python中//是什么符号 [问题点数:40分,结帖人yagamil]

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金牌 2013年7月 总版技术专家分月排行榜第一
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红花 2013年7月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2015年9月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2013年6月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2018年9月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
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蓝花 2018年2月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
2017年10月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
2017年4月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
2013年11月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
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蓝花 2015年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
2015年4月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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红花 2016年10月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
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python的type和__class__是什么意思
还有 class e(object):pass f=e() print type(f) 返回 这个__main__是什么意思啊
vc的pDC->是什么意思
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python[:,2]是什么意思
这是numpy的切片操作,一般结构如num[a:b,c:d],分析时以逗号为分隔符,逗号之前为要取的num行的下标范围(a到b-1),逗号之后为要取的num列的下标范围(c到d-1);如果是这种num[:b,c:d],a的值未指定,那么a为最小值0;如果是这种num[a:,c:d],b的值未指定,那么b为最大值;c、d的情况同理可得。 如果遇到num[a:b,None],表示该维不进行切片,而是...
Python from . import 模块 是什么意思?
<em>python</em> import 讲解 一. 官方文档 sound/ Top-level package init.py Initialize the sound package formats/ Subpackage for file format conversions init.py w...
数学常见的arg min,arg max是什么意思
arg    是变元(即自变量argument)的英文缩写。 arg min 就是使后面这个式子达到最小值时的变量的取值 arg max 就是使后面这个式子达到最大值时的变量的取值 例如 函数F(x,y): arg  min F(x,y)就是指当F(x,y)取得最小值时,变量x,y的取值 arg  max F(x,y)就是指当F(x,y)取得最大值时,变量x,y的取值
关于Pythonif __name__ == '__main__':的问题
您好,请教一个很初级的<em>python</em>问题: 我在研究BitTorrent的时候自己写了一段代码,存入testMain.py这个文件: #!/usr/bin/env <em>python</em> # -*- coding
制表符'\t' 是什么意思?
#include using namespace std; int main() { cout<<<<
return EXIT_SUCCESS;是什么意思?
#include #include using namespace std; int main(int argc, char *argv) { int a;
exit(1)是什么意思?
template AType &atype :: operator(int i) { if(isize - 1) { cout << "\nI
有句代码str[j]='\0'是什么意思啊?
有句代码str='\0'是什么意思啊? int i,j; for(i=j=0;str!='0';i++) int(str!=ch) str=str; str='\0'; 最后那句代码,把空格赋给字符串
try finally ()表示什么意思
这种try 结构表示什么意思 (一般理解try catch (异常捕获) ) 但是下面用的哦是 try finally {() 表示什么意思,如果过程有异常会如哦? try { conn = DBCo
make -j4是什么意思
看书上说 1) make(1)只衍生一个作业//作业是什么意思?make(1) 是不是就是make的意思? 2) 在双处理器上make -j4,难道是让每个处理器跑两个作业?那和make -j2效率相
vb的mid$是什么意思?
我知道mid()的含义,但是不太清楚它后头带上个$是什么意思?请知道者解释
Parse error 什么意思
Parse error 什么意思
c语言的“~”符号是什么意思?
buf=~buf; 这里~是干吗的?
js if(!value)是什么意思?
if(!value)是什么意思?value不等于null? 另外还想问一下,比如有个方法是 function(string 字段名){ return model.字段名; } 字段名是动态的,如果实现
python%代表什么意思?
<em>python</em><em>中</em>%: 1. 求模运算,相当于mod,也就是计算除法的余数,比如5%2就得到1。 2. %还用在<em>python</em>的格式化输出,比如:      a = 'test'      print 'it is a %s' %(a)      打印的结果就是 it is a test...
关于取正负号运算的表达式问题.
