深度学习（五）：pytorch迁移学习之resnet50

1.迁移学习

迁移学习是一种机器学习方法，它通过将已经在一个任务上学习到的知识应用到另一个相关任务上，来改善模型的性能。迁移学习可以解决数据不足或标注困难的问题，同时可以加快模型的训练速度。
在这里插入图片描述

迁移学习的核心思想是将源领域的知识迁移到目标领域中。源领域是已经有大量标注数据的领域，而目标领域是需要解决的新问题。通过迁移学习，源领域的知识可以帮助目标领域的学习过程，提高模型的泛化能力和性能。

迁移学习可以通过多种方式实现，包括特征提取、模型微调和领域自适应等方法。特征提取是将源领域的特征应用到目标领域中，模型微调是在源模型的基础上对目标模型进行调整，领域自适应则是通过对目标领域进行适应性训练来提高性能。

迁移学习在计算机视觉、自然语言处理等领域都有广泛的应用。它可以帮助解决许多实际问题，提高模型的效果和效率。

1.1分类

  1. 基于实例的迁移学习（Instance-based Transfer Learning）：
    基于实例的迁移学习是将源任务中的实例样本直接应用于目标任务。这种方法通常通过调整实例的权重或选择一部分实例来实现。例如，如果源任务是图像分类，目标任务是目标检测，可以将源任务中的图像样本用作目标任务的训练数据，从而提供更多的样本和多样性。

  2. 基于特征的迁移学习（Feature-based Transfer Learning）：
    基于特征的迁移学习是将源任务的特征表示应用于目标任务。这种方法通常通过共享特征提取器或调整特征的权重来实现。例如，在计算机视觉中，可以使用预训练的卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，将其冻结或微调，并将其特征用于目标任务的训练。

  3. 基于模型的迁移学习（Model-based Transfer Learning）：
    基于模型的迁移学习是将源任务的模型应用于目标任务。这种方法通常通过微调源模型或在源模型的基础上构建新模型来实现。例如，在自然语言处理中，可以使用预训练的语言模型（如BERT）作为源模型，然后在目标任务上微调该模型，以适应目标任务的特定要求。

  4. 基于关系的迁移学习（Relation-based Transfer Learning）：
    基于关系的迁移学习是通过学习源任务和目标任务之间的关系，来进行知识迁移和模型优化。这种方法通常通过学习源任务和目标任务之间的相似性、相关性或映射关系来实现。例如，在推荐系统中，可以通过学习用户和物品之间的关系，将源任务中学习到的用户兴趣模型应用于目标任务中，以提高推荐的准确性和个性化程度。

1.2训练技巧

  1. 预训练模型（Pretrained Models）：使用在大规模数据集上预训练好的模型作为迁移学习的起点，可以帮助提取通用的特征表示。这些预训练模型可以是在类似任务上训练得到的，也可以是在其他领域的任务上训练得到的。

  2. 微调（Fine-tuning）：在迁移学习中，可以将预训练模型的部分或全部参数作为初始参数，然后在目标任务上进行微调。通过在目标任务上进行有限的训练，可以使模型适应目标任务的特定要求，同时保留预训练模型的通用特征。

  3. 冻结层（Freezing Layers）：在微调过程中，可以选择冻结预训练模型的一部分或全部层，只更新目标任务相关的层。这样可以防止过拟合和减少训练时间，尤其在目标任务数据较少的情况下效果更明显。

  4. 数据增强（Data Augmentation）：通过对目标任务的数据进行增强，如旋转、翻转、裁剪等操作，可以扩充数据集的多样性，提高模型的泛化能力。

  5. 领域自适应（Domain Adaptation）：当源任务和目标任务的数据分布存在差异时，可以通过领域自适应技术来减小领域间的差距。例如，使用领域自适应方法对源领域和目标领域进行特征对齐或实例重权，以提高模型在目标领域上的性能。

  6. 多任务学习（Multi-task Learning）：当源任务和目标任务之间存在相关性时，可以将它们作为多个任务一起进行训练。通过共享模型参数和学习任务间的关系，可以提高模型的泛化能力和效果。

