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Python中的图像增强技术

翻译 | 王文刚 我们为什么需要图像增强? 深度学习卷积神经网络(CNN)需要大量图像才能有效训练模型。通过更好的增强有助于提高模型的性能,从而减少过度拟合。可用于分类和对象检测数据集的最流行的数据集具有数千到数百万个图像。归纳是指在模型训练期间根据以前从未见过的数据进行评估模型的性能测试或验证。由于 CNN 具有不变性,即使在不同大小,方向或不同照明下可见时,它也可以对对象进行分类。因此,我们可以获取图像的小型数据集,并通过放大或缩小,垂直或水平翻转它们或更改亮度来改变对象的大小。这样,我们可以创建丰富、多样化的图像数据集。 图像增强可以从一小组图像中创建丰富多样的图像集,以进行图像分类,目标检测或图像分割。在仔细了解问题域之后,需要采用增加训练数据集大小的增强策略。 什么时候需要应用图像增强? 在我们训练模型之前,可以将图像增强用作预处

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通过Python SDK 获取tushare数据

导入tushare import tushare as ts 这里注意, tushare版本需大于1.2.10 设置token ts.set_token('your token here') 以上方法只需要在第一次或者token失效后调用,完成调取tushare数据凭证的设置,正常情况下不需要重复设置。也可以忽略此步骤,直接用pro_api('your token')完成初始化 初始化pro接口 pro = ts.pro_api() 如果上一步骤ts.set_token('your token')无效或不想保存token到本地,也可以在初始化接口里直接设置token: pro = ts.pro_api('your token') 数据调取 以获取交易日历信息为例: df = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20180901', end_date='20181001', fields='exchange,cal_date,is_open,pretrade_date', is_open='0') 或者 df = pro.query('trade_cal', exchange='', start_date='20180901', end_date='20181001', fields='exchange,cal_date,is_open,pretrade_date', is_open='0') 调取结果: exchange cal_date is_open pretrade_date 0 SSE 20180901 0 20180831 1 SSE 20180902 0 20180831 2 SSE 20180908 0 20180907 3 SSE 20180909 0 20180907 4 SSE 20180915 0 20180914 5 SSE 20180916 0 20180914 6 SSE 20180922 0 20180921 7 SSE 20180923 0 20180921 8 SSE 20180924 0 20180921 9 SSE 20180929 0 20180928 10 SSE 20180930 0 20180928 11 SSE 20181001 0 20180928

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Nacos

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Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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