一个很菜的问题.. ^_^ 有一个变量,我想只要它的正负号参与表达式的运算.应该怎么写呢?力求简洁高效. 我想到的一个笨方法是 举例:(这里只想y的正负号参与运算...) int x = 10; in
pycharm运行mnist_show.py出现如下问题,
# 这是深度学习入门这本书里的一段代码,请问这个问题是什么意思以及怎样解决? 报错如下:(下面有源代码)Python 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 17:13:21) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] on win32 runfile('E:/PycharmProjects/deep-learning-from-scratch-master/ch03/mnist_show.py', wdir='E:/PycharmProjects/deep-learning-from-scratch-master/ch03') Converting train-images-idx3-ubyte.gz to NumPy Array ... Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3296, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "", line 1, in runfile('E:/PycharmProjects/deep-learning-from-scratch-master/ch03/mnist_show.py', wdir='E:/PycharmProjects/deep-learning-from-scratch-master/ch03') File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.1\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.1\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "E:/PycharmProjects/deep-learning-from-scratch-master/ch03/mnist_show.py", line 13, in (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False) File "E:\PycharmProjects\deep-learning-from-scratch-master\dataset\mnist.py", line 106, in load_mnist init_mnist() File "E:\PycharmProjects\deep-learning-from-scratch-master\dataset\mnist.py", line 76, in init_mnist dataset = _convert_numpy() 源代码为:# coding: utf-8 mnist_show.py:::: import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np from dataset.mnist import load_mnist from PIL import Image def img_show(img): pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img)) pil_img.show() (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False) img = x_train[0] label = t_train[0] print(label) # 5 print(img.shape) # (784,) img = img.reshape(28, 28) # 把图像的形状变为原来的尺寸 print(img.shape) # (28, 28) img_show(img) mnist.py::: # coding: utf-8 try: import urllib.request except ImportError: raise ImportError('You should use Python 3.x') import os.path import gzip import pickle import os import numpy as np url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' key_file = { 'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz', 'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz' } dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl" train_num = 60000 test_num = 10000 img_dim = (1, 28, 28) img_size = 784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name if os.path.exists(file_path): return print("Downloading " + file_name + " ... ") urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name, file_path) print("Done") def download_mnist(): for v in key_file.values(): _download(v) def _load_label(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...") with gzip.open(file_path, 'rb') as f: labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8) print("Done") return labels def _load_img(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...") with gzip.open(file_path, 'rb') as f: data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16) data = data.reshape(-1, img_size) print("Done") return data def _convert_numpy(): dataset = {} dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label']) return dataset def init_mnist(): download_mnist() dataset = _convert_numpy() print("Creating pickle file ...") with open(save_file, 'wb') as f: pickle.dump(dataset, f, -1) print("Done!") def _change_one_hot_label(X): T = np.zeros((X.size, 10)) for idx, row in enumerate(T): row[X[idx]] = 1 return T def load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False): """读入MNIST数据集 Parameters ---------- normalize : 将图像的像素值正规化为0.0~1.0 one_hot_label : one_hot_label为True的情况下,标签作为one-hot数组返回 one-hot数组是指[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]这样的数组 flatten : 是否将图像展开为一维数组 Returns ------- (训练图像, 训练标签), (测试图像, 测试标签) """ if not os.path.exists(save_file): init_mnist() with open(save_file, 'rb') as f: dataset = pickle.load(f) if normalize: for key in ('train_img', 'test_img'): dataset[key] = dataset[key].astype(np.float32) dataset[key] /= 255.0 if one_hot_label: dataset['train_label'] = _change_one_hot_label(dataset['train_label']) dataset['test_label'] = _change_one_hot_label(dataset['test_label']) if not flatten: for key in ('train_img', 'test_img'): dataset[key] = dataset[key].reshape(-1, 1, 28, 28) return (dataset['train_img'], dataset['train_label']), (dataset['test_img'], dataset['test_label']) if __name__ == '__main__': init_mnist()
在jsp使用是什么意思?
我这里有一个页面是这样写的,
return(0)是什么意思
如题
请问这句话的Integer.MIN_VALUE是什么意思?
public class JXCInfo { private JLabel backLabel; private JDesktopPane desktopPane; private JFrame fr
> < 什么意思
&gt; &lt; 这两个是什么东西?什么意思?
min 和 s.t. 是什么意思
“s.t.”,指 subject to,受限制于...。例如:目标函数:min {x+2} 约束条件:s.t. x={1,2,3}其题意为,求x+2的最小值以使得x的取值为1、2、3时。或者理解为,x的取值为1、2、3时,求x+2的最小值。...
