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【深度学习】实验04 交叉验证

news 文章来源：https://blog.csdn.net/m0_68111267/article/details/132182238 2024/9/22 4:30:54

文章目录

  • 交叉验证
    • 划分
      • 自定义划分
      • K折交叉验证
      • 留一交叉验证
      • 留p交叉验证
      • 随机排列交叉验证
      • 分层K折交叉验证
      • 分层随机交叉验证
    • 分割
      • 组 k-fold分割
      • 留一组分割
      • 留 P 组分割
      • 随机分割
      • 时间序列分割

交叉验证

# 导入相关库# 交叉验证所需函数
from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score,cross_validate
# 交叉验证所需子集划分方法
from sklearn.model_selection import KFold,LeaveOneOut,LeavePOut,ShuffleSplit
# 分层分割
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold,StratifiedShuffleSplit
# 分组分割
from sklearn.model_selection import GroupKFold,LeaveOneGroupOut,LeavePGroupsOut,GroupShuffleSplit
# 时间序列分割
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
# 自带数据集
from sklearn import datasets
# SVM算法
from sklearn import svm
# 预处理模块
from sklearn import preprocessing
# 模型度量
from sklearn.metrics import recall_score

划分

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
print('样本集大小:', iris.data.shape, iris.target.shape)
print('样本:', iris.data, iris.target)

