Vue笔记-生成二级菜单
const menu = [
{
"title": "主页大厅"
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"title": "推广中心"
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{
"title": "寻求帮助",
"children": [
{
"title": "常见问题"
},
{
"title": "问题解答"
Diocp学习笔记 5、注册客户端类 TIOCPCoderClientContext （TMyClientContext的引用）
在事例里TMyClientContext多处用到了self操作，或者Self.WriteObject(pvObject)操作，最开始不太明白，实际上是服务端在运行时注册了客户端类如下 FTcpServer.RegisterContextClass(TMyClientContext); // 注册客户端Context
那么程序在接收到消息时，会创建一个客户端的类TMyClientContext，在此类下执行的函数。调用的变量实际就是TIOCPCoderClientContext，而SELF则
tensor 张量的学习
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/86563523 Tensor 张量，在 tf 中所有的数据都通过张量流来传输，在 tf 中张量的维数被描述为‘阶’，张量是以 list 的形式存储的，但不是 list ，list 中有几重括号，对应的张量就是几阶。t = [[1,2],[1,3]],就是一个二阶张量。实际上，一阶张量可以理解成向量，二阶张量是矩阵，但是张量的维度可以很高。三维
tf.map_fn( )的用法
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map_fn(fn, elems, dtype=None, parallel_iterations=None, back_prop=True,
swap_memory=False, infer_shape=True, name=None) 其中 fn 是一个可调用函数，可以使用 lambda 来表示，e
prelu（）的 tf 代码
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def prelu(self, _x):
alphas = tf.get_variable('alpha', _x.get_shape()[-1], initializer=tf.constant_initializer(0.0),
d
tf 中权重初始化方法
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/86602236 最常见的两类方法就是 msra 的 he_initialization 和 Xavier initialization 。
def conv_var(kernel_size, in_channels, out_channels, init_method, name):
shape = [kernel_size[0],
如何打开计算机中隐藏文件夹
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/87261862 开始 - 控制面板 上面菜单栏的 工具 选项 打开其中的 文件夹选项 中的 查看 将其改为 不显示 即可 当然这不常用，找到之后可以再还原回去。
cifar10 数据的下载和使用
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/87267668 cifar 是重要的评测数据集
import cv2
import numpy as np
from keras.datasets import cifar10
from keras.utils import np_utils
nb_train_samples = 3000
nb_valid_samples = 100
ImportError: No module named 'tensorflow.python'
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/87454682 ImportError: No module named 'tensorflow.python 出现这个错误之后，只需要 cmd 中重新输入：
pip uninstall tensorflow
pip uninstall tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu 即可，我之所以
使用 python 读取图像数据，提高数据预处理速度
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/87531272
import cv2
import time
import glob
'''
首先需要从处理内容的文件列表开始
使用 for 循环逐个处理每个数据，然后在每个循环迭代上运行预处理
'''
# loop through all jpg file in the current folder
# resize each one
ImportError: No module named 'keras_retinanet.utils.compute_overlap'
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/87784967 I get the error ModuleNotFoundError: No module named 'keras_retinanet.utils.compute_overlap', how do I fix this? Most likely you are running the code from the clone
PSPNet tensorflow 版本代码测试时总是报 No checkpoint file found
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/87867291 在跑 PSPNet tensorflow版本的源码时，遇到这个问题，看了下代码 inference.py 中 只需要更改 SNAPSHOT_DIR 中的地址即可，将预训练的四个文件（选的cityscapes）放到新建的model文件下，但是始终报上面那个错误，最终将生成的四个预训练文件中的 checkpoint.txt 中的
ValueError: Variable conv1_1_3x3_s2/weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=Tr
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/87869330 在运行 ICNet 的tensorflow版本的demo时出现了上述错误，更改很简单，在代码前面加一句
tf.reset_default_graph() 即可。
RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/87876643 RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same torchsummary.summary( )中出现了上述错误，torchsummary是应用在pytorch中的一种
up1 = merge([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv3), conv2], mode='concat', concat_axis=1) TypeError: 'mod
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/87896717 up1 = merge([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv3), conv2], mode='concat', concat_axis=1) TypeError: 'module' object is not callable 在跑 unet keras 版本的代码时出现了上述的错误，其实一开始还有
ValueError: It seems that you are using the Keras 2 and you are passing both `kernel_size` and `stri
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/88092816 ValueError: It seems that you are using the Keras 2 and you are passing both `kernel_size` and `strides` as integer positional arguments. For safety reasons, this i
gcc编译选项的-g -pg和-l
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#include <stdio.h>
int main()
{
bool b = false;
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