T4打卡 学习笔记
所用环境
● 语言环境：Python3.11
● 编译器：jupyter notebook
● 深度学习框架：TensorFlow2.16.1
● 显卡（GPU）：NVIDIA GeForce RTX 2070
设置GPU
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers,models
import os, PIL, pathlib
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tfgpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")if gpus:gpu0 = gpus[0] #如果有多个GPU，仅使用第0个GPUtf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True) #设置GPU显存用量按需使用tf.config.set_visible_devices([gpu0],"GPU")gpus
[]
导入数据
data_dir = r"C:\Users\11054\Desktop\kLearning\p4_learning\data"data_dir = pathlib.Path(data_dir)
查看数据
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))print("图片总数为：",image_count)
图片总数为： 2142
Monkeypox = list(data_dir.glob('Monkeypox/*.jpg'))
PIL.Image.open(str(Monkeypox[0]))
batch_size = 32
img_height = 224
img_width = 224
"""
关于image_dataset_from_directory()的详细介绍可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/117018789
"""
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(data_dir,validation_split=0.2,subset="training",seed=123,image_size=(img_height, img_width),batch_size=batch_size)
Found 2142 files belonging to 2 classes.
Using 1714 files for training.
"""
关于image_dataset_from_directory()的详细介绍可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/117018789
"""
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(data_dir,validation_split=0.2,subset="validation",seed=123,image_size=(img_height, img_width),batch_size=batch_size)
Found 2142 files belonging to 2 classes.
Using 428 files for validation.
class_names = train_ds.class_names
print(class_names)
['Monkeypox', 'Others']
plt.figure(figsize=(20, 10))for images, labels in train_ds.take(1):for i in range(20):ax = plt.subplot(5, 10, i + 1)plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))plt.title(class_names[labels[i]])plt.axis("off")
for image_batch, labels_batch in train_ds:print(image_batch.shape)print(labels_batch.shape)break
(32, 224, 224, 3)
(32,)
配置数据集
# def mean_std_normalize(image):
# return image / 255
#
# train_ds = train_ds.map(lambda x, y: (mean_std_normalize(x), y))
# val_ds = val_ds.map(lambda x, y: (mean_std_normalize(x), y))
AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
train_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
构建CNN网络
num_classes = 2"""
关于卷积核的计算不懂的可以参考文章：https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/114278995layers.Dropout(0.4) 作用是防止过拟合，提高模型的泛化能力。
在上一篇文章花朵识别中，训练准确率与验证准确率相差巨大就是由于模型过拟合导致的关于Dropout层的更多介绍可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/115826689
"""model = models.Sequential([layers.Rescaling(1./255, input_shape=(img_height, img_width, 3)),layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)), # 卷积层1，卷积核3*3layers.AveragePooling2D((2, 2)), # 池化层1，2*2采样layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'), # 卷积层2，卷积核3*3layers.AveragePooling2D((2, 2)), # 池化层2，2*2采样layers.Dropout(0.4),layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), # 卷积层3，卷积核3*3layers.Dropout(0.3),layers.Flatten(), # Flatten层，连接卷积层与全连接层layers.Dense(128, activation='relu'), # 全连接层，特征进一步提取layers.Dense(num_classes) # 输出层，输出预期结果
])model.summary() # 打印网络结构
Model: "sequential_13"