样本集大小: (150, 4) (150,)
样本: [[5.1 3.5 1.4 0.2]
[4.9 3. 1.4 0.2]
[4.7 3.2 1.3 0.2]
[4.6 3.1 1.5 0.2]
[5. 3.6 1.4 0.2]
[5.4 3.9 1.7 0.4]
[4.6 3.4 1.4 0.3]
[5. 3.4 1.5 0.2]
[4.4 2.9 1.4 0.2]
[4.9 3.1 1.5 0.1]
[5.4 3.7 1.5 0.2]
[4.8 3.4 1.6 0.2]
[4.8 3. 1.4 0.1]
[4.3 3. 1.1 0.1]
[5.8 4. 1.2 0.2]
[5.7 4.4 1.5 0.4]
[5.4 3.9 1.3 0.4]
[5.1 3.5 1.4 0.3]
[5.7 3.8 1.7 0.3]
[5.1 3.8 1.5 0.3]
[5.4 3.4 1.7 0.2]
[5.1 3.7 1.5 0.4]
[4.6 3.6 1. 0.2]
[5.1 3.3 1.7 0.5]
[4.8 3.4 1.9 0.2]
[5. 3. 1.6 0.2]
[5. 3.4 1.6 0.4]
[5.2 3.5 1.5 0.2]
[5.2 3.4 1.4 0.2]
[4.7 3.2 1.6 0.2]
[4.8 3.1 1.6 0.2]
[5.4 3.4 1.5 0.4]
[5.2 4.1 1.5 0.1]
[5.5 4.2 1.4 0.2]
[4.9 3.1 1.5 0.1]
[5. 3.2 1.2 0.2]
[5.5 3.5 1.3 0.2]
[4.9 3.1 1.5 0.1]
[4.4 3. 1.3 0.2]
[5.1 3.4 1.5 0.2]
[5. 3.5 1.3 0.3]
[4.5 2.3 1.3 0.3]
[4.4 3.2 1.3 0.2]
[5. 3.5 1.6 0.6]
[5.1 3.8 1.9 0.4]
[4.8 3. 1.4 0.3]
[5.1 3.8 1.6 0.2]
[4.6 3.2 1.4 0.2]
[5.3 3.7 1.5 0.2]
[5. 3.3 1.4 0.2]
[7. 3.2 4.7 1.4]
[6.4 3.2 4.5 1.5]
[6.9 3.1 4.9 1.5]
[5.5 2.3 4. 1.3]
[6.5 2.8 4.6 1.5]
[5.7 2.8 4.5 1.3]
[6.3 3.3 4.7 1.6]
[4.9 2.4 3.3 1. ]
[6.6 2.9 4.6 1.3]
[5.2 2.7 3.9 1.4]
[5. 2. 3.5 1. ]
[5.9 3. 4.2 1.5]
[6. 2.2 4. 1. ]
[6.1 2.9 4.7 1.4]
[5.6 2.9 3.6 1.3]
[6.7 3.1 4.4 1.4]
[5.6 3. 4.5 1.5]
[5.8 2.7 4.1 1. ]
[6.2 2.2 4.5 1.5]
[5.6 2.5 3.9 1.1]
[5.9 3.2 4.8 1.8]
[6.1 2.8 4. 1.3]
[6.3 2.5 4.9 1.5]
[6.1 2.8 4.7 1.2]
[6.4 2.9 4.3 1.3]
[6.6 3. 4.4 1.4]
[6.8 2.8 4.8 1.4]
[6.7 3. 5. 1.7]
[6. 2.9 4.5 1.5]
[5.7 2.6 3.5 1. ]
[5.5 2.4 3.8 1.1]
[5.5 2.4 3.7 1. ]
[5.8 2.7 3.9 1.2]
[6. 2.7 5.1 1.6]
[5.4 3. 4.5 1.5]
[6. 3.4 4.5 1.6]
[6.7 3.1 4.7 1.5]
[6.3 2.3 4.4 1.3]
[5.6 3. 4.1 1.3]
[5.5 2.5 4. 1.3]
[5.5 2.6 4.4 1.2]
[6.1 3. 4.6 1.4]
[5.8 2.6 4. 1.2]
[5. 2.3 3.3 1. ]
[5.6 2.7 4.2 1.3]
[5.7 3. 4.2 1.2]
[5.7 2.9 4.2 1.3]
[6.2 2.9 4.3 1.3]
[5.1 2.5 3. 1.1]
[5.7 2.8 4.1 1.3]
[6.3 3.3 6. 2.5]
[5.8 2.7 5.1 1.9]
[7.1 3. 5.9 2.1]
[6.3 2.9 5.6 1.8]
[6.5 3. 5.8 2.2]
[7.6 3. 6.6 2.1]
[4.9 2.5 4.5 1.7]
[7.3 2.9 6.3 1.8]
[6.7 2.5 5.8 1.8]
[7.2 3.6 6.1 2.5]
[6.5 3.2 5.1 2. ]
[6.4 2.7 5.3 1.9]
[6.8 3. 5.5 2.1]
[5.7 2.5 5. 2. ]
[5.8 2.8 5.1 2.4]
[6.4 3.2 5.3 2.3]
[6.5 3. 5.5 1.8]
[7.7 3.8 6.7 2.2]
[7.7 2.6 6.9 2.3]
[6. 2.2 5. 1.5]
[6.9 3.2 5.7 2.3]
[5.6 2.8 4.9 2. ]
[7.7 2.8 6.7 2. ]
[6.3 2.7 4.9 1.8]
[6.7 3.3 5.7 2.1]
[7.2 3.2 6. 1.8]
[6.2 2.8 4.8 1.8]
[6.1 3. 4.9 1.8]
[6.4 2.8 5.6 2.1]
[7.2 3. 5.8 1.6]
[7.4 2.8 6.1 1.9]
[7.9 3.8 6.4 2. ]
[6.4 2.8 5.6 2.2]
[6.3 2.8 5.1 1.5]
[6.1 2.6 5.6 1.4]
[7.7 3. 6.1 2.3]
[6.3 3.4 5.6 2.4]
[6.4 3.1 5.5 1.8]
[6. 3. 4.8 1.8]
[6.9 3.1 5.4 2.1]
[6.7 3.1 5.6 2.4]
[6.9 3.1 5.1 2.3]
[5.8 2.7 5.1 1.9]
[6.8 3.2 5.9 2.3]
[6.7 3.3 5.7 2.5]
[6.7 3. 5.2 2.3]
[6.3 2.5 5. 1.9]
[6.5 3. 5.2 2. ]
[6.2 3.4 5.4 2.3]
[5.9 3. 5.1 1.8]] [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2]

自定义划分

# 数据集划分
# 交叉验证划分训练集和测试集.test_size为测试集所占的比例
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size = 0.4, random_state = 0)
print('训练集:', X_train, y_train)
print('测试集:', X_test, y_test)

