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# 课堂 机器学习≈\approx≈ 构建映射函数 有精确解，用逻辑和规则判断就可以实现的任务，不需要机器学习 # 实验 # 实验 1：聚类算法 ——K-Means 聚类实现图像压缩 # 原理 用所属的中心像素点代替该点的像素值 # 和 KNN 区别 # 库函数 sklearn.cluster.KMeans 参数名 含义 max_iter 最大的迭代次数，一般如果是凸数据集的话可以不管这个值，如果数据集不是凸的，可能很难收敛，此时可以指定最大的迭代次数让算法可以及时退出循环 n_init 因为 k means...

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git commit 之后，想撤销 commit - 霜末之冬 - 博客园 (cnblogs.com) 大文件可能已经 commit 了，此时要 push，需要先撤销 commit
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创建新 Docker 容器时出现 “The container name "/xxx" is already in use by container xxxxxxxxxxx...” 问题的解决办法
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# 配置环境 # mac 安装 node # 安装 npm git clone https://gitee.com/mirrors/nvm.git ~/.nvm && cd ~/.nvm && git checkout `git describe --abbrev=0 --tags` https://www.shangmayuan.com/a/f8cac747ffb4419fa95382bf.html # 为 npm 配置环境变量 vim ~/.zshrc打开文件：将下面的代码帖到光标处 export...
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random.sample () 和 numpy.random.choice () 的优点都是可以指定抽样的个数，一次性从列表中不重复地抽样出指定个数的元素，其中 random.sample () 默认就是不重复抽样（不放回的抽样），而 numpy.random.choice () 默认是可以重复抽样，要想不重复地抽样，需要设置 replace 参数为 False idxes = random.sample(range(len(X)), n_clusters) idxes = np.linspace(0, len(X) - 1, n_clusters, dtype='int')
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/335970913 图像裁剪 Crop 图像裁剪就是将三维的医学图像裁剪到它的非零区域，具体方法就是在图像中寻找一个最小的三维 bounding box，该 bounding box 区域以外的值为 0，使用这个 bounding box 对图像进行裁剪。相比裁剪前，裁剪后的图像对于最后的分割结果没有影响，但是却可以减小图像尺寸，避免无用的计算，提高计算效率。有效解决外围全黑背景相对较多的问题， <img src="preprocess-nunet.assets/003-23.png"...
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所有的数据 <img src="PaddlePaddle/image-20210826214934254.png" alt="image-20210826214934254" style="zoom:50%;" /> # OCRnet 步骤 进入 <img src="PaddlePaddle/image-20210826214539844.png"...
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numpy 中的复制（copy） 一些返回值注意 函数 返回值 示例 hstack array o = np.hstack((o, fea[i * 10 + j].reshape((32, 32)).T)) resize inplace O.resize(320, 320) <br />io.imsave(os.path.join(dir, "faces.png"), O)
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利用 xlwings 写入一行或一列 Excel 数据 from xlwt import *import osimport numpy as npimport copy# 创建一个工作簿def size_format(size): if size < 1e3: return '%.1fB' % size elif size < 1e6: return '%.1fKB' % (size / 1e3) elif size < 1e9: return '%.1fMB' % (size / 1e6) elif...