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ rescaling_2 (Rescaling) │ (None, 224, 224, 3) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ conv2d_39 (Conv2D) │ (None, 222, 222, 16) │ 448 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ average_pooling2d_26 │ (None, 111, 111, 16) │ 0 │ │ (AveragePooling2D) │ │ │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ conv2d_40 (Conv2D) │ (None, 109, 109, 32) │ 4,640 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ average_pooling2d_27 │ (None, 54, 54, 32) │ 0 │ │ (AveragePooling2D) │ │ │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ dropout_26 (Dropout) │ (None, 54, 54, 32) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ conv2d_41 (Conv2D) │ (None, 52, 52, 64) │ 18,496 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ dropout_27 (Dropout) │ (None, 52, 52, 64) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ flatten_13 (Flatten) │ (None, 173056) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ dense_26 (Dense) │ (None, 128) │ 22,151,296 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ dense_27 (Dense) │ (None, 2) │ 258 │ └──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘
Total params: 22,175,138 (84.59 MB)
Trainable params: 22,175,138 (84.59 MB)
Non-trainable params: 0 (0.00 B)
编译
# 设置优化器
opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4)model.compile(optimizer=opt,loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy'])
训练模型
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpointepochs = 50checkpoint = ModelCheckpoint(filepath='best_model.weights.h5', # Change to .weights.h5save_weights_only=True,monitor='val_loss',mode='min',save_best_only=True
)history = model.fit(train_ds,validation_data=val_ds,epochs=epochs,callbacks=[checkpoint])
Epoch 1/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m16s[0m 257ms/step - accuracy: 0.5094 - loss: 0.7558 - val_accuracy: 0.5350 - val_loss: 0.6751
Epoch 2/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 262ms/step - accuracy: 0.5925 - loss: 0.6632 - val_accuracy: 0.6005 - val_loss: 0.6564
Epoch 3/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 255ms/step - accuracy: 0.6289 - loss: 0.6556 - val_accuracy: 0.6308 - val_loss: 0.6436
Epoch 4/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m15s[0m 279ms/step - accuracy: 0.6565 - loss: 0.6333 - val_accuracy: 0.6402 - val_loss: 0.6487
Epoch 5/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 251ms/step - accuracy: 0.6738 - loss: 0.6020 - val_accuracy: 0.6963 - val_loss: 0.5978
Epoch 6/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 253ms/step - accuracy: 0.6961 - loss: 0.5812 - val_accuracy: 0.6659 - val_loss: 0.6477
Epoch 7/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 243ms/step - accuracy: 0.7291 - loss: 0.5505 - val_accuracy: 0.6752 - val_loss: 0.6096
Epoch 8/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 248ms/step - accuracy: 0.7211 - loss: 0.5350 - val_accuracy: 0.7196 - val_loss: 0.5285
Epoch 9/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 247ms/step - accuracy: 0.7731 - loss: 0.4832 - val_accuracy: 0.7243 - val_loss: 0.5279
Epoch 10/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 250ms/step - accuracy: 0.7680 - loss: 0.4829 - val_accuracy: 0.7383 - val_loss: 0.4957
Epoch 11/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 240ms/step - accuracy: 0.7907 - loss: 0.4464 - val_accuracy: 0.7336 - val_loss: 0.4979
Epoch 12/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 246ms/step - accuracy: 0.8025 - loss: 0.4156 - val_accuracy: 0.7500 - val_loss: 0.4833
Epoch 13/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m10s[0m 175ms/step - accuracy: 0.8184 - loss: 0.4268 - val_accuracy: 0.7944 - val_loss: 0.4716
Epoch 14/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m7s[0m 128ms/step - accuracy: 0.8452 - loss: 0.3810 - val_accuracy: 0.7991 - val_loss: 0.4530
Epoch 15/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m7s[0m 127ms/step - accuracy: 0.8464 - loss: 0.3660 - val_accuracy: 0.7827 - val_loss: 0.4764
