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如何将深度学习的float32图像转为Unit8格式以方便cv2使用在使用Pyside2中的QImage处理深度学习模型生成的图片时，需要将float32的图像转为Unit8格式，再使用cv2处理。一开始使用网上的其他教程，如下： #模型生成 G_recon=G(self.content,True) #将(1，3，256，256)尺寸的转为(256,256,3)G_recon=((G_recon[0].cpu().detach().numpy().transpose(1,2,0)+1)/2)

数据库学习笔记【自学教程】—— 如何建立数据库PS：本项目将在D盘下创建名为Test的文件夹（D:/Test)。如若想修改文件位置，需在后续代码中一并修改。点击工具栏“新建查询”或者使用快捷键Ctrl+N==>打开查询分析器SQLServer中，一个数据库至少包括两个文件。一个是主数据文件，一个是日志文件。一、建立数据库1）通过语句建立数据库新建一个名为“教师授课管理数据库”的数据库，代码如下：CREATEDATABASE教师授课管理数据库ON(NAME=T…

Unity 3D游戏开发学习教程用C#用Unity3D制作游戏你会学到:您将学习3D游戏开发基础知识，以使用Unity3D引擎推进事物。到本课程结束时，他们将可以轻松制作任何类型的游戏，无论是3D还是2DMP4|视频:h264，1280×720|音频:AAC，44.1KHz，2Ch语言：英语+中英文字幕（根据原英文字幕机译更准确）|时长:87节课(11h32m)|大小解压后:5.86GB描述用Unity3D开发3D游戏《2021年》是一门结构完善的高级UnityC#课程，专为完全…

【MyBatis学习13】MyBatis中的二级缓存[通俗易懂]1.二级缓存的原理　　前面介绍了，mybatis中的二级缓存是mapper级别的缓存，值得注意的是，不同的mapper都有一个二级缓存，也就是说，不同的mapper之间的二级缓存是互不影响的。为了更加清楚的描述二级缓存，先来看一个示意图：　　从图中可以看出：sqlSession1去查询用户id为1的用户信息，查询到用户信息会将查询数据存储到该UserMapper的二级缓存中。

前端性能优化学习 02 Web 性能指标「建议收藏」Web性能指标我们已经直到性能的重要性，但当我们讨论性能的时候，让一个网页变得更快，具体指哪些内容？事实上性能是相对的：对于一个用户而言，一个站点可能速度很快（在具有功能强大的设备的快速网络上），而对于另一个用户而言，一个站点可能会较慢（在具有低端设备的慢速网络上）。两个站点可能会在完全相同的时间内加载，但一个站点似乎加载速度会更快（如果它逐步加载内容，而不是等到最后显示所有内容）。一个网站可能加载很快，但在后来的用户交互会很慢。所以在讨论性能的时候，精确的、可量化的指标很重要。但是，一

模仿学习笔记：行为克隆1模仿学习模仿学习(ImitationLearning)不是强化学习，而是强化学习的一种替代品。 模仿学习与强化学习有相同的目的： 两者的目的都是学习策略网络，从而控制智能体。 模仿学习与强化学习又有不同的原理： 模仿学习向人类专家学习，目标是让策略网络做出的决策与人类专家相同； 强化学习利用环境反馈的奖励改进策略，目标是让累计奖励（即回报）最大化。 2行为克隆概述行为克隆(BehaviorCloning)是最简单的模仿学习。 行为克隆的目的是模仿人的动作

黑客学习路线[通俗易懂]转载：https://www.cnblogs.com/HackKen/p/7732515.html引：在任何时候，我都是孤独的。最近在信安群里也有人问过我，我是如何学习黑客和渗透测试的，在这里，我就把我的学习路线写一下，让新手和小白们不再迷茫，少走弯路，拒绝时间和金钱上的浪费！第一周：入门在学习的时候，你起码需要对常见的黑客术语需要掌握，了解术语的话可以去看看这里的百度文库，写的还是可…

自监督学习（Self-supervised Learning）自监督学习(Self-supervisedlearning)是这两年比较热门的一个研究领域，它旨在对于无标签数据，通过设计辅助任务（Proxytasks）来挖掘数据自身的表征特性作为监督信息，来提升模型的特征提取能力

自监督学习（self-supervised learning）（20201124）看论文总是会看出来一堆堆奇奇怪怪的名词。从远程监督、有监督、半监督、无监督开始，最近又看到了一个自监督。首先先对上面的概念进行简述：半监督（semi-supervisedlearning）：利用好大量无标注数据和少量有标注数据进行监督学习；远程监督（distant-supervisedlearning）：利用知识库对未标注数据进行标注；无监督：不依赖任何标签值，通过对数据内在特征的挖掘，找到样本间的关系，比如聚类相关的任务。自监督：利用辅助任务从无监督的数据中挖掘大量自身的信息。

元学习、迁移学习、对比学习、自监督学习与少样本学习的关系解读文章目录前言一、对比自监督学习与FSL1.对比学习与自监督学习2.自监督学习与FSL二、元学习与FSL1.元学习是什么2.元学习与FSL三、迁移学习与FSL1.迁移学习2.迁移学习与FSL总结前言本人的研究方向是少样本图像分类，在阅读论文时会遇到很多元学习、迁移学习这样的名词，这些词在不同的论文中关系仿佛都不一样，人们的说法也不统一。因此在此记录一下自己的逻辑，希望不再混乱了~还有对比学习和自监督学习，最近自己也在看，并且和少样本学习（FSL）相关，就一起放在这里。文章中出现的ppt截图是自己讲组