zdaiot / zdaiot.github.io Goto Github PK

https://www.zdaiot.com/C/Make&Debug/Makefile%E5%85%B7%E4%BD%93%E5%B7%A5%E7%A8%8B/

https://www.zdaiot.com/MachineLearning/%E5%AE%9E%E6%88%98/Kaggle%20SIIM-ACR%20Pneumothorax%20Segmentation%20Challenge%20%E6%80%BB%E7%BB%93/

https://www.zdaiot.com/Linux/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E6%90%AD%E5%BB%BA/hexo%E9%83%A8%E7%BD%B2%E5%88%B0%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%BA%91/

https://www.zdaiot.com/Python/IO%E7%BC%96%E7%A8%8B/%E8%AF%BB%E3%80%81%E5%86%99.mat%E6%96%87%E4%BB%B6/

https://www.zdaiot.com/MachineLearning/Few-shot%20Learning/%E5%88%86%E7%B1%BB%E8%AF%84%E4%BB%B7%E6%8C%87%E6%A0%87/

https://www.zdaiot.com/Tools/Computer/zdaiotPe1.0%E5%8F%91%E5%B8%83%EF%BC%8C%E9%9B%86windows%E5%92%8CLinux%E7%BB%B4%E6%8A%A4%E4%BA%8E%E4%B8%80%E8%BA%AB%EF%BC%8C%E7%94%B1%E5%A4%9A%E4%B8%AA%E5%A4%A7%E7%A5%9E%E4%BD%9C%E5%93%81%E6%8B%BC%E6%8E%A5%E8%80%8C%E6%88%90%EF%BC%81/

https://www.zdaiot.com/Python/%E5%AE%9E%E6%88%98/Numpy%E7%9F%A9%E9%98%B5%E6%93%8D%E4%BD%9C%E6%80%BB%E7%BB%93/

numpy 数据类型转换numpy数据类型转换需要调用方法astype()，不能直接修改dtype。调用astype返回数据类型修改后的数据，但是源数据的类型不会变，需要进一步对源数据的赋值操作才能改变。例如123456789101112>>> a=np.array([1.1, 1.2])>>> a.dtypedtype('float64')

https://www.zdaiot.com/Linux/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E6%90%AD%E5%BB%BA/windows%E4%B8%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8hexo%E6%90%AD%E5%BB%BA%E5%8D%9A%E5%AE%A2/

这篇论文虽然**比较简单，但是是第一个将孪生网络用在One-Shot Learning问题上的，所以相当经典，基本上后来的论文都会拿这个论文作比较，所以将这篇文章好好看了看。在此记录一下。基本信息 年份：2015 期刊：ICML Deep Learning Workshop. Vol. 2. 2015 标签：Metric Learning、Siamese Neural Networks 数据：Om

https://www.zdaiot.com/MachineLearning/%E5%AE%9E%E6%88%98/Kaggle%E6%AF%94%E8%B5%9B%E7%BB%8F%E9%AA%8C/

https://www.zdaiot.com/MachineLearning/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/26%E7%A7%8D%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%BF%80%E6%B4%BB%E5%87%BD%E6%95%B0%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96/

如果以下没有你需要的数学公式，你还可以从这里寻找short-cn.pdf常用语法 标志 符号 显示 上标 x^y $x^y$ 下标 x_y $x_y$ 四周标注 \sideset{^1_2}Y{^3_4}Y $\sideset{^1_2}{^3_4}Y$ 分数 \frac{1}{x+1} $\frac{1}{x+1}$ 分数 1\over{x+1} $1\over{x

https://www.zdaiot.com/MachineLearning/%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%93%E6%9E%84/