2.resnet50

ResNet-50是一种深度残差网络（Residual Network），是ResNet系列中的一种经典模型。它由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出，被广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和图像分割等。
在这里插入图片描述

2.1 Convolutional Block和Identity Block

ResNet-50有两个基本块Convolutional Block和Identity Block。
在这里插入图片描述

  1. Convolutional Block（卷积块）：Convolutional Block由一系列卷积层组成，用于学习图像的特征。它的典型结构是：

    • 1x1卷积层：用于减少通道数，降低计算复杂度。
    • 3x3卷积层：用于学习特征。
    • 1x1卷积层：用于恢复通道数，保持特征图的维度一致

    Convolutional Block通常在网络的开始部分使用，用于提取图像的低级特征。

  2. Identity Block（恒等块）：Identity Block由三个卷积层组成，其中第一个和第三个卷积层是1x1卷积层，中间的卷积层是3x3卷积层。它的结构如下：

    • 1x1卷积层：用于减少或恢复通道数。
    • 3x3卷积层：用于学习特征。
    • 1x1卷积层：用于恢复通道数。

    Identity Block的输入和输出具有相同的维度，通过跳跃连接（skip connection）将输入直接添加到输出上，保留了原始输入的信息。

ResNet-50通过堆叠Convolutional Block和Identity Block来构建整个网络。这些块的设计使得ResNet-50能够更深更容易训练，并且在图像分类等任务上取得了很好的性能。

2.2 批归一化（Batch Normalization）层

ResNet-50使用了对批归一化（Batch Normalization）层。

批归一化是一种常用的正则化技术，用于加速神经网络的训练过程并提高模型的性能。在ResNet-50中，批归一化层通常在卷积层之后、激活函数之前应用。

批归一化的作用是对每个小批量的输入进行归一化处理，使得输入的均值接近于0，方差接近于1。这有助于缓解梯度消失和梯度爆炸问题，提高网络的稳定性和收敛速度。

在ResNet-50中，批归一化层的操作如下：

  1. 对于每个通道，计算小批量输入的均值和方差。
  2. 使用计算得到的均值和方差对小批量输入进行归一化。
  3. 对归一化后的输入进行缩放和平移，通过可学习的参数进行调整。
  4. 最后，通过激活函数对调整后的输入进行非线性变换。

批归一化层的引入有助于加速训练过程，提高模型的泛化能力，并且可以允许使用更高的学习率。在ResNet-50中，批归一化层的使用有助于网络的训练和性能的提升。

3.代码实现

3.1数据集

选取imagenet数据集

# 下载数据集
dataset_url = "https://s3.amazonaws.com/fast-ai-imageclas/imagewoof2-160.tgz"
download_url(dataset_url, '.')# 提取压缩文件
with tarfile.open('./imagewoof2-160.tgz', 'r:gz') as tar:tar.extractall(path='./data')# 查看数据目录中的内容
data_dir = './data/imagewoof2-160'
print(os.listdir(data_dir))
classes = os.listdir(data_dir + "/train")
print(classes)

在这里插入图片描述
数据进行增强和归一化，创建数据加载器，划分数据集，这里由于我的设备跑不动，所以只加载了25分之一。

# 数据转换（归一化和数据增强）
stats = ((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
train_tfms = tt.Compose([tt.RandomCrop(160, padding=4, padding_mode='reflect'), tt.RandomHorizontalFlip(), tt.ToTensor(), tt.Normalize(*stats,inplace=True)])
valid_tfms = tt.Compose([tt.Resize([160,160]),tt.ToTensor(), tt.Normalize(*stats)])# 创建ImageFolder对象
train_ds = ImageFolder(data_dir+'/train', train_tfms)
valid_ds = ImageFolder(data_dir+'/val', valid_tfms)
print(f'训练数据集长度 = {len(train_ds)}')
print(f'验证数据集长度 = {len(valid_ds)}')
# 计算数据集中的样本数量
num_samples = int(len(train_ds)/25)print(num_samples)
# 创建一个随机索引
indices = list(range(num_samples))# 打乱索引
random.shuffle(indices)# 设置训练集的大小
train_size = int(0.8 * num_samples)# 创建训练集和验证集的索引
train_indices = indices[:train_size]
valid_indices = indices[train_size:]# 创建训练集和验证集的随机抽样器
train_sampler = SubsetRandomSampler(train_indices)
valid_sampler = SubsetRandomSampler(valid_indices)# 设置批量大小
batch_size = 64# 创建训练集和验证集的数据加载器
train_dl = DataLoader(train_ds, batch_size=32, sampler=train_sampler)
valid_dl = DataLoader(valid_ds, batch_size=32, sampler=valid_sampler)""" # PyTorch数据加载器
# 创建数据加载器train_dl = DataLoader(train_ds, batch_size, shuffle=True)
valid_dl = DataLoader(valid_ds, batch_size*2) """#展示数据
def show_batch(dl):for images, labels in dl:fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))ax.set_xticks([]); ax.set_yticks([])ax.imshow(make_grid(images[:64], nrow=8, normalize=True).permute(1, 2, 0))breakplt.show()show_batch(train_dl)