训练集: [[6. 3.4 4.5 1.6]
[4.8 3.1 1.6 0.2]
[5.8 2.7 5.1 1.9]
[5.6 2.7 4.2 1.3]
[5.6 2.9 3.6 1.3]
[5.5 2.5 4. 1.3]
[6.1 3. 4.6 1.4]
[7.2 3.2 6. 1.8]
[5.3 3.7 1.5 0.2]
[4.3 3. 1.1 0.1]
[6.4 2.7 5.3 1.9]
[5.7 3. 4.2 1.2]
[5.4 3.4 1.7 0.2]
[5.7 4.4 1.5 0.4]
[6.9 3.1 4.9 1.5]
[4.6 3.1 1.5 0.2]
[5.9 3. 5.1 1.8]
[5.1 2.5 3. 1.1]
[4.6 3.4 1.4 0.3]
[6.2 2.2 4.5 1.5]
[7.2 3.6 6.1 2.5]
[5.7 2.9 4.2 1.3]
[4.8 3. 1.4 0.1]
[7.1 3. 5.9 2.1]
[6.9 3.2 5.7 2.3]
[6.5 3. 5.8 2.2]
[6.4 2.8 5.6 2.1]
[5.1 3.8 1.6 0.2]
[4.8 3.4 1.6 0.2]
[6.5 3.2 5.1 2. ]
[6.7 3.3 5.7 2.1]
[4.5 2.3 1.3 0.3]
[6.2 3.4 5.4 2.3]
[4.9 3. 1.4 0.2]
[5.7 2.5 5. 2. ]
[6.9 3.1 5.4 2.1]
[4.4 3.2 1.3 0.2]
[5. 3.6 1.4 0.2]
[7.2 3. 5.8 1.6]
[5.1 3.5 1.4 0.3]
[4.4 3. 1.3 0.2]
[5.4 3.9 1.7 0.4]
[5.5 2.3 4. 1.3]
[6.8 3.2 5.9 2.3]
[7.6 3. 6.6 2.1]
[5.1 3.5 1.4 0.2]
[4.9 3.1 1.5 0.1]
[5.2 3.4 1.4 0.2]
[5.7 2.8 4.5 1.3]
[6.6 3. 4.4 1.4]
[5. 3.2 1.2 0.2]
[5.1 3.3 1.7 0.5]
[6.4 2.9 4.3 1.3]
[5.4 3.4 1.5 0.4]
[7.7 2.6 6.9 2.3]
[4.9 2.4 3.3 1. ]
[7.9 3.8 6.4 2. ]
[6.7 3.1 4.4 1.4]
[5.2 4.1 1.5 0.1]
[6. 3. 4.8 1.8]
[5.8 4. 1.2 0.2]
[7.7 2.8 6.7 2. ]
[5.1 3.8 1.5 0.3]
[4.7 3.2 1.6 0.2]
[7.4 2.8 6.1 1.9]
[5. 3.3 1.4 0.2]
[6.3 3.4 5.6 2.4]
[5.7 2.8 4.1 1.3]
[5.8 2.7 3.9 1.2]
[5.7 2.6 3.5 1. ]
[6.4 3.2 5.3 2.3]
[6.7 3. 5.2 2.3]
[6.3 2.5 4.9 1.5]
[6.7 3. 5. 1.7]
[5. 3. 1.6 0.2]
[5.5 2.4 3.7 1. ]
[6.7 3.1 5.6 2.4]
[5.8 2.7 5.1 1.9]
[5.1 3.4 1.5 0.2]
[6.6 2.9 4.6 1.3]
[5.6 3. 4.1 1.3]
[5.9 3.2 4.8 1.8]
[6.3 2.3 4.4 1.3]
[5.5 3.5 1.3 0.2]
