小编Bil*_*lal的帖子

当我运行 model.fit_generator 代码以使用 CNN 模型训练图像时，出现此错误。我不明白这个错误，我该怎么办？谁能帮我？这是完整的错误描述

Loaded runtime CuDNN library: 8.0.5, but the source was compiled with: 8.1.0.  
CuDNN library needs to have a matching major version and equal or higher minor version. If using a binary install, upgrade your CuDNN library.
If building from sources, ensure the library loaded at runtime is compatible with the version specified during compile configuration.

我陷入了反应性问题。我正在使用 Stein 在谷歌表格中创建后端。Stein 非常挑剔，希望以 [{}] 格式请求。我做了以下事情：

模板：

<div class="field">
  <label class="label">Model #</label>
  <div class="control">
    <input
      class="input"
      placeholder="Model #"
      v-model="form.ModelNum"
    />
  </div>
</div>

<div class="field">
  <label class="label">Bar Code</label>
  <div class="control">
    <input
      class="input"
      placeholder="Bar Code"
      v-model="form.Barcode"
    />
  </div>
</div>

<div class="field">
  <label class="label">Serial #</label>
  <div class="control">
    <input
      class="input"
      placeholder="Serial #"
      v-model="form.SerialNum"
    />
  </div>
</div>
//etc

JS

<script setup>
import { reactive, defineEmits, toRefs } from "vue";
import addRow from "../helperFunctions/addRow.js";

// Variables
let form = reactive({
  Equipment: "",
  Make: "",
  ModelNum: "", …

• 我有由扫描仪生成的带有重复图案（水平白线）的肤色图像，该扫描仪使用一排传感器来感知照片。

  

• 我的问题是如何使用 FFT 有效地对图像进行去噪，而不会对图像质量产生太大影响，有人告诉我，我必须手动抑制幅度谱中出现的线，但我不知道该怎么做，可以请告诉我该怎么做？

• 我的方法是使用快速傅立叶变换（FFT）逐通道对图像进行去噪。

• 我尝试过傅里叶域中的 HPF 和 LPF，但结果并不好，如您所见：

我的代码：

from skimage.io import imread, imsave
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

img = imread('skin.jpg')

R = img[...,2]
G = img[...,1]
B = img[...,0]

f1 = np.fft.fft2(R)
fshift1 = np.fft.fftshift(f1)
phase_spectrumR = np.angle(fshift1)
magnitude_spectrumR = 20*np.log(np.abs(fshift1))

f2 = np.fft.fft2(G)
fshift2 = np.fft.fftshift(f2)
phase_spectrumG = np.angle(fshift2)
magnitude_spectrumG = 20*np.log(np.abs(fshift2))

f3 = np.fft.fft2(B)
fshift3 = np.fft.fftshift(f3)
phase_spectrumB = np.angle(fshift3)
magnitude_spectrumB = 20*np.log(np.abs(fshift2))

#===============================
# LPF …

• 我有以下公式来扩展已在SciKit-Image 分割中实现的原始随机游走算法的数学期望。
• 我尝试通过模仿 Scikit-image 实现来实现本文中提到的引导式随机游走算法。
• 但由于掩码 Array b ，我的实现不正确。

• 如何正确实现以下数学期望？

我的代码挂了。

import numpy as np
import time
import scipy
from scipy import sparse, ndimage as ndi
from scipy.sparse.linalg import cg, spsolve
from skimage import img_as_float
from distutils.version import LooseVersion as Version
import functools
if Version(scipy.__version__) >= Version('1.1'):
    cg = functools.partial(cg, atol=0)

try:
    from pyamg import ruge_stuben_solver
    amg_loaded = True
except ImportError:
    amg_loaded = False

def make_graph_edges(image):

    if(len(image.shape)==2):
        # print(image.shape)
        n_x, n_y …

• 我想设置PowerShell 7为默认 shell。所以当我在文件资源管理器中右键单击并单击

“在此处打开 PowerShell 窗口”

在上下文菜单中，我想PowerShell 7上来。

• 我想完全删除其他版本。

• 有没有办法做到这一点？

我正在尝试在 XR 环境中实现这个小提琴。

在小提琴中，第二个场景固定在屏幕上，但不使用 oculus/玩家相机...

有没有人有办法使场景或物体始终位于眼的右上角？我想尺寸和相机有错误，但找不到什么......

我不确定，我脑子坏了，这是我迈向 XR 的第一步......

门户第二场景代码：

function Viewcube() {
  const { gl, scene, camera, size } = useThree()
  const virtualScene = useMemo(() => new Scene(), [])
  const virtualCam = useRef()
  const ref = useRef()
  const [hover, set] = useState(null)
  const matrix = new Matrix4()

  useFrame(() => {
    matrix.copy(camera.matrix).invert()
    ref.current.quaternion.setFromRotationMatrix(matrix)
    gl.autoClear = true
    gl.render(scene, camera)
    gl.autoClear = false
    gl.clearDepth()
    gl.render(virtualScene, virtualCam.current)
  }, 1)

  return createPortal(
    <>
      <OrthographicCamera ref={virtualCam} makeDefault={false} position={[0, 0, 100]} />
      <mesh
        ref={ref}
        raycast={useCamera(virtualCam)} …

我正在尝试在 RViz 中发送不同颜色的标记，以便我可以直观地看到我的程序是否相应地工作。我现在只能发送对象点的坐标值。我的问题是我无法设置这些点的颜色。这是我的代码：