Epoch 16/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m10s[0m 181ms/step - accuracy: 0.8320 - loss: 0.3806 - val_accuracy: 0.7967 - val_loss: 0.4451
Epoch 17/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 255ms/step - accuracy: 0.8550 - loss: 0.3492 - val_accuracy: 0.7897 - val_loss: 0.4656
Epoch 18/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 250ms/step - accuracy: 0.8770 - loss: 0.3161 - val_accuracy: 0.7477 - val_loss: 0.4867
Epoch 19/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 268ms/step - accuracy: 0.8535 - loss: 0.3309 - val_accuracy: 0.8154 - val_loss: 0.4552
Epoch 20/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 266ms/step - accuracy: 0.8941 - loss: 0.2848 - val_accuracy: 0.7967 - val_loss: 0.4495
Epoch 21/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 256ms/step - accuracy: 0.8743 - loss: 0.2957 - val_accuracy: 0.8131 - val_loss: 0.4250
Epoch 22/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 245ms/step - accuracy: 0.8794 - loss: 0.2941 - val_accuracy: 0.8201 - val_loss: 0.4460
Epoch 23/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 252ms/step - accuracy: 0.8551 - loss: 0.3300 - val_accuracy: 0.8294 - val_loss: 0.4210
Epoch 24/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 251ms/step - accuracy: 0.8998 - loss: 0.2713 - val_accuracy: 0.8131 - val_loss: 0.4808
Epoch 25/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 246ms/step - accuracy: 0.8802 - loss: 0.2752 - val_accuracy: 0.7897 - val_loss: 0.5133
Epoch 26/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 253ms/step - accuracy: 0.8714 - loss: 0.2991 - val_accuracy: 0.8481 - val_loss: 0.4189
Epoch 27/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 248ms/step - accuracy: 0.9051 - loss: 0.2461 - val_accuracy: 0.8435 - val_loss: 0.4028
Epoch 28/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 242ms/step - accuracy: 0.8978 - loss: 0.2519 - val_accuracy: 0.8411 - val_loss: 0.4060
Epoch 29/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 242ms/step - accuracy: 0.9127 - loss: 0.2319 - val_accuracy: 0.8294 - val_loss: 0.4254
Epoch 30/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 246ms/step - accuracy: 0.9162 - loss: 0.2175 - val_accuracy: 0.8575 - val_loss: 0.4212
Epoch 31/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 255ms/step - accuracy: 0.9306 - loss: 0.1994 - val_accuracy: 0.8435 - val_loss: 0.4504
Epoch 32/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 246ms/step - accuracy: 0.9094 - loss: 0.2175 - val_accuracy: 0.8294 - val_loss: 0.4103
Epoch 33/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 252ms/step - accuracy: 0.9161 - loss: 0.1994 - val_accuracy: 0.8481 - val_loss: 0.3999
Epoch 34/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 249ms/step - accuracy: 0.9201 - loss: 0.1888 - val_accuracy: 0.8341 - val_loss: 0.4599
Epoch 35/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 250ms/step - accuracy: 0.9113 - loss: 0.2096 - val_accuracy: 0.8178 - val_loss: 0.4632
Epoch 36/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 251ms/step - accuracy: 0.9378 - loss: 0.1745 - val_accuracy: 0.8551 - val_loss: 0.4268
Epoch 37/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 255ms/step - accuracy: 0.9438 - loss: 0.1538 - val_accuracy: 0.8575 - val_loss: 0.4274
Epoch 38/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 253ms/step - accuracy: 0.9433 - loss: 0.1420 - val_accuracy: 0.8364 - val_loss: 0.4363
Epoch 39/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 252ms/step - accuracy: 0.9325 - loss: 0.1676 - val_accuracy: 0.8458 - val_loss: 0.4268
Epoch 40/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 251ms/step - accuracy: 0.9487 - loss: 0.1396 - val_accuracy: 0.8458 - val_loss: 0.4373
