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…...
RestClient
什么是RestClient RestClient 是 Elasticsearch 官方提供的 Java 低级 REST 客户端，它允许HTTP与Elasticsearch 集群通信，而无需处理 JSON 序列化/反序列化等底层细节。它是 Elasticsearch Java API 客户端的基础。 RestClient 主要特点 轻量级ÿ…...
接口测试中缓存处理策略
在接口测试中，缓存处理策略是一个关键环节，直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性，避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明： 一、缓存处理的核…...
MPNet：旋转机械轻量化故障诊断模型详解python代码复现
目录 一、问题背景与挑战 二、MPNet核心架构 2.1 多分支特征融合模块（MBFM） 2.2 残差注意力金字塔模块（RAPM） 2.2.1 空间金字塔注意力（SPA） 2.2.2 金字塔残差块（PRBlock） 2.3 分类器设计 三、关键技术突破 3.1 多尺度特征融合 3.2 轻量化设计策略 3.3 抗噪声…...
Linux链表操作全解析
Linux C语言链表深度解析与实战技巧 一、链表基础概念与内核链表优势1.1 为什么使用链表？1.2 Linux 内核链表与用户态链表的区别 二、内核链表结构与宏解析常用宏/函数 三、内核链表的优点四、用户态链表示例五、双向循环链表在内核中的实现优势5.1 插入效率5.2 安全…...
ubuntu搭建nfs服务centos挂载访问
在Ubuntu上设置NFS服务器 在Ubuntu上，你可以使用apt包管理器来安装NFS服务器。打开终端并运行： sudo apt update sudo apt install nfs-kernel-server创建共享目录 创建一个目录用于共享，例如/shared： sudo mkdir /shared sud…...
MFC内存泄露
1、泄露代码示例 void X::SetApplicationBtn() {CMFCRibbonApplicationButton* pBtn GetApplicationButton();// 获取 Ribbon Bar 指针// 创建自定义按钮CCustomRibbonAppButton* pCustomButton new CCustomRibbonAppButton();pCustomButton->SetImage(IDB_BITMAP_Jdp26)…...
ssc377d修改flash分区大小
1、flash的分区默认分配16M、 / # df -h Filesystem Size Used Available Use% Mounted on /dev/root 1.9M 1.9M 0 100% / /dev/mtdblock4 3.0M...
什么是库存周转？如何用进销存系统提高库存周转率？
你可能听说过这样一句话： “利润不是赚出来的，是管出来的。” 尤其是在制造业、批发零售、电商这类“货堆成山”的行业，很多企业看着销售不错，账上却没钱、利润也不见了，一翻库存才发现： 一堆卖不动的旧货…...
Frozen-Flask ：将 Flask 应用“冻结”为静态文件
Frozen-Flask 是一个用于将 Flask 应用“冻结”为静态文件的 Python 扩展。它的核心用途是：将一个 Flask Web 应用生成成纯静态 HTML 文件，从而可以部署到静态网站托管服务上，如 GitHub Pages、Netlify 或任何支持静态文件的网站服务器。 &am…...
【Go】3、Go语言进阶与依赖管理
前言 本系列文章参考自稀土掘金上的 【字节内部课】公开课，做自我学习总结整理。 Go语言并发编程 Go语言原生支持并发编程，它的核心机制是 Goroutine 协程、Channel 通道，并基于CSP（Communicating Sequential Processes࿰…...