#include <ros/ros.h>
#include <sensor_msgs/PointCloud2.h>
#include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <iostream>
#include <math.h>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <visualization_msgs/Marker.h>
#include "std_msgs/String.h"
#include "std_msgs/Float32.h"
#include "std_msgs/Int32.h"
#include "rosbag/bag.h"
#include <rosbag/view.h>
#include <vector>
#include <boost/foreach.hpp>
#define foreach BOOST_FOREACH
ros::Publisher pub;   
ros::Publisher marker_pub;

void
cloud_cb (const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr& input)
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> output;
    pcl::fromROSMsg(*input,output);
    visualization_msgs::Marker points;
    points.header.frame_id = "/camera_link";
    points.header.stamp = ros::Time::now();
    points.ns = "lines";
    points.action = visualization_msgs::Marker::ADD;
    points.pose.orientation.w = 1.0;
    points.type = visualization_msgs::Marker::POINTS;
    points.scale.x = 0.003;
    points.scale.y = …

我是 OpenCV 的新手，我需要帮助从该图像中去除水印，我尝试使用修复，但我想要一种更自动化的特征映射和修复方式，请帮助我。

尝试从 GitHub 克隆我的项目后（必须在本地删除我）。我开始收到以下错误。

error  in ./src/App.vue?vue&type=template&id=7ba5bd90&ts=true

Module parse failed: Unexpected token (3:27)
File was processed with these loaders:
* ./node_modules/@vue/cli-service/node_modules/vue-loader-v16/dist/templateLoader.js
* ./node_modules/cache-loader/dist/cjs.js
* ./node_modules/@vue/cli-service/node_modules/vue-loader-v16/dist/index.js
You may need an additional loader to handle the result of these loaders.
| import { resolveComponent as _resolveComponent, createVNode as _createVNode, 
withCtx as _withCtx, openBlock as _openBlock, createElementBlock as 
_createElementBlock } from "vue"
| 
> export function render(_ctx: any,_cache: any,$props: any,$setup: any,$data: 
any,$options: any) {
|   const _component_router_view = _resolveComponent("router-view")!
|   const _component_AppLayout = _resolveComponent("AppLayout")! …

我刚刚使用conda在Win-10上安装了cupy v-6 conda install -c anaconda cupy，安装进行得很顺利，我的cuda版本是10.1，Python 3.7.4，

当我运行以下代码时，出现错误：AttributeError: module 'cupy' has no attribute 'array'

打印目录结果：

['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'cp', 'np']

编辑：

完全错误

Traceback (most recent call last):
  File "D:\code\cupy.py", line 2, in <module>
    import cupy as cp
  File "D:\code\cupy.py", line 4, in <module>
    x_gpu = cp.array([1, 2, 3])
AttributeError: module 'cupy' has no attribute 'array'`
The code:

我的代码

import numpy as np
import cupy as cp

x_gpu = cp.array([1, 2, 3])

我有两个独立的拖动区域，当我将组件从一个区域拖动到另一个区域时，如何根据组件被拖动到的区域动态更改组件的状态？

目前，我正在从序列化器渲染状态，但我想在拖放后动态更改它。

<draggable
  class="dragArea published"
  :options="{ group: { name: 'g1', put: 'g1'}, animation: 120 }"
  @end="onEnd">
    <div
      v-for="lesson in classroomLessonsPublished"
      :class="`lesson-card ${lesson.id}`"
      data-status="published">   
        <div> 
          {{ lesson.status }}
        </div>
    </div>
</draggable>

<draggable
  class="dragArea unpublished"
  :options="{ group: { name: 'g1', put: 'g1'}, animation: 120 }"
  @end="onEnd">
    <div
      v-for="lesson in classroomLessonsUnpublished"
      :class="`lesson-card ${lesson.id}`"
      data-status="unpublished">   
        <div> 
          {{ lesson.status }}
        </div>
   </div>
</draggable>

• 我读了一个带有所有元数据的 dicom 图像，并对一些字段进行了匿名处理，之后我想再写一次，但出现错误： if None in (dataset.is_little_endian, dataset.is_implicit_VR): AttributeError: 'dict' object has no attribute 'is_little_endian'
• 我阅读了pydicom的文档，但不明白该怎么做！
• 我怎样才能在一份工作指令中重新写一遍？
• 编辑：生日改为None代替'None'，并dcmwriteinsted的的save_as。

import pydicom
from pydicom.misc import is_dicom

fp ='1.dcm'
dico = pydicom.filereader.dcmread(fp)
if(is_dicom(dico)):
        dico['PatientID']= 'None'
        dico['PatientBirthDate'] = None
        dico['is_little_endian'] = True
        dico['is_implicit_VR'] = True
        path = '/dataset'
        # dico.save_as(os.path.join(path,'Anonymous.dcm'))
        pydicom.dcmwrite(os.path.join(path,'Anonymous.dcm'), dico)

我正在使用类中的delta()功能QWheelEvent来实现放大，缩小。现在它已被弃用，他们在文档中建议使用pixelDelta()或angleDelta()代替，但它们是QPoint对象！

谁能告诉我如何用另一个函数替换这个已弃用的函数？

void MapView::wheelEvent(QWheelEvent *event)
{
    if(event->delta()>0)
    {
        if(m_scale < MAX_SCALE)
        {
            std::cout << m_scale << std::endl;
            this->scale(ZOOM_STEP, ZOOM_STEP);
            m_scale *= ZOOM_STEP;
        }
    }
    else if(event->delta() < 0)
    {
        if(m_scale >= MIN_SCALE)
        {
            std::cout << m_scale << std::endl;
            this->scale(1/ZOOM_STEP, 1/ZOOM_STEP);
            m_scale *= 1/ZOOM_STEP;
        }
    }

}