python 参数定义是什么意思
<em>python</em> <em>中</em>有些函数的定义让我看得有些云里雾里,希望大家可以给我分析一下,如: 以下是 eval() 方法的语法: eval(expression]) 参数 expression:表达式。 glo
Python for循环和if判断问题
``` if cc['filter']: for key,value in cc['filter'].items(): for cs in value: if re.search(cs,item[key]) is None: print('pass') item = item else: print('not pass') item = None break return item ``` --- 代码如上,从filter里获取正则表达式和要匹配的字段(filter的数据在下面),如果正则匹配的结果是None(说明没有匹配到)这条数据没问题,如果匹配到了,整个item=None,跳出循环。 但是现在有三个字段,四个正则,只要匹配结果是None,循环就结束了,后面的正则就不会执行了...按理说不应该把全部的正则匹配一遍么或者遇到else为止么 ``` 'filter':{ 'title': [ '.*?_国网', '题材瞻', ], 'content': [ '\(来源:.*?\)' ], 'source':[ '.*?hangq' ], 'url':[] }` ``` item的数据: ``` item = {'content': '(来源:新浪网)一、题材前瞻 1、MicroLED显示技术突破量产关卡商用进程有望进一步加速、国星光电、华灿光电。 (来源:<em>中</em>国网财经)', 'source': '旺角资讯', 'title': '个股精选(题材前瞻)_<em>中</em>国网', 'url': '', } ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/17/1558069925_207854.jpg) 如图,filter里有四个正则需要匹配,但是实际上只匹配了两个,后面的就没运行了
Linux$?是什么意思?
最近在看Linux Shell,一直搞不懂$?是什么,请高手赐教。拜谢!
什么是python?
什么是<em>python</em>? <em>python</em> 是一门非常简单易学好用,同时功能强大的编程语言,具有丰富和强大的库,开发效率特别高。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。 <em>python</em> 是一门的面向对象的解释型编程语言,Python语法简洁清晰优雅,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。<em>python</em>能用来做啥? 一般编程语言能做
python入门, name ‘aaa' is not defined这个怎么解决
#!/usr/bin/<em>python</em>$ 2 #-*-coding: utf8 -*-$ 3 $ 4 s = input("input your name:")$ 5 print "hello,%s" %
|与|| ,&与&& 分别表示什么意思?
|与|| ,&与&& 分别表示什么意思 ,请解释一下
css里的&符号是代表什么意思呢?
.bordered { &amp;amp;.float { float: left; } .top { margin: 5px; } } 等同于: .bordered.float { float: left; } .bordered .top { margin: 5px; } .bordered.float 是串联选择器,作用在同一标签上 .bord...
if(!L.elem)exit(OVERFLOW)? exit函数用法
严蔚敏书上面的一段代码。有点看不懂。exit函数是退出的意思。那<em>中</em>间的参数都有什么?除了OVERFLOW。都代表什么意义?什么情况下使用? 如果内存分配失败则退出。在平常用是不是if(!malloc.
Python这个是什么意思——line.split('\t') 谢谢
这是处理的一个excel数据表格用到的。 每部分是什么意思,用来做什么的?
FETCH NEXT FROM是啥意思
1) 计算订单的总额 use NorthWind GO DECLARE @each money,@total money set @total=0 DECLARE totalcur CURSOR LO
C++里这些符号是什么意思
C++里这些<em>符号</em>是什么意思 >> -> 如char szClassName; cin >> szClassName; cardManager-> GetErrorMessageObj()-> setE
Pythontype()函数没有__name__属性怎么解决
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[Error] ld returned 1 exit status
这个到底什么错啊,就是一个普通的c++ helloworld程序,devcpp下的 蓝桥杯网页上下的。。。。。我在Windows下用命令行编译都能过,就是在devcpp下不能过,还有图上面那两个lin
为什么现在还有很多人用vb,都是用来干什么的啊
我看语言排名vb一直在十几位的样子,2%不到点,人还不少,是不是主要用来开发asp还是什么啊,另外开发工具是不是用vb6
导出Excel的时候如何去掉制表符?
首先,我不知道到底是哪列数据<em>中</em>有制表符,所以如何在导出Excel的时候如何去掉数据<em>中</em>的制表符?
c#,catch(Exception ex)的ex是什么意思
catch(Exception ex) { MessageBox.Show(ex.Message); ex就表示捕获的异常类对象。
template 是什么意思
template 是什么意思?最好能给个简单例子来讲讲。谢谢
Python怎么去掉字符串默认的引号?
大家好,刚接触Python不久,最近在写一个小程序,需要生成一个sql<em>中</em>的命令'CURRENT TIMESTAMP',但是因为是在sql<em>中</em>的命令,所以不能带引号,不知道如何去掉这个str类型默认带的单
math.abs()是什么意思?
math.abs()是什么意思?以及与math相关的其它函数
python del arr[-1] 是什么意思呀?
<em>python</em> del arr 是什么意思呀?
__name__ == '__main__' 到底是什么意思
__name__ == '__main__'到底是什么意思 相信许多人初学 Python 时,常会在例子程序<em>中</em>看到如下语句: if __name__ == '__main__': foo() # 或其他语句 第 1 行的__name__ == '__main__'到底是什么意思呢? 首先,如果你永远都只执行一个 xxx.py,而不去 import它的话,那你完全不需要了解这是什么。例如...