Epoch 41/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 252ms/step - accuracy: 0.9435 - loss: 0.1709 - val_accuracy: 0.8481 - val_loss: 0.4572
Epoch 42/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m13s[0m 249ms/step - accuracy: 0.9519 - loss: 0.1419 - val_accuracy: 0.8435 - val_loss: 0.4637
Epoch 43/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 256ms/step - accuracy: 0.9304 - loss: 0.1656 - val_accuracy: 0.8248 - val_loss: 0.5690
Epoch 44/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 252ms/step - accuracy: 0.9233 - loss: 0.2013 - val_accuracy: 0.8551 - val_loss: 0.4235
Epoch 45/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 252ms/step - accuracy: 0.9634 - loss: 0.1338 - val_accuracy: 0.8481 - val_loss: 0.4394
Epoch 46/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 251ms/step - accuracy: 0.9442 - loss: 0.1380 - val_accuracy: 0.8458 - val_loss: 0.4698
Epoch 47/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 254ms/step - accuracy: 0.9368 - loss: 0.1555 - val_accuracy: 0.8458 - val_loss: 0.4358
Epoch 48/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 253ms/step - accuracy: 0.9529 - loss: 0.1199 - val_accuracy: 0.8505 - val_loss: 0.4860
Epoch 49/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 251ms/step - accuracy: 0.9416 - loss: 0.1373 - val_accuracy: 0.8528 - val_loss: 0.4813
Epoch 50/50
[1m54/54[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m14s[0m 255ms/step - accuracy: 0.9595 - loss: 0.1228 - val_accuracy: 0.8621 - val_loss: 0.4528
模型评估
acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']epochs_range = range(epochs)plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Validation Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()
使用模型预测
# 加载效果最好的模型权重
model.load_weights('best_model.weights.h5')
from PIL import Image
import numpy as npimg = Image.open(r"C:\Users\11054\Desktop\kLearning\p4_learning\data\Others\NM01_01_00.jpg")
image = tf.image.resize(img, [img_height, img_width])img_array = tf.expand_dims(image, 0)predictions = model.predict(img_array) # 这里选用你已经训练好的模型
print("预测结果为：",class_names[np.argmax(predictions)])
[1m1/1[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 86ms/step
预测结果为： Others
个人总结
使用了新版本的tensorflow,layers.Rescaling(1./255, input_shape=(img_height, img_width, 3))方法与旧版本调用有所不同，尝试了将归一化注释，结果显示收敛精度显著降低
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Pycharm一些问题解决办法
研究生期间遇到关于Pycharm一些问题报错以及解决办法的汇总 ModuleNotFoundError: No module named sklearn’ 安装机器学习库，需要注意报错的sklearn是scikit-learn缩写。 pip install scikit-learnPyCharm 导包提示 unresolved reference 描述：模块…...
ONLYOFFICE 桌面编辑器 8.1 发布：全新 PDF 编辑器、幻灯片版式、增强 RTL 支持及更多本地化选项
目录 什么是ONLYOFFICE？ ONLYOFFICE 主要特点包括： 官网信息： 1. 功能齐全的 PDF 编辑器 1.1 编辑 PDF 文本 1.2 插入和修改对象 1.3 创建和填写表单 2. 幻灯片版式功能 2.1 快速应用幻灯片版式 2.2 动画窗格的改进 3. 文档编辑、…...
Linux高并发服务器开发（六）线程
文章目录 1. 前言2 线程相关操作3 线程的创建4 进程数据段共享和回收5 线程分离6 线程退出和取消7 线程属性（了解）8 资源竞争9 互斥锁9.1 同步与互斥9.2 互斥锁 10 死锁11 读写锁12 条件变量13 生产者消费者模型14 信号量15 哲学家就餐 1. 前言 进程是C…...
Google发布Gemma 2轻量级开放模型 以极小的成本提供强大的性能
除了 Gemini 系列人工智能模型外，Google还提供 Gemma 系列轻量级开放模型。今天，他们发布了 Gemma 2，这是基于全新架构设计的下一代产品，具有突破性的性能和效率。 Gemma 2 有两种规格：90 亿 (9B) 和 270 亿 (27B) 个参…...
精品UI知识付费系统源码网站EyouCMS模版源码
这是一款知识付费平台模板，后台可上传本地视频，批量上传视频连接， 视频后台可设计权限观看，免费试看时间时长，会员等级观看，付费观看等功能， 也带软件app权限下载，帮助知识教育和软件…...
使用Apache POI库在Java中导出Excel文件的详细步骤
使用Apache POI库在Java中导出Excel文件的详细步骤 学习总结 1、掌握 JAVA入门到进阶知识(持续写作中……） 2、学会Oracle数据库入门到入土用法(创作中……） 3、手把手教你开发炫酷的vbs脚本制作(完善中……） 4、牛逼哄哄的 IDEA编程利器技…...
基于C#在WPF中使用斑马打印机进行打印
最近在项目中接手了一个比较有挑战性的模块——用斑马打印机将需要打印的内容打印出来。苦苦折腾了两天，总算有所收获，就发到网上来骗骗分数-_-|| 项目中使用的打印机型号为GX430t的打印机，接手的时候，自己对于打印机这块儿是眼前…...