如果以下没有你需要的数学公式，你还可以从这里寻找short-cn.pdf常用语法 标志 符号 显示 上标 x^y $x^y$ 下标 x_y $x_y$ 四周标注 \sideset{^1_2}Y{^3_4}Y $\sideset{^1_2}{^3_4}Y$ 分数 \frac{1}{x+1} $\frac{1}{x+1}$ 分数 1\over{x+1} $1\over{x

https://www.zdaiot.com/Tools/%E6%9D%82%E4%B8%83%E6%9D%82%E5%85%AB/%E6%9E%81%E5%8C%96SAR%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%AE%80%E4%BB%8B/

https://www.zdaiot.com/Tools/Md&Office/Markdown%E5%85%AC%E5%BC%8F/

https://www.zdaiot.com/Python/%E5%9F%BA%E7%A1%80%E8%AF%AD%E6%B3%95/Python%20yield%E8%AF%A6%E8%A7%A3/

https://www.zdaiot.com/Python/%E5%9F%BA%E7%A1%80%E8%AF%AD%E6%B3%95/Python%E8%BF%AD%E4%BB%A3%E5%99%A8/

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SSH首先在服务器上安装ssh的服务器端，Ubuntu默认不安装1sudo apt-get install openssh-server启动ssh-server。1/etc/init.d/ssh restart确认ssh-server已经正常工作。123netstat -tlptcp6 0 0 *:ssh : LISTEN -

https://www.zdaiot.com/MachineLearning/Few-shot%20Learning/Few-Shot%20Learning%E7%BB%BC%E8%BF%B0/

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如果以下没有你需要的数学公式，你还可以从这里寻找short-cn.pdf常用语法 标志 符号 显示 上标 x^y $x^y$ 下标 x_y $x_y$ 四周标注 \sideset{^1_2}Y{^3_4}Y $\sideset{^1_2}{^3_4}Y$ 分数 \frac{1}{x+1} $\frac{1}{x+1}$ 分数 1\over{x+1} $1\over{x

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https://www.zdaiot.com/Linux/%E8%BD%AF%E4%BB%B6/ubuntu%E4%B8%8B%E5%B0%86%E5%BA%94%E7%94%A8%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%BF%AB%E6%8D%B7%E6%96%B9%E5%BC%8F%E6%B7%BB%E5%8A%A0%E5%88%B0%E5%90%AF%E5%8A%A8%E5%99%A8/

在Ubuntu Dash home中创建图标进行快速启动，有两种方法。第一种方法在.local/share/applications/路径下创建xxx.desktop文件，在此路径下创建的快捷方式只能当前用户可见。一些Appimage创建的快捷启动图标通常放在这里。第二种方法在/usr/share/applications这个目录，其中存放的全部是所有用户可见的快捷方式。在该目录创建xxx.des

https://www.zdaiot.com/Tools/GIt/Python%E8%84%9A%E6%9C%AC%E5%AE%9E%E7%8E%B0Github%E4%B8%8Afork%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E4%B8%8E%E5%8E%9F%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%90%8C%E6%AD%A5%E6%9B%B4%E6%96%B0/

https://www.zdaiot.com/MachineLearning/Few-shot%20Learning/Siamese%20Neural%20Networks%20for%20One-shot%20Image%20Recognition/#more

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https://www.zdaiot.com/ML%20Frameworks/Pytorch/Pytorch%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%8E%87%E6%8E%A7%E5%88%B6/#more

https://www.zdaiot.com/MLFrameworks/Pytorch/Pytorch%E4%B8%80%E7%BB%B4%E5%8D%B7%E7%A7%AF/

https://www.zdaiot.com/MachineLearning/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86/

https://www.zdaiot.com/Linux/%E5%B8%B8%E7%94%A8%E6%8C%87%E4%BB%A4/SSH%E3%80%81SFTP%E3%80%81SCP%E6%80%BB%E7%BB%93/

https://www.zdaiot.com/Python/%E5%B8%B8%E7%94%A8%E7%AC%AC%E4%B8%89%E6%96%B9%E5%8C%85/Python%E5%90%84%E7%B1%BB%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%BA%93%E5%AF%B9%E6%AF%94%E6%80%BB%E7%BB%93/

本文的主要内容主要来自于这里，我觉得总结的不错，所以特地转载过来，并添加了一下自己的注解。最近在研究深度学习视觉相关的东西，经常需要写python代码搭建深度学习模型。比如写CNN模型相关代码时，我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作。我最常用的图像库当然是opencv，很强大很好用，但是opencv也有一些坑，不注意的话也会搞出大麻烦。近期我也在看一些别人写的代码，因

https://www.zdaiot.com/Python/%E5%B8%B8%E7%94%A8%E7%AC%AC%E4%B8%89%E6%96%B9%E5%8C%85/Python%E7%89%88%E6%9C%ACOpencv%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%8F%8A%E4%B8%80%E4%BA%9B%E9%97%AE%E9%A2%98/