请问下Dev-Cpp\collect2.exe [Error] ld returned 1 exit status是怎么回事
请问下,为什么编译提示是:重复定义main 主函数了呢?难道一个工程下不能建两个源文件吗? Dev-Cpp\collect2.exe ld returned 1 exit status 这个是什么意
关于$.ajax success : function(result) 不执行的问题
这是部分前端代码 $.ajax({ type : "post", async : true, //异步请求(同步请求将会锁住浏览器,用户其他操作必须等待请求完成才可以执行) url : "yearco
python s == s[::-1]是什么意思?
关于序列可以使用这种方式,被称为切片,例如,列表,元组等
python制表符
为什么写代码的时候tap,键是四个字符,但是打制表符\t就变成缩进了8个字符
mnist教程使用自己的数据,load_data该如何定义?
在学习mnist时使用官方数据包, 换成自己的数据集,(x_train, y_train)=mnist.load_data()代码<em>中</em>的mnist该怎样替换? 直接删除mnist,提示load_data未定义,自己随机添加一个数据名例如“s”,则报错提示s未定义,请问该怎么修改?
while (scanf("%d",&i)==1) 是什么意思?
不知道while (scanf("%d",&i)==1) 是什么意思?要如何结束?goto 语句运用是否得当? #include "stdio.h" int main(void) { int i; h
keras 训练网络时出现ValueError
rt 使用keras<em>中</em>的model.fit函数进行训练时出现错误:ValueError: None values not supported. 错误信息如下: ``` File "C:/Users/Desktop/MNISTpractice/mnist.py", line 93, in model.fit(x_train,y_train, epochs=2, callbacks=callback_list,validation_data=(x_val,y_val)) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1575, in fit self._make_train_function() File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 960, in _make_train_function loss=self.total_loss) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py", line 87, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\optimizers.py", line 432, in get_updates m_t = (self.beta_1 * m) + (1. - self.beta_1) * g File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\<em>python</em>\ops\math_ops.py", line 820, in binary_op_wrapper y = ops.convert_to_tensor(y, dtype=x.dtype.base_dtype, name="y") File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\<em>python</em>\framework\ops.py", line 639, in convert_to_tensor as_ref=False) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\<em>python</em>\framework\ops.py", line 704, in internal_convert_to_tensor ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\<em>python</em>\framework\constant_op.py", line 113, in _constant_tensor_conversion_function return constant(v, dtype=dtype, name=name) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\<em>python</em>\framework\constant_op.py", line 102, in constant tensor_util.make_tensor_proto(value, dtype=dtype, shape=shape, verify_shape=verify_shape)) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\<em>python</em>\framework\tensor_util.py", line 360, in make_tensor_proto raise ValueError("None values not supported.") ValueError: None values not supported. ```
在VC看到: cs.style &= ~FWS_PREFIXTITLE, 这是什么意思啊,我是说&=什么意思,在FWS_PREFIXTITLE前为什么加一个~
在VC<em>中</em>看到: cs.style &= ~FWS_PREFIXTITLE, 这是什么意思啊,我是说&=什么意思,在FWS_PREFIXTITLE前为什么加一个~,谢谢各位了!
“0d 0a”这两个字符是什么涵义
其实这是从打字机的概念来的: 0x0d =&amp;gt; \r, carrige return, 指打字头归位的动作 0x0a =&amp;gt; \n, new line, 指打字机上卷一行的动作 Windows 在行尾使用 CRLF (carriage return/line feed, 0d 0a) UNIX 好像只使用 LF(0a) 0d------回车<em>符号</em>------&quot;\r&quot; 0a------换...
html是什么意思
刚接触一个小程序,对<br>看不懂,指点一下
oracle=>是什么意思呢?