3.2 设置设备

#设置设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')def get_default_device():"""Pick GPU if available, else CPU"""if torch.cuda.is_available():return torch.device('cuda')else:return torch.device('cpu')def to_device(data, device):"""Move tensor(s) to chosen device"""if isinstance(data, (list,tuple)):return [to_device(x, device) for x in data]return data.to(device, non_blocking=True)class DeviceDataLoader():"""Wrap a dataloader to move data to a device"""def __init__(self, dl, device):self.dl = dlself.device = devicedef __iter__(self):"""Yield a batch of data after moving it to device"""for b in self.dl: yield to_device(b, self.device)def __len__(self):"""Number of batches"""return len(self.dl)train_dl = DeviceDataLoader(train_dl, device)
valid_dl = DeviceDataLoader(valid_dl, device)

3.3加载resnet50网络结构

这里调整网络结构，写了一个冻结层的函数

def accuracy(outputs, labels):_, preds = torch.max(outputs, dim=1)return torch.tensor(torch.sum(preds == labels).item() / len(preds))class ImageClassificationBase(nn.Module):def training_step(self, batch):images, labels = batch out = self(images)                  # Generate predictionsloss = F.cross_entropy(out, labels) # Calculate lossreturn lossdef validation_step(self, batch):images, labels = batch out = self(images)                    # Generate predictionsloss = F.cross_entropy(out, labels)   # Calculate lossacc = accuracy(out, labels)           # Calculate accuracyreturn {'val_loss': loss.detach(), 'val_acc': acc}def validation_epoch_end(self, outputs):batch_losses = [x['val_loss'] for x in outputs]epoch_loss = torch.stack(batch_losses).mean()   # Combine lossesbatch_accs = [x['val_acc'] for x in outputs]epoch_acc = torch.stack(batch_accs).mean()      # Combine accuraciesreturn {'val_loss': epoch_loss.item(), 'val_acc': epoch_acc.item()}def epoch_end(self, epoch, result):print("Epoch [{}], last_lr: {:.5f}, train_loss: {:.4f}, val_loss: {:.4f}, val_acc: {:.4f}".format(epoch, result['lrs'][-1], result['train_loss'], result['val_loss'], result['val_acc']))class Resnet50(ImageClassificationBase):def __init__(self):super().__init__()# Use a pretrained modelself.network = models.resnet50(pretrained=True)# Replace last layernum_ftrs = self.network.fc.in_featuresself.network.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)def forward(self, xb):return torch.sigmoid(self.network(xb))def freeze(self):# To freeze the residual layersfor param in self.network.parameters():param.require_grad = Falsefor param in self.network.fc.parameters():param.require_grad = Truedef unfreeze(self):# Unfreeze all layersfor param in self.network.parameters():param.require_grad = Truemodel = to_device(Resnet50(), device)

3.4训练及保存模型

    # Set up cutom optimizer with weight decayoptimizer = opt_func(model.parameters(), max_lr, weight_decay=weight_decay)# Set up one-cycle learning rate schedulersched = torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer, max_lr, epochs=epochs, steps_per_epoch=len(train_loader))

这段代码首先定义了一个优化器 optimizer，它使用余弦退火（Cosine Annealing）策略进行学习率调度。余弦退火是一种常用的学习率调度策略，它可以在训练过程中缓慢增加学习率，然后在训练过程中缓慢减小学习率，从而实现更高效的训练。

