不同，计算出来的值越小，越相关 TM_CCORR：计算相关性，计算出来的值越大，越相关 TM_CCOEFF：计算相关系
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