declare type emp_record is record(f_name employees.first_name%type,h_date employees.hire_date%type); v_emp_record emp_record; cursor c3(dept_id number,j_id varchar2) return emp_record is select first_name,hire_date from employees where department_id=dept_id and job_id=j_id; begin open c3(j_id=>'AD_VP',dept_id=>90); loop fetch c3 into v_emp_record; if c3%found then dbms_output.put_line(v_emp_record.f_name||'的雇用日期是:'||v_emp_record.h_date); else dbms_output.put_line('已经处理完结果集'); exit; end if; end loop; close c3; end;
OpenCVMat的type
opencv<em>中</em>Mat存在各种类型,其<em>中</em>mat有一个type()的函数可以返回该Mat的类型。类型表示了矩阵<em>中</em>元素的类型以及矩阵的通道个数,它是一系列的预定义的常量,其命名规则为CV_(位数)+(数据类型)+(通道数)。具体的有以下值: 来源:链接
try catch 是什么意思。
try { m_pRs->Open((_bstr_t)sql,m_pCon.GetInterfacePtr(),adOpenKeyset,adLockOptimistic,adCmdText); Lo
python测试类报错:AttributeError: module '__main__' has no attribute 'test_name_functi
初学<em>python</em>,编写一个函数的单元测试,然后报错如下: EE ====================================================================
Namenode 格式化
在经过多次练习后,对操作流程也很熟悉,先配置5个文件,关闭防火墙、selinux,然后namenode格式化,成功后起节点但架不住皮啊,后果就是错误极难发现这个就我昨儿碰到的,反复查看没辙,文件配置没毛病,防火墙和selinux也关着呢   一问老师,分分钟解决了!找不到问题,那就查看日志呗   直接切入根源所在,按着日志说的去查,搞定从这我体会到了日志的重要性,去网上也搜了一些查看日志的命令: ...
Thread.sleep(1000)是什么意思?有什么作用?
一段进度条的程序,其<em>中</em>主程序里有Thread.sleep(1000)是什么意思?有什么作用? import java.awt.*; import java.awt.event.*; import ja
如何在 Python 获取列表元素的数量?
items = [] items.append("apple") items.append("orange") items.append("banana") # FAKE METHOD:: items.amount() # Should return 3 How do I get the number of elements in the list? 转载于:https://stackoverflow.com/questions/1712227/how-to-get-the-number-of-elements-in-a-list-in-<em>python</em>
* \r \r\n \t的区别,是什么意思
\n 软回车: 在Windows <em>中</em>表示换行且回到下一行的最开始位置。相当于Mac OS 里的 \r 的效果。 在Linux、unix <em>中</em>只表示换行,但不会回到下一行的开始位置。\r 软空格: 在Linux、unix <em>中</em>表示返回到当行的最开始位置。 在Mac OS <em>中</em>表示换行且返回到下一行的最开始位置,相当于Windows 里的 \n 的效果。\t ...
BYTE*到底什么意思啊?
/*********************************************************************** * Sobel边缘检测 (scale=0.5) * 参
C语言的%f和%lf搞不明白
double d=12.123456789; printf("%12.9f",d); 很精确的输出了12.123456789一个字不漏 但问题是%f不是对应单精度的吗?不是只能保证6位小数位的吗?为啥
linux #chmod –R 777 * 是什么意思
chmod:在linux系统<em>中</em>它用于改变文件或目录的访问权限。用户用它控制文件或目录的访问权限。参数-R : 对目前目录下的所有档案与子目录进行相同的权限变更(即以递回的方式逐个变更) 。777:分别对应文件实际拥有者,文件实际拥有者所在的组,其它用户的权限,数字权限是基于八进制数字系统而创建的,读权限(read,r)的值是4,写权限(write,w)的值是2,执行权限(execute,x)的值是
CSS 的rel="stylesheet" 表示什么意思啊?
这里的rel="stylesheet"表示什么意思?