[5.1 3.7 1.5 0.4]
[4.9 3.1 1.5 0.1]
[6.3 2.9 5.6 1.8]
[5.8 2.7 4.1 1. ]
[7.7 3.8 6.7 2.2]
[4.6 3.2 1.4 0.2]] [1 0 2 1 1 1 1 2 0 0 2 1 0 0 1 0 2 1 0 1 2 1 0 2 2 2 2 0 0 2 2 0 2 0 2 2 0
0 2 0 0 0 1 2 2 0 0 0 1 1 0 0 1 0 2 1 2 1 0 2 0 2 0 0 2 0 2 1 1 1 2 2 1 1
0 1 2 2 0 1 1 1 1 0 0 0 2 1 2 0]
测试集: [[5.8 2.8 5.1 2.4]
[6. 2.2 4. 1. ]
[5.5 4.2 1.4 0.2]
[7.3 2.9 6.3 1.8]
[5. 3.4 1.5 0.2]
[6.3 3.3 6. 2.5]
[5. 3.5 1.3 0.3]
[6.7 3.1 4.7 1.5]
[6.8 2.8 4.8 1.4]
[6.1 2.8 4. 1.3]
[6.1 2.6 5.6 1.4]
[6.4 3.2 4.5 1.5]
[6.1 2.8 4.7 1.2]
[6.5 2.8 4.6 1.5]
[6.1 2.9 4.7 1.4]
[4.9 3.1 1.5 0.1]
[6. 2.9 4.5 1.5]
[5.5 2.6 4.4 1.2]
[4.8 3. 1.4 0.3]
[5.4 3.9 1.3 0.4]
[5.6 2.8 4.9 2. ]
[5.6 3. 4.5 1.5]
[4.8 3.4 1.9 0.2]
[4.4 2.9 1.4 0.2]
[6.2 2.8 4.8 1.8]
[4.6 3.6 1. 0.2]
[5.1 3.8 1.9 0.4]
[6.2 2.9 4.3 1.3]
[5. 2.3 3.3 1. ]
[5. 3.4 1.6 0.4]
[6.4 3.1 5.5 1.8]
[5.4 3. 4.5 1.5]
[5.2 3.5 1.5 0.2]
[6.1 3. 4.9 1.8]
[6.4 2.8 5.6 2.2]
[5.2 2.7 3.9 1.4]
[5.7 3.8 1.7 0.3]
[6. 2.7 5.1 1.6]
[5.9 3. 4.2 1.5]
[5.8 2.6 4. 1.2]
[6.8 3. 5.5 2.1]
[4.7 3.2 1.3 0.2]
[6.9 3.1 5.1 2.3]
[5. 3.5 1.6 0.6]
[5.4 3.7 1.5 0.2]
[5. 2. 3.5 1. ]
[6.5 3. 5.5 1.8]
[6.7 3.3 5.7 2.5]
[6. 2.2 5. 1.5]
[6.7 2.5 5.8 1.8]
[5.6 2.5 3.9 1.1]
[7.7 3. 6.1 2.3]
[6.3 3.3 4.7 1.6]
[5.5 2.4 3.8 1.1]
[6.3 2.7 4.9 1.8]
[6.3 2.8 5.1 1.5]
[4.9 2.5 4.5 1.7]
[6.3 2.5 5. 1.9]
[7. 3.2 4.7 1.4]
[6.5 3. 5.2 2. ]] [2 1 0 2 0 2 0 1 1 1 2 1 1 1 1 0 1 1 0 0 2 1 0 0 2 0 0 1 1 0 2 1 0 2 2 1 0
1 1 1 2 0 2 0 0 1 2 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 2]