接着，代码定义了一个 OneCycleLR 学习率调度器，它根据余弦退火策略调整学习率。max_lr 参数表示最大学习率，epochs 参数表示总共有多少个训练 epoch，steps_per_epoch 参数表示每个 epoch 中有多少个迭代步骤。

最后，代码将优化器 optimizer 和学习率调度器 sched 分别赋值给模型 model。

@torch.no_grad()
def evaluate(model, val_loader):model.eval()outputs = [model.validation_step(batch) for batch in val_loader]with torch.no_grad():for data,target in val_loader:output = model(data)pred = output.argmax(dim=1,keepdim=True)return model.validation_epoch_end(outputs),preddef get_lr(optimizer):for param_group in optimizer.param_groups:return param_group['lr']def fit_one_cycle(epochs, max_lr, model, train_loader, val_loader, weight_decay=0, grad_clip=None, opt_func=torch.optim.SGD):torch.cuda.empty_cache()history = []# Set up cutom optimizer with weight decayoptimizer = opt_func(model.parameters(), max_lr, weight_decay=weight_decay)# Set up one-cycle learning rate schedulersched = torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer, max_lr, epochs=epochs, steps_per_epoch=len(train_loader))for epoch in range(epochs):# Training Phase model.train()train_losses = []lrs = []print("Epoch: ", epoch+1)for batch in tqdm(train_loader):loss = model.training_step(batch)train_losses.append(loss)loss.backward()# Gradient clippingif grad_clip: nn.utils.clip_grad_value_(model.parameters(), grad_clip)optimizer.step()optimizer.zero_grad()# Record & update learning ratelrs.append(get_lr(optimizer))sched.step()# Validation phaseresult,pred = evaluate(model, val_loader)result['train_loss'] = torch.stack(train_losses).mean().item()result['lrs'] = lrsmodel.epoch_end(epoch, result)history.append(result)return historyhistory = []
print(history)
#训练model.freeze()epochs = 10
max_lr = 0.0001
grad_clip = 0.1
weight_decay = 1e-4
opt_func = torch.optim.Adam""" history += fit_one_cycle(epochs, max_lr, model, train_dl, valid_dl, grad_clip=grad_clip, weight_decay=weight_decay, opt_func=opt_func)
def plot_accuracies(history):accuracies = [x['val_acc'] for x in history]plt.plot(accuracies, '-x')plt.xlabel('epoch')plt.ylabel('accuracy')plt.title('Accuracy vs. No. of epochs')plt.show()
plot_accuracies(history)
torch.save(model.state_dict(), 'RES.pth')  """

3.5预测

model.load_state_dict(torch.load('RES.pth'))
r,result=evaluate(model, valid_dl)
print(result)
data_loader_iter = iter(valid_dl)
while True:try:item = next(data_loader_iter)# 对 item 进行处理image, label = itemexcept StopIteration:break
images=image.numpy()
labels=label.numpy()fig = plt.figure(figsize=(25,4))
for idx in np.arange(9):ax = fig.add_subplot(1,9, idx+1, xticks=[], yticks=[])ax.imshow(images[idx][0])ax.set_title('real:'+str(labels[idx].item())+'ped:'+str(result[idx].item()))
plt.show()