python的%s%是什么意思
它是一个字符串格式化语法(它从C借用)。 请参阅  “格式化字符串”: Python支持将值格式化为字符串。虽然这可以包括非常复杂的表达式,但最基本的用法是将值插入到%s 占位符的字符串<em>中</em>  。 编辑:  这是一个非常简单的例子: name = raw_input("who are you?") print "hello %s" % (name,) 该  %s 令
yolo3 darknet.py问题
我用darknetAB https://github.com/AlexeyAB/darknet 编译gpu版本后生成darknet.py文件 然后我也编译了yolo_cpp_dll.sln文件 生成dll文件 然后运行darknet.py文件 不显示图片 异常退出 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/02/1572688446_628910.png) 百度了这个问题 有人说要换<em>python</em>3.5版本 我也尝试了 但是也是不行 不会显示图片。请问各位大佬到底怎么解决??急!!!谢谢!!! ``` #!<em>python</em>3 """ Python 3 wrapper for identifying objects in images Requires DLL compilation Both the GPU and no-GPU version should be compiled; the no-GPU version should be renamed "yolo_cpp_dll_nogpu.dll". On a GPU system, you can force CPU evaluation by any of: - Set global variable DARKNET_FORCE_CPU to True - Set environment variable CUDA_VISIBLE_DEVICES to -1 - Set environment variable "FORCE_CPU" to "true" To use, either run performDetect() after import, or modify the end of this file. See the docstring of performDetect() for parameters. Directly viewing or returning bounding-boxed images requires scikit-image to be installed (`pip install scikit-image`) Original *nix 2.7: https://github.com/pjreddie/darknet/blob/0f110834f4e18b30d5f101bf8f1724c34b7b83db/<em>python</em>/darknet.py Windows Python 2.7 version: https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/fc496d52bf22a0bb257300d3c79be9cd80e722cb/build/darknet/x64/darknet.py @author: Philip Kahn @date: 20180503 """ #pylint: disable=R, W0401, W0614, W0703 from ctypes import * import math import random import os def sample(probs): s = sum(probs) probs = [a/s for a in probs] r = random.uniform(0, 1) for i in range(len(probs)): r = r - probs[i] if r < 0: raise ValueError("ForceCPU") try: global DARKNET_FORCE_CPU if DARKNET_FORCE_CPU: raise ValueError("ForceCPU") except NameError: pass # print(os.environ.keys()) # print("FORCE_CPU flag undefined, proceeding with GPU") if not os.path.exists(winGPUdll): raise ValueError("NoDLL") lib = CDLL(winGPUdll, RTLD_GLOBAL) except (KeyError, ValueError): hasGPU = False if os.path.exists(winNoGPUdll): lib = CDLL(winNoGPUdll, RTLD_GLOBAL) print("Notice: CPU-only mode") else: # Try the other way, in case no_gpu was # compile but not renamed lib = CDLL(winGPUdll, RTLD_GLOBAL) print("Environment variables indicated a CPU run, but we didn't find `"+winNoGPUdll+"`. Trying a GPU run anyway.") else: lib = CDLL("./libdarknet.so", RTLD_GLOBAL) lib.network_width.argtypes = [c_void_p] lib.network_width.restype = c_int lib.network_height.argtypes = [c_void_p] lib.network_height.restype = c_int copy_image_from_bytes = lib.copy_image_from_bytes copy_image_from_bytes.argtypes = [IMAGE,c_char_p] def network_width(net): return lib.network_width(net) def network_height(net): return lib.network_height(net) predict = lib.network_predict_ptr predict.argtypes = [c_void_p, POINTER(c_float)] predict.restype = POINTER(c_float) if hasGPU: set_gpu = lib.cuda_set_device set_gpu.argtypes = [c_int] make_image = lib.make_image make_image.argtypes = [c_int, c_int, c_int] make_image.restype = IMAGE get_network_boxes = lib.get_network_boxes get_network_boxes.argtypes = [c_void_p, c_int, c_int, c_float, c_float, POINTER(c_int), c_int, POINTER(c_int), c_int] get_network_boxes.restype = POINTER(DETECTION) make_network_boxes = lib.make_network_boxes make_network_boxes.argtypes = [c_void_p] make_network_boxes.restype = POINTER(DETECTION) free_detections = lib.free_detections free_detections.argtypes = [POINTER(DETECTION), c_int] free_ptrs = lib.free_ptrs free_ptrs.argtypes = [POINTER(c_void_p), c_int] network_predict = lib.network_predict_ptr network_predict.argtypes = [c_void_p, POINTER(c_float)] reset_rnn = lib.reset_rnn reset_rnn.argtypes = [c_void_p] load_net = lib.load_network load_net.argtypes = [c_char_p, c_char_p, c_int] load_net.restype = c_void_p load_net_custom = lib.load_network_custom load_net_custom.argtypes = [c_char_p, c_char_p, c_int, c_int] load_net_custom.restype = c_void_p do_nms_obj = lib.do_nms_obj do_nms_obj.argtypes = [POINTER(DETECTION), c_int, c_int, c_float] do_nms_sort = lib.do_nms_sort do_nms_sort.argtypes = [POINTER(DETECTION), c_int, c_int, c_float] free_image = lib.free_image free_image.argtypes = [IMAGE] letterbox_image = lib.letterbox_image letterbox_image.argtypes = [IMAGE, c_int, c_int] letterbox_image.restype = IMAGE load_meta = lib.get_metadata lib.get_metadata.argtypes = [c_char_p] lib.get_metadata.restype = METADATA load_image = lib.load_image_color load_image.argtypes = [c_char_p, c_int, c_int] load_image.restype = IMAGE rgbgr_image = lib.rgbgr_image rgbgr_image.argtypes = [IMAGE] predict_image = lib.network_predict_image predict_image.argtypes = [c_void_p, IMAGE] predict_image.restype = POINTER(c_float) predict_image_letterbox = lib.network_predict_image_letterbox predict_image_letterbox.argtypes = [c_void_p, IMAGE] predict_image_letterbox.restype = POINTER(c_float) def array_to_image(arr): import numpy as np # need to return old values to avoid <em>python</em> freeing memory arr = arr.transpose(2,0,1) c = arr.shape[0] h = arr.shape[1] w = arr.shape[2] arr = np.ascontiguousarray(arr.flat, dtype=np.float32) / 255.0 data = arr.ctypes.data_as(POINTER(c_float)) im = IMAGE(w,h,c,data) return im, arr def classify(net, meta, im): out = predict_image(net, im) res = [] for i in range(meta.classes): if altNames is None: nameTag = meta.names[i] else: nameTag = altNames[i] res.append((nameTag, out[i])) res = sorted(res, key=lambda x: -x[1]) return res def detect(net, meta, image, thresh=.5, hier_thresh=.5, nms=.45, debug= False): """ Performs the meat of the detection """ #pylint: disable= C0321 im = load_image(image, 0, 0) if debug: print("Loaded image") ret = detect_image(net, meta, im, thresh, hier_thresh, nms, debug) free_image(im) if debug: print("freed image") return ret def detect_image(net, meta, im, thresh=.5, hier_thresh=.5, nms=.45, debug= False): #import cv2 #custom_image_bgr = cv2.imread(image) # use: detect(,,imagePath,) #custom_image = cv2.cvtColor(custom_image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) #custom_image = cv2.resize(custom_image,(lib.network_width(net), lib.network_height(net)), interpolation = cv2.INTER_LINEAR) #import scipy.misc #custom_image = scipy.misc.imread(image) #im, arr = array_to_image(custom_image) # you should comment line below: free_image(im) num = c_int(0) if debug: print("Assigned num") pnum = pointer(num) if debug: print("Assigned pnum") predict_image(net, im) letter_box = 0 #predict_image_letterbox(net, im) #letter_box = 1 if debug: print("did prediction") # dets = get_network_boxes(net, custom_image_bgr.shape[1], custom_image_bgr.shape[0], thresh, hier_thresh, None, 0, pnum, letter_box) # OpenCV dets = get_network_boxes(net, im.w, im.h, thresh, hier_thresh, None, 0, pnum, letter_box) if debug: print("Got dets") num = pnum[0] if debug: print("got zeroth index of pnum") if nms: do_nms_sort(dets, num, meta.classes, nms) if debug: print("did sort") res = [] if debug: print("about to range") for j in range(num): if debug: print("Ranging on "+str(j)+" of "+str(num)) if debug: print("Classes: "+str(meta), meta.classes, meta.names) for i in range(meta.classes): if debug: print("Class-ranging on "+str(i)+" of "+str(meta.classes)+"= "+str(dets[j].prob[i])) if dets[j].prob[i] > 0: b = dets[j].bbox if altNames is None: nameTag = meta.names[i] else: nameTag = altNames[i] if debug: print("Got bbox", b) print(nameTag) print(dets[j].prob[i]) print((b.x, b.y, b.w, b.h)) res.append((nameTag, dets[j].prob[i], (b.x, b.y, b.w, b.h))) if debug: print("did range") res = sorted(res, key=lambda x: -x[1]) if debug: print("did sort") free_detections(dets, num) if debug: print("freed detections") return res netMain = None metaMain = None altNames = None def performDetect(imagePath="data/dog.jpg", thresh= 0.25, configPath = "./cfg/yolov3.cfg", weightPath = "yolov3.weights", metaPath= "./cfg/coco.data", showImage= True, makeImageOnly = False, initOnly= False): """ Convenience function to handle the detection and returns of objects. Displaying bounding boxes requires libraries scikit-image and numpy Parameters ---------------- imagePath: str Path to the image to evaluate. Raises ValueError if not found thresh: float (default= 0.25) The detection threshold configPath: str Path to the configuration file. Raises ValueError if not found weightPath: str Path to the weights file. Raises ValueError if not found metaPath: str Path to the data file. Raises ValueError if not found showImage: bool (default= True) Compute (and show) bounding boxes. Changes return. makeImageOnly: bool (default= False) If showImage is True, this won't actually *show* the image, but