# 训练模型
clf = svm.SVC(kernel = 'linear', C = 1).fit(X_train, y_train)
# 计算准确率
print('准确率:', clf.score(X_test, y_test))

准确率: 0.9666666666666667

# 如果涉及到归一化，则在测试集上也要使用训练集模型提取的归一化函数。
# 通过训练集获得归一化函数模型。（也就是先减几，再除以几的函数）。在训练集和测试集上都使用这个归一化函数
scaler = preprocessing.StandardScaler()
X_train_transformed = scaler.fit_transform(X_train)
clf = svm.SVC(kernel = 'linear', C = 1).fit(X_train_transformed, y_train)
X_test_transformed = scaler.fit_transform(X_test)
print('准确率:', clf.score(X_test_transformed, y_test))

准确率: 0.9333333333333333

# 直接调用交叉验证评估模型
clf = svm.SVC(kernel = 'linear', C = 1)
scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv = 5)
# 打印输出每次迭代的度量值（准确度）
print(scores)
# 获取置信区间。（也就是均值和方差）
print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))

[0.96666667 1.         0.96666667 0.96666667 1.        ]
Accuracy: 0.98 (+/- 0.03)

# 多种度量结果
# precision_macro为精度，recall_macro为召回率
scoring = ['precision_macro', 'recall_macro']
scores = cross_validate(clf, iris.data, iris.target, scoring = scoring, cv = 5, return_train_score = True)
# scores类型为字典。包含训练得分，拟合次数， score-times （得分次数）
sorted(scores.keys())
print('测试结果:', scores)

测试结果: {'fit_time': array([0.00113702, 0.00095534, 0.0007391 , 0.00055671, 0.0003612 ]), 'score_time': array([0.00205898, 0.00153756, 0.00125694, 0.00080943, 0.00079727]), 'test_precision_macro': array([0.96969697, 1.        , 0.96969697, 0.96969697, 1.        ]), 'train_precision_macro': array([0.97674419, 0.97674419, 0.99186992, 0.98412698, 0.98333333]), 'test_recall_macro': array([0.96666667, 1.        , 0.96666667, 0.96666667, 1.        ]), 'train_recall_macro': array([0.975     , 0.975     , 0.99166667, 0.98333333, 0.98333333])}

K折交叉验证

# K折交叉验证
kf = KFold(n_splits = 2)
for train, test in kf.split(iris.data):print("k折划分:%s %s" % (train.shape, test.shape))break

k折划分:(75,) (75,)

留一交叉验证

#留一交叉验证
loo = LeaveOneOut()
for train, test in loo.split(iris.data):print("留一划分:%s %s" % (train.shape, test.shape))break

留一划分:(149,) (1,)

留p交叉验证

# 留p交叉验证
lpo = LeavePOut(p=2)
for train, test in loo.split(iris.data):print("留p划分：%s %s" % (train.shape, test.shape))break

留p划分：(149,) (1,)

随机排列交叉验证

# 随机排列交叉验证
ss = ShuffleSplit(n_splits=3, test_size=0.25,random_state=0)
for train_index, test_index in ss.split(iris.data):print("随机排列划分：%s %s" % (train.shape, test.shape))break

随机排列划分：(149,) (1,)

分层K折交叉验证

# 分层K折交叉验证
skf = StratifiedKFold(n_splits=3)  #各个类别的比例大致和完整数据集中相同
for train, test in skf.split(iris.data, iris.target):print("分层K折划分：%s %s" % (train.shape, test.shape))break

分层K折划分：(99,) (51,)

分层随机交叉验证

# 分层随机交叉验证
skf = StratifiedShuffleSplit(n_splits=3)  # 划分中每个类的比例和完整数据集中的相同
for train, test in skf.split(iris.data, iris.target):print("分层随机划分：%s %s" % (train.shape, test.shape))break

分层随机划分：(135,) (15,)

分割

X = [0.1, 0.2, 2.2, 2.4, 2.3, 4.55, 5.8, 8.8, 9, 10]
y = ["a", "b", "b", "b", "c", "c", "c", "d", "d", "d"]
groups = [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]

组 k-fold分割

# k折分组
gkf = GroupKFold(n_splits=3)  # 训练集和测试集属于不同的组
for train, test in gkf.split(X, y, groups=groups):print("组 k-fold分割：%s %s" % (train, test))

组 k-fold分割：[0 1 2 3 4 5] [6 7 8 9]
组 k-fold分割：[0 1 2 6 7 8 9] [3 4 5]
组 k-fold分割：[3 4 5 6 7 8 9] [0 1 2]