六、资产安全—信息分级资产管理与隐私保护练习题（CISSP）
六、资产安全—信息分级资产管理与隐私保护（CISSP）： 六、资产安全—信息分级资产管理与隐私保护（C...
使用 AutoGen 的 AI 智能体设计模式
1.Auto Gen框架 在Auto中，每种智能体分别扮演不同的角色。 ConversableAgent 作为最高级别的智能体抽象，为所有具体智能体提供了基础的通信能力。这包括发送和接收信息的能力，以及基于这些信息进行内部状态更新的能力。所有从这个类派生的智能体都继承了这些基本功能…...
Android InputChannel连接
InputChannel是InputDispatcher 和应用程序 (InputTarget) 的通讯桥梁，InputDispatcher 通知应用程序有输入事件，通过InputChannel中的socket进行通信。 连接InputDispatcher和窗口 WinodwManagerService:addwindow: WMS 添加窗口时，会创建…...
爬虫笔记17——selenium框架的使用
selenium框架的使用 1、python程序安装selenium框架2、下载Chrome谷歌驱动3、selenium的基本使用4、多个标签页切换顺序混乱的问题 1、python程序安装selenium框架 # 在安装过程中最好限定框架版本为4.9.1 # pip install selenium 没有制定版本，非镜像下载也会比较…...
[BUUCTF从零单排] Web方向 02.Web入门篇之『常见的搜集』解题思路（dirsearch工具详解）
这是作者新开的一个专栏《BUUCTF从零单排》，旨在从零学习CTF知识，方便更多初学者了解各种类型的安全题目，后续分享一定程度会对不同类型的题目进行总结，并结合CTF书籍和真实案例实践，希望对您有所帮助。当然࿰…...
深度相机识别物体——实现数据集准备与数据集分割
一、数据集准备——Labelimg进行标定 1.安装labelimg——pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2.建立相应的数据集存放文件夹 3.打开labelimg，直接在命令行输入labelimg即可，并初始化 4.开始标注，设置标注好…...
STM32第十一课：ADC采集光照
文章目录 需求一、ADC概要二、实现流程1.开时钟，分频，配IO2.配置ADC工作模式3.配置通道4.复位校准5.数值的获取 三、需求的实现总结 需求 通过ADC转换实现光照亮度的数字化测量，最后将实时测量的结果打印在串口上。 一、ADC概要 ADC全称是A…...
python查找支撑数 青少年编程电子学会python编程等级考试三级真题解析2022年3月
目录 python查找支撑数 一、题目要求 1、编程实现 2、输入输出 二、算法分析 三、程序代码 四、程序说明 五、运行结果 六、考点分析 七、 推荐资料 1、蓝桥杯比赛 2、考级资料 3、其它资料 python查找支撑数 2022年3月 python编程等级考试级编程题 一、题目要求…...
创建一个快速、高效的网络爬虫：PHP和Selenium示例
随着互联网的不断发展，数据爬取已经成为了许多人的必备技能。而网络爬虫则是实现数据爬取的重要工具之一。 网络爬虫可以自动化地访问网站、获取内容、分析页面并提取所需数据。其中，Selenium是一款非常优秀的网络自动化测试工具，能够模拟真…...
两张图片怎样拼在一起？将两张图片拼在一起的几种方法介绍
两张图片怎样拼在一起？拼接两张图片是一种常见的编辑技巧，能够将不同的视觉元素融合成一个整体，从而创造出更加生动和丰富的图像效果。无论是为了设计创意作品、制作社交媒体内容，还是简单地为个人相册增添趣味，掌握如…...
百日筑基第五天-关于maven
百日筑基第五天-关于maven Maven 是什么 Maven 是一个项目管理工具，它包含了一个项目对象模型（Project Object Model），反映在配置中，就是一个 pom.xml 文件。是一组标准集合，一个项目的生命周期、一个依赖…...