will create the array and return it. initOnly: bool (default= False) Only initialize globals. Don't actually run a prediction. Returns ---------------------- When showImage is False, list of tuples like ('obj_label', confidence, (bounding_box_x_px, bounding_box_y_px, bounding_box_width_px, bounding_box_height_px)) The X and Y coordinates are from the center of the bounding box. Subtract half the width or height to get the lower corner. Otherwise, a dict with { "detections": as above "image": a numpy array representing an image, compatible with scikit-image "caption": an image caption } """ # Import the global variables. This lets us instance Darknet once, then just call performDetect() again without instancing again global metaMain, netMain, altNames #pylint: disable=W0603 assert 0 < thresh < 1, "Threshold should be a float between zero and one (non-inclusive)" if not os.path.exists(configPath): raise ValueError("Invalid config path `"+os.path.abspath(configPath)+"`") if not os.path.exists(weightPath): raise ValueError("Invalid weight path `"+os.path.abspath(weightPath)+"`") if not os.path.exists(metaPath): raise ValueError("Invalid data file path `"+os.path.abspath(metaPath)+"`") if netMain is None: netMain = load_net_custom(configPath.encode("ascii"), weightPath.encode("ascii"), 0, 1) # batch size = 1 if metaMain is None: metaMain = load_meta(metaPath.encode("ascii")) if altNames is None: # In Python 3, the metafile default access craps out on Windows (but not Linux) # Read the names file and create a list to feed to detect try: with open(metaPath) as metaFH: metaContents = metaFH.read() import re match = re.search("names *= *(.*)$", metaContents, re.IGNORECASE | re.MULTILINE) if match: result = match.group(1) else: result = None try: if os.path.exists(result): with open(result) as namesFH: namesList = namesFH.read().strip().split("\n") altNames = [x.strip() for x in namesList] except TypeError: pass except Exception: pass if initOnly: print("Initialized detector") return None if not os.path.exists(imagePath): raise ValueError("Invalid image path `"+os.path.abspath(imagePath)+"`") # Do the detection #detections = detect(netMain, metaMain, imagePath, thresh) # if is used cv2.imread(image) detections = detect(netMain, metaMain, imagePath.encode("ascii"), thresh) if showImage: try: from skimage import io, draw import numpy as np image = io.imread(imagePath) print("*** "+str(len(detections))+" Results, color coded by confidence ***") imcaption = [] for detection in detections: label = detection[0] confidence = detection[1] pstring = label+": "+str(np.rint(100 * confidence))+"%" imcaption.append(pstring) print(pstring) bounds = detection[2] shape = image.shape # x = shape[1] # xExtent = int(x * bounds[2] / 100) # y = shape[0] # yExtent = int(y * bounds[3] / 100) yExtent = int(bounds[3]) xEntent = int(bounds[2]) # Coordinates are around the center xCoord = int(bounds[0] - bounds[2]/2) yCoord = int(bounds[1] - bounds[3]/2) boundingBox = [ [xCoord, yCoord], [xCoord, yCoord + yExtent], [xCoord + xEntent, yCoord + yExtent], [xCoord + xEntent, yCoord] ] # Wiggle it around to make a 3px border rr, cc = draw.polygon_perimeter([x[1] for x in boundingBox], [x[0] for x in boundingBox], shape= shape) rr2, cc2 = draw.polygon_perimeter([x[1] + 1 for x in boundingBox], [x[0] for x in boundingBox], shape= shape) rr3, cc3 = draw.polygon_perimeter([x[1] - 1 for x in boundingBox], [x[0] for x in boundingBox], shape= shape) rr4, cc4 = draw.polygon_perimeter([x[1] for x in boundingBox], [x[0] + 1 for x in boundingBox], shape= shape) rr5, cc5 = draw.polygon_perimeter([x[1] for x in boundingBox], [x[0] - 1 for x in boundingBox], shape= shape) boxColor = (int(255 * (1 - (confidence ** 2))), int(255 * (confidence ** 2)), 0) draw.set_color(image, (rr, cc), boxColor, alpha= 0.8) draw.set_color(image, (rr2, cc2), boxColor, alpha= 0.8) draw.set_color(image, (rr3, cc3), boxColor, alpha= 0.8) draw.set_color(image, (rr4, cc4), boxColor, alpha= 0.8) draw.set_color(image, (rr5, cc5), boxColor, alpha= 0.8) if not makeImageOnly: io.imshow(image) io.show() detections = { "detections": detections, "image": image, "caption": "\n".join(imcaption) } except Exception as e: print("Unable to show image: "+str(e)) return detections if __name__ == "__main__": print(performDetect()) ```
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