留一组分割

# 留一分组
logo = LeaveOneGroupOut()
for train, test in logo.split(X, y, groups=groups):print("留一组分割：%s %s" % (train, test))

留一组分割：[3 4 5 6 7 8 9] [0 1 2]
留一组分割：[0 1 2 6 7 8 9] [3 4 5]
留一组分割：[0 1 2 3 4 5] [6 7 8 9]

留 P 组分割

# 留p分组
lpgo = LeavePGroupsOut(n_groups=2)
for train, test in lpgo.split(X, y, groups=groups):print("留 P 组分割：%s %s" % (train, test))

留 P 组分割：[6 7 8 9] [0 1 2 3 4 5]
留 P 组分割：[3 4 5] [0 1 2 6 7 8 9]
留 P 组分割：[0 1 2] [3 4 5 6 7 8 9]

随机分割

# 随机分组
gss = GroupShuffleSplit(n_splits=4, test_size=0.5, random_state=0)
for train, test in gss.split(X, y, groups=groups):print("随机分割：%s %s" % (train, test))
随机分割：[0 1 2] [3 4 5 6 7 8 9]
随机分割：[3 4 5] [0 1 2 6 7 8 9]
随机分割：[3 4 5] [0 1 2 6 7 8 9]
随机分割：[3 4 5] [0 1 2 6 7 8 9]

时间序列分割

# 时间序列分割
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=3)
TimeSeriesSplit(max_train_size=None, n_splits=3)
for train, test in tscv.split(iris.data):print("时间序列分割：%s %s" % (train, test))

时间序列分割：[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 2324 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38] [39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 6263 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75]
时间序列分割：[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 2324 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 4748 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 7172 73 74 75] [ 76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  9394  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111112]
时间序列分割：[  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  1718  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  3536  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  5354  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  7172  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  8990  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107108 109 110 111 112] [113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148149]

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InsCode AI 创作助手

RESTful API是一种架构风格和设计原则&#xff0c;用于构建Web服务和应用程序。它基于HTTP协议&#xff0c;以资源为中心&#xff0c;对资源进行各种操作。RESTful API的主要特点包括&#xff1a; 使用HTTP协议进行传输和通信&#xff1b;操作和状态均以资源为中心&#xff1b…...

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在Python中&#xff0c;Pillow库是一个非常强大的图像处理库。它提供了广泛的图像处理功能&#xff0c;让我们可以轻松地操作图像&#xff0c;实现图像的转换、裁剪、缩放、旋转等操作。此外&#xff0c;Pillow还支持多种图像格式的读取和保存&#xff0c;包括JPEG、PNG、BMP、…...

编程日记 2023/8/30 9:29:52

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计算机视觉工程师学习路线

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c#多线程—基础概念到“双色球”项目实现（附知识点目录、代码、视频）

总结&#xff1a;视频中对于多线程讲的非常透彻&#xff0c;从线程基础概念—>.net不同版本出现的线程方法—>多线程常出现问题—>双色球项目实践&#xff0c;每个知识点都有代码实操&#xff0c;受益匪浅。附上学习笔记和实操代码。 视频 目录 一、线程、进程概念及优…...

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【OpenCV入门】第一部分——图像处理基础

本文结构 图像处理的基本操作读取图像imread() 显示图像imshow()waitKey()destroyAllWindows() 保存图像imwrite() 获取图像属性 像素确定像素的位置获取像素的BGR值修改像素的BGR值 色彩空间GRAY色彩空间cvtColor()——从BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间 HSV色彩空间从BGR色彩空…...

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vue3+ts+tinynce富文本编辑器+htmlDocx+file-saver 配合实现word下载

vue3 请下载html-docx-js-typescript&#xff0c;否则会报错类型问题 //报告导出word import * as htmlDocx from "html-docx-js-typescript";//ts-ignore import { saveAs } from file-saver// 下载文件&#xff0c; const downloadFile (row)> {try {const co…...

编程日记 2023/8/30 9:21:42

论文阅读 The Power of Tiling for Small Object Detection

The Power of Tiling for Small Object Detection Abstract 基于深度神经网络的技术在目标检测和分类方面表现出色。但这些网络在适应移动平台时可能会降低准确性&#xff0c;因为图像分辨率的增加使问题变得更加困难。在低功耗移动设备上实现实时小物体检测一直是监控应用的…...