在这里插入图片描述

4.总代码

import os
import torch
import torchvision
import tarfile
import torch.nn as nn
import numpy as np
import torch.nn.functional as F
from torchvision.datasets.utils import download_url
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision.transforms as tt
from torchvision.utils import make_grid
import torchvision.models as models
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import tqdm
from torch.utils.data.sampler import SubsetRandomSampler
import random#matplotlib inline
# 下载数据集
dataset_url = "https://s3.amazonaws.com/fast-ai-imageclas/imagewoof2-160.tgz"
download_url(dataset_url, '.')# 提取压缩文件
with tarfile.open('./imagewoof2-160.tgz', 'r:gz') as tar:tar.extractall(path='./data')# 查看数据目录中的内容
data_dir = './data/imagewoof2-160'
print(os.listdir(data_dir))
classes = os.listdir(data_dir + "/train")
print(classes)# 数据转换（归一化和数据增强）
stats = ((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
train_tfms = tt.Compose([tt.RandomCrop(160, padding=4, padding_mode='reflect'), tt.RandomHorizontalFlip(), tt.ToTensor(), tt.Normalize(*stats,inplace=True)])
valid_tfms = tt.Compose([tt.Resize([160,160]),tt.ToTensor(), tt.Normalize(*stats)])# 创建ImageFolder对象
train_ds = ImageFolder(data_dir+'/train', train_tfms)
valid_ds = ImageFolder(data_dir+'/val', valid_tfms)
print(f'训练数据集长度 = {len(train_ds)}')
print(f'验证数据集长度 = {len(valid_ds)}')
# 计算数据集中的样本数量
num_samples = int(len(train_ds)/25)print(num_samples)
# 创建一个随机索引
indices = list(range(num_samples))# 打乱索引
random.shuffle(indices)# 设置训练集的大小
train_size = int(0.8 * num_samples)# 创建训练集和验证集的索引
train_indices = indices[:train_size]
valid_indices = indices[train_size:]# 创建训练集和验证集的随机抽样器
train_sampler = SubsetRandomSampler(train_indices)
valid_sampler = SubsetRandomSampler(valid_indices)# 设置批量大小
batch_size = 64# 创建训练集和验证集的数据加载器
train_dl = DataLoader(train_ds, batch_size=32, sampler=train_sampler)
valid_dl = DataLoader(valid_ds, batch_size=32, sampler=valid_sampler)""" # PyTorch数据加载器
# 创建数据加载器train_dl = DataLoader(train_ds, batch_size, shuffle=True)
valid_dl = DataLoader(valid_ds, batch_size*2) """#展示数据
def show_batch(dl):for images, labels in dl:fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))ax.set_xticks([]); ax.set_yticks([])ax.imshow(make_grid(images[:64], nrow=8, normalize=True).permute(1, 2, 0))breakplt.show()show_batch(train_dl)#设置设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')def get_default_device():"""Pick GPU if available, else CPU"""if torch.cuda.is_available():return torch.device('cuda')else:return torch.device('cpu')def to_device(data, device):"""Move tensor(s) to chosen device"""if isinstance(data, (list,tuple)):return [to_device(x, device) for x in data]return data.to(device, non_blocking=True)class DeviceDataLoader():"""Wrap a dataloader to move data to a device"""def __init__(self, dl, device):self.dl = dlself.device = devicedef __iter__(self):"""Yield a batch of data after moving it to device"""for b in self.dl: yield to_device(b, self.device)def __len__(self):"""Number of batches"""return len(self.dl)train_dl = DeviceDataLoader(train_dl, device)
valid_dl = DeviceDataLoader(valid_dl, device)#基于批量归一化的预训练 ResNet 模型的定义
def accuracy(outputs, labels):_, preds = torch.max(outputs, dim=1)return torch.tensor(torch.sum(preds == labels).item() / len(preds))class ImageClassificationBase(nn.Module):def training_step(self, batch):images, labels = batch out = self(images)                  # Generate predictionsloss = F.cross_entropy(out, labels) # Calculate lossreturn lossdef validation_step(self, batch):images, labels = batch out = self(images)                    # Generate predictionsloss = F.cross_entropy(out, labels)   # Calculate lossacc = accuracy(out, labels)           # Calculate accuracyreturn {'val_loss': loss.detach(), 'val_acc': acc}def validation_epoch_end(self, outputs):batch_losses = [x['val_loss'] for x in outputs]epoch_loss = torch.stack(batch_losses).mean()   # Combine lossesbatch_accs = [x['val_acc'] for x in outputs]epoch_acc = torch.stack(batch_accs).mean()      # Combine accuraciesreturn {'val_loss': epoch_loss.item(), 'val_acc': epoch_acc.item()}def epoch_end(self, epoch, result):print("Epoch [{}], last_lr: {:.5f}, train_loss: {:.4f}, val_loss: {:.4f}, val_acc: {:.4f}".format(epoch, result['lrs'][-1], result['train_loss'], result['val_loss'], result['val_acc']))class Resnet50(ImageClassificationBase):def __init__(self):super().__init__()# Use a pretrained modelself.network = models.resnet50(pretrained=True)# Replace last layernum_ftrs = self.network.fc.in_featuresself.network.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)def forward(self, xb):return torch.sigmoid(self.network(xb))def freeze(self):# To freeze the residual layersfor param in self.network.parameters():param.require_grad = Falsefor param in self.network.fc.parameters():param.require_grad = Truedef unfreeze(self):# Unfreeze all layersfor param in self.network.parameters():param.require_grad = Truemodel = to_device(Resnet50(), device)
print(model)#fit函数
@torch.no_grad()
def evaluate(model, val_loader):model.eval()outputs = [model.validation_step(batch) for batch in val_loader]with torch.no_grad():for data,target in val_loader:output = model(data)pred = output.argmax(dim=1,keepdim=True)return model.validation_epoch_end(outputs),preddef get_lr(optimizer):for param_group in optimizer.param_groups:return param_group['lr']def fit_one_cycle(epochs, max_lr, model, train_loader, val_loader, weight_decay=0, grad_clip=None, opt_func=torch.optim.SGD):torch.cuda.empty_cache()history = []# Set up cutom optimizer with weight decayoptimizer = opt_func(model.parameters(), max_lr, weight_decay=weight_decay)# Set up one-cycle learning rate schedulersched = torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer, max_lr, epochs=epochs, steps_per_epoch=len(train_loader))for epoch in range(epochs):# Training Phase model.train()train_losses = []lrs = []print("Epoch: ", epoch+1)for batch in tqdm(train_loader):loss = model.training_step(batch)train_losses.append(loss)loss.backward()# Gradient clippingif grad_clip: nn.utils.clip_grad_value_(model.parameters(), grad_clip)optimizer.step()optimizer.zero_grad()# Record & update learning ratelrs.append(get_lr(optimizer))sched.step()# Validation phaseresult,pred = evaluate(model, val_loader)result['train_loss'] = torch.stack(train_losses).mean().item()result['lrs'] = lrsmodel.epoch_end(epoch, result)history.append(result)return historyhistory = []
print(history)
#训练model.freeze()epochs = 10
max_lr = 0.0001
grad_clip = 0.1
weight_decay = 1e-4
opt_func = torch.optim.Adam""" history += fit_one_cycle(epochs, max_lr, model, train_dl, valid_dl, grad_clip=grad_clip, weight_decay=weight_decay, opt_func=opt_func)
def plot_accuracies(history):accuracies = [x['val_acc'] for x in history]plt.plot(accuracies, '-x')plt.xlabel('epoch')plt.ylabel('accuracy')plt.title('Accuracy vs. No. of epochs')plt.show()
plot_accuracies(history)
torch.save(model.state_dict(), 'RES.pth')  """
model.load_state_dict(torch.load('RES.pth'))
r,result=evaluate(model, valid_dl)
print(result)
data_loader_iter = iter(valid_dl)
while True:try:item = next(data_loader_iter)# 对 item 进行处理image, label = itemexcept StopIteration:break
images=image.numpy()
labels=label.numpy()fig = plt.figure(figsize=(25,4))
for idx in np.arange(9):ax = fig.add_subplot(1,9, idx+1, xticks=[], yticks=[])ax.imshow(images[idx][0])ax.set_title('real:'+str(labels[idx].item())+'ped:'+str(result[idx].item()))
plt.show()