常用指令从github中同步代码到本地，以github分支为master为例1git pull origin master从本地同步代码到github，以同步所有代码，github分支为master为例：123git add .git commit -m "init"git push origin master

https://www.zdaiot.com/Tools/Md&Office/html%E8%BD%ACmarkdown/

https://www.zdaiot.com/Tools/GIt/github%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8A%80%E5%B7%A7/

https://www.zdaiot.com/Linux/%E8%BD%AF%E4%BB%B6/ubuntu%E5%AE%89%E8%A3%85ftp/

安装ftp123456sudo apt-get install vsftpd # 安装service vsftpd start # 启动sudo mkdir /yourftpdir # 新建yourftpdir目录sudo useradd -d /yourftpdir uftp # 新建用户uftpsudo passwd uftp # 置密码sudo chown uftp:uftp /yourft

https://www.zdaiot.com/Python/%E5%AE%9E%E6%88%98/Python%E4%BA%A7%E7%94%9F%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%95%B0/

Python产生随机数的功能在random模块中实现，实现了各种分布的伪随机数生成器该模块可以生成0到1的浮点随机数，也可以在一个序列中进行随机选择，产生的随机数可以是均匀分布，高斯分布，对数正态分布，负指数分布以及alpha，beta分布，但是呢，这些随机数不适合使用在以加密为目的的应用中你也可以自己派生一个Random类的子类，自己去实现子类中的random()，seed()，getstate

https://www.zdaiot.com/Tools/%E6%9D%82%E4%B8%83%E6%9D%82%E5%85%AB/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E6%96%87%E6%A1%A3%E4%B9%A6%E5%86%99%E6%B3%A8%E6%84%8F%E4%BA%8B%E9%A1%B9/

https://www.zdaiot.com/Python/%E5%AE%9E%E6%88%98/Python%E5%B8%B8%E7%94%A8%E8%84%9A%E6%9C%AC/

https://www.zdaiot.com/C/Make&Debug/Makefile/

https://www.zdaiot.com/MLFrameworks/Pytorch/Pytorch%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%80%BB%E7%BB%93/

如果以下没有你需要的数学公式，你还可以从这里寻找short-cn.pdf常用语法 标志 符号 显示 上标 x^y $x^y$ 下标 x_y $x_y$ 四周标注 \sideset{^1_2}Y{^3_4}Y $\sideset{^1_2}{^3_4}Y$ 分数 \frac{1}{x+1} $\frac{1}{x+1}$ 分数 1\over{x+1} $1\over{x

https://www.zdaiot.com/Python/%E5%B8%B8%E7%94%A8%E7%AC%AC%E4%B8%89%E6%96%B9%E5%8C%85/Pandas%E5%BA%93%E4%BD%BF%E7%94%A8/

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https://www.zdaiot.com/Python/%E8%B5%B7%E6%AD%A5/Anaconda%E4%BD%BF%E7%94%A8/

https://www.zdaiot.com/Python/%E5%AE%9E%E6%88%98/list%E6%93%8D%E4%BD%9C%E6%80%BB%E7%BB%93/

https://www.zdaiot.com/Python/%E5%B8%B8%E7%94%A8%E7%AC%AC%E4%B8%89%E6%96%B9%E5%8C%85/Matplotlib%E6%95%99%E7%A8%8B/

网上看到一篇文章，感觉不错，复制粘贴到此，并添加一些自己的东西。本文为译文，原文载于此，译文原载于此。本文欢迎转载，但请保留本段文字，尊重作者和译者的权益。谢谢。: )介绍Matplotlib 可能是 Python 2D - 绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。

https://www.zdaiot.com/MachineLearning/Few-shot%20Learning/Matching-Networks-for-One-Shot-Learning/

https://www.zdaiot.com/MachineLearning/Few-shot%20Learning/Meta%20Learning%E5%9F%BA%E7%A1%80/

https://www.zdaiot.com/Machine%20Learning/%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%90%86%E8%AE%BA/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E5%89%B2%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0/