编程日记 2023/8/30 9:20:41

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前言 本篇文章主要对 FreeRTOS 中消息队列的概念和相关函数进行了详解消息队列【下篇】详细剖析了消息队列中发送、接收时队列消息控制块中各种指针的行为&#xff0c;以及几个发送消息和接收消息的函数的运作流程笔者有关于 【FreeRTOS】【应用篇】消息队列【上篇】——队列基…...

编程日记 2023/8/30 9:19:39

芯片技术的崭新时代：探索未来的可能性

引言 芯片作为现代科技领域的核心&#xff0c;扮演着无可替代的角色。从智能手机到数据中心&#xff0c;从医疗设备到智能家居&#xff0c;芯片技术已经深刻地改变了我们的生活。然而&#xff0c;随着技术的不断发展&#xff0c;芯片行业也在经历着一场前所未有的变革。本文将…...

编程日记 2023/8/30 9:18:37

博流RISC-V芯片Eclipse环境搭建

文章目录 1、下载 Eclipse2、导入 bouffalo_sdk3、编译4、烧录5、使用ninja编译 之前编译是通过 VSCode 编译&#xff0c;通过手工输入 make 命令编译&#xff0c;我们也可以通过 Eclipse 可视化 IDE 来编译、烧录。 1、下载 Eclipse 至 Eclipse 官网 https://www.eclipse.org…...

编程日记 2023/8/30 9:17:35

智慧水产养殖方案，守护养殖水产品安全！

水产品在人们的饮食文化中占据着举足轻重的地位&#xff0c;更是人们摄入蛋白质的重要来源。因此&#xff0c;保障食品安全&#xff0c;提升养殖水产品的品质至关重要然。而传统的人工观察水产养殖方式较为单一&#xff0c;难以及时发现水质问题和投喂情况&#xff0c;容易导致…...

编程日记 2023/8/30 9:16:34

前端vue引入高德地图入门教程

距离上一篇关于前端项目中使用高德地图的文章已经将近5年之久&#xff0c; 这是我的第一篇关于高德地图的文章 这期间前端技术日新月异&#xff0c;5年前JQuery还如日中天&#xff0c;如今已经销声匿迹&#xff0c;很少有公司招聘还在要求JQuery&#xff0c;更多的是Vue、React…...

编程日记 2023/8/30 9:15:33

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数据的语言：学习数据可视化的实际应用

数据可视化应该学什么&#xff1f;这是一个在信息时代越来越重要的问题。随着数据不断增长和积累&#xff0c;从社交媒体到企业业务&#xff0c;从科学研究到医疗健康&#xff0c;我们都面临着海量的数据。然而&#xff0c;数据本身往往是冰冷、抽象的数字&#xff0c;对于大多…...

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【Flutter】Flutter简介

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区块链卡牌游戏是一种基于区块链技术的创新性游戏形式&#xff0c;它将传统的卡牌游戏与区块链技术相结合&#xff0c;实现了去中心化、数字化资产的交易和收集。这种新型游戏形式正逐渐在游戏行业引起了广泛的关注和热潮。本文将深入探讨区块链卡牌游戏的定义、特点以及其在未…...

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本专栏为c语言练习专栏&#xff0c;适合刚刚学完c语言的初学者。本专栏每天会不定时更新&#xff0c;通过每天练习&#xff0c;进一步对c语言的重难点知识进行更深入的学习。 今日练习题关键字&#xff1a;错误的集合 密码检查 &#x1f493;博主csdn个人主页&#xff1a;小小u…...

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编程日记 2023/8/30 9:03:16

vue数组对象中按某一字段排序

给下列数组字段中的month排序 第一步&#xff1a;methods中写一个方法如下&#xff1a; sortBy(attr, rev) {//第二个参数没有传递 默认升序排列if(rev undefined) {rev 1;} else {rev (rev) ? 1 : -1;}return function(a, b) {a a[attr];b b[attr];if(a < b) {retu…...

编程日记 2023/8/30 9:02:14