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目录 使用编辑器脚本注意函数解释信息调试方法键盘获取方法脚本练习 最近发现常用键盘的上下左右箭头去操作输入输出问题感觉很不是滋味&#xff0c;不像Linux那样&#xff0c;有vim的使用&#xff0c;就想着有没有什么方法更快捷&#xff0c;更方便的去使用电脑键盘&#xff0…
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分享80个菜单导航JS特效，总有一款适合您

分享80个菜单导航JS特效，总有一款适合您

分享80个菜单导航JS特效&#xff0c;总有一款适合您 80个菜单导航JS特效下载链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1NgNc759Kg1of_8vR7kaj6A?pwd6666 提取码&#xff1a;6666 Python采集代码下载链接&#xff1a;采集代码.zip - 蓝奏云 学习知识费力气&#xff0c;…
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pip的基本命令和使用

pip的基本命令和使用

pip 简介 pip是Python官方的包管理器&#xff0c;可以方便地安装、升级和卸载Python包。 pip 常用命令 显示版本和路径 pip --version获取帮助 pip --help升级pip和升级包 pip install --upgrade pip # Linux/macOS pip install -U pip # windowspip install…
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【Cesium】模型平面裁切

【Cesium】模型平面裁切

const scene viewer.scene;let tileset; let targetY 400.0; let planeEntities []; let selectedPlane; // 选择的切面 let clippingPlanes; // 切面属性// 当鼠标点击切面时&#xff0c;修改相关属性 const downHandler new Cesium.ScreenSpaceEventHandler(viewer.sce…
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表达式二叉树的中序遍历：2017年408算法题

表达式二叉树的中序遍历：2017年408算法题

算法思想 表达式二叉树的中序遍历即中缀表达式除了根节点和叶结点&#xff0c;遍历到其他结点时在遍历其左子树前加上左括号&#xff0c;在遍历完右子树后加上右括号 算法实现 //中序遍历&#xff0c;deep从1开始&#xff0c;即根节点的深度为1 void midOrder(BTree T,int …
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作业12.4

作业12.4

1.沙发床的多继承 #include <iostream>using namespace std; class Sofa { private:string sit; public://无参构造Sofa(){}//有参构造Sofa(string sit):sit(sit){}//拷贝构造Sofa(const Sofa &other):sit(other.sit){}//拷贝赋值Sofa &operator (const Sofa &…
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【数据分享】2015-2023年我国区县逐月二手房房价数据（Excel/Shp格式）

【数据分享】2015-2023年我国区县逐月二手房房价数据（Excel/Shp格式）

房价是一个城市发展程度的重要体现&#xff0c;一个城市的房价越高通常代表这个城市越发达&#xff0c;对于人口的吸引力越大&#xff01;因此&#xff0c;房价数据是我们在各项城市研究中都非常常用的数据&#xff01;之前我们分享过2015-2023年我国地级市逐月房价数据&#x…
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基于姿态估计的3D动画生成

基于姿态估计的3D动画生成

在本文中&#xff0c;我们将尝试通过跟踪 2D 视频中的动作来渲染人物的 3D 动画。 在 3D 图形中制作人物动画需要大量的运动跟踪器来跟踪人物的动作&#xff0c;并且还需要时间手动制作每个肢体的动画。 我们的目标是提供一种节省时间的方法来完成同样的任务。 我们对这个问题…
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MATLAB学习QPSK之QPSK_MOD_DEMOD_SALIMup分析

MATLAB学习QPSK之QPSK_MOD_DEMOD_SALIMup分析

学习的背景说明 因为在学习5G物理层&#xff0c;一直很忙&#xff0c;没有时间。最近稍有一点空闲&#xff0c;所以&#xff0c;学习一下算法。 QPSK的算法&#xff0c;虽然说我没有完全学透&#xff0c;大致还是懂的。只能一直没时间用MATLAB来研究一下。 然后看到这个实例&…
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YITH WooCommerce Social Login跨境电商网站社交登录高级版插件

YITH WooCommerce Social Login跨境电商网站社交登录高级版插件

点击阅读YITH WooCommerce Social Login跨境电商网站社交登录高级版插件原文 YITH WooCommerce Social Login跨境电商网站社交登录高级版插件让您的用户节省时间并通过他们的社交资料之一登录或注册网站。 您如何从中受益&#xff1a; 用户无需填写表格、插入个人数据&#…
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【数据分享】我国12.5米分辨率的地形粗糙度（起伏度）数据（免费获取）

【数据分享】我国12.5米分辨率的地形粗糙度（起伏度）数据（免费获取）

地形数据&#xff0c;也叫DEM数据&#xff0c;是我们在各项研究中最常使用的数据之一。之前我们分享过源于NASA地球科学数据网站发布的12.5米分辨率DEM地形数据&#xff01;基于该数据我们处理得到12.5米分辨率的坡度数据、坡向数据、山体阴影数据&#xff08;均可查看之前的文…
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