【CSS in Depth 2 精译】2.2 em 和 rem + 2.2.1 使用 em 定义字号
当前内容所在位置 第一章 层叠、优先级与继承第二章 相对单位 2.1 相对单位的威力 2.1.1 响应式设计的兴起 2.2 em 与 rem ✔️ 2.2.1 使用 em 定义字号 ✔️2.2.2 使用 rem 设置字号 2.3 告别像素思维2.4 视口的相对单位2.5 无单位的数值与行高2.6 自定义属性2.7 本章小结 2.…...
C++Primer Plus 第十四章代码重用：14.4.4 数组模板示例和非类型参数
系列文章目录 14.4.4 数组模板示例和非类型参数 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 系列文章目录14.4.4 数组模板示例和非类型参数 14.4.4 数组模板示例和非类型参数 模板常用作容器类，这…...
短视频哪个软件好用？成都柏煜文化传媒有限公司
短视频哪个软件好用？一文带你了解各大平台特色 随着移动互联网的飞速发展，短视频已经成为现代人生活中不可或缺的一部分。市面上涌现出众多短视频平台，它们各具特色，满足了不同用户的需求。那么，短视频哪个软件好用呢…...
金融科技：重塑用户体验，驱动满意度飙升
随着科技的飞速发展，金融科技（FinTech）已经深入到我们生活的每一个角落，从日常支付到投资理财，再到跨境汇款，它都在悄无声息地改变着我们的金融行为。而在这背后一个不可忽视的驱动力就是金融科技对用户体验…...
JavaScript——算术运算符
目录 任务描述 相关知识 - * / %运算符 递增运算符和递减运算符 编程要求 任务描述 本关任务：给定两个字符串变量，把它们转为数字后相除，拼接被除数、除数和余数为一个新的字符串。 例如：a 为 "5"，b 为…...
备份SQL Server数据库并还原到另一台服务器
我可以将SQL Server数据库备份到另一台服务器吗？ 有时您可能希望将 SQL数据库从一台服务器复制到另一台服务器，或者将计算机复制到计算机。可能的场景包括测试、检查一致性、从崩溃的机器恢复数据库、在不同的机器上处理同一个项目等。 是的，…...
专业制作网站多少钱/大数据分析网站
前言 我们平时项目开发中，经常会有很多类似的代码文件，而我们在使用的时候也会经常的去复制粘贴。为此我之前也写过一篇文章，探讨过提高开发效率的方法，但是说实话，也并不是很好用。 看如今火热的前端框架࿰…...
做属于公司的网站有什么好处/爱廷玖达泊西汀
我相信大家在用nohup 后台起线程的时候都会遇到这样一个问题，随着nohup运行次数的增加，会导致本机上有许多nohup.out 文件。 这些nohup.out 文件分散在系统的各个位置，会导致占用许多的空间，这里我写了一个脚本用来删除本机上的所…...
武汉网站建设熊掌号/企业推广是什么意思
例一：列出/home/peidachang文件夹下的所有文件和目录的详细资料 ls -l -R /home/test 例二：列出当前目录中所有以“t”开头的目录的详细内容，可以使用如下命令： ls -l t* 例三：只列出文件下的子目录 ls -F /opt/sof…...
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一、路由基础Routing protocol 用于路由器动态寻找最优路径，并使路由器都拥有路由表，R/p 决定了数据包的上行路径，eg：RIP IGRP EIGRP OSPF,被动路由协议被分配到接口上并决定数据数据包的传送方式， Router:把一个数据包…...
网站建设公司哪个好/百度一下你知道主页官网
文章与教程 Planning Android Screens (slides.com) Dmytro Danylyk的演讲幻灯片，关于程序员和设计师如何一起设计一款新的app。 我在Droidcon London上做的事情(medium.com) Joe Birch概括了他在Droidcon London上的经历。 掌握Coordinator Layout (saulmm.gith…...
网络营销外包公司招聘/网站关键字排名优化
M1相二氧化钒VO2单晶薄膜 钒氧化物高质量外延单晶薄膜 钒氧化物是一种极其复杂的金属氧化物，且具有丰富的相结构，每一种相都有其独特的用途，如VO2高温R相到低温M相之间发生结构转变同时伴随着4-5量级的电阻率变化，高温下的VO2薄膜…...