小编M.I*_*nat的帖子
AutomationElement使用Inspect.exe显示,但在使用UIAutomationCore.dll或System.Windows.Automation时显示不亮.
TL; DR:我做错了什么导致工作区窗格显示在Inspect Objects中但未显示在我的自定义代码中？
我正在尝试为第三方程序编写一些UI自动化.我正在使用Windows SDK附带的Inspect.exe,我已经尝试过System.Windows.Automation和直接COM调用(使用UIA Verify的包装器库).
Process[] processes = Process.GetProcessesByName("Redacted Client");
if (processes.Length == 0) throw new Exception("Could not find \"Redacted Client\" process");
PropertyCondition parentFileCond = new PropertyCondition(AutomationElement.ProcessIdProperty, processes[0].Id);
PropertyCondition workspaceCond = new PropertyCondition(AutomationElement.NameProperty, "Workspace", PropertyConditionFlags.IgnoreCase);
PropertyCondition documentCond = new PropertyCondition(AutomationElement.NameProperty, "Untitled3", PropertyConditionFlags.IgnoreCase);
var parentElement = AutomationElement.RootElement.FindFirst(TreeScope.Children, parentFileCond);
var workspaceElement = parentElement.FindFirst(TreeScope.Children, workspaceCond); //Also does not work with TreeScope.Descendants
var documentElement = workspaceElement.FindFirst(TreeScope.Children, documentCond);
当我尝试上面的代码时,parentElement确实有对主程序窗口的正确引用,但是workspaceElement为null. …
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为什么int i = 400*400/400给出结果72,是数据类型循环？
我认为首先从0开始400*400=160000转换为28928并以循环方式转换为160000时间为int类型(比如sizeof(int)= 2字节),假设它如下:
然后将28928除以400,其中得到72,结果随变量的类型而变化.我的假设是正确的还是有其他解释？
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PyTorch 中的标签平滑
我正在使用迁移学习ResNet-18为斯坦福汽车数据集构建分类模型。我想实施标签平滑来惩罚过度自信的预测并提高泛化能力。
TensorFlow在 中有一个简单的关键字参数CrossEntropyLoss。有没有人为PyTorch我可以即插即用的类似功能？
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在Visual Studio中使用NumPy
我下载了http://pytools.codeplex.com/(Visual Studio的Python工具),以便我可以在Visual Studio中编写Python.
问题是当我尝试使用最基本的包"numpy"时,如下所示:
import numpy
它说" 没有名为'numpy'的模块."
如何在Visual Studio中使用NumPy和SciPy？
注意:我在另一台运行良好的机器上使用Canopy Expres ; 但是,我不想在这台机器上安装它,因为我已经安装了Visual Studio.
我通过右键单击Python环境并单击添加环境,将Python 3.3环境添加到我的Python"解决方案"中.但是,在右键单击我的环境并单击安装Python包后,我输入"numpy"并在尝试安装时出现此错误:
...
creating build
creating build\src.win32-3.3
creating build\src.win32-3.3\numpy
creating build\src.win32-3.3\numpy\distutils
building library "npymath" sources
No module named 'numpy.distutils.msvccompiler' in numpy.distutils; trying from distutils
error: Unable to find vcvarsall.bat
----------------------------------------
Cleaning up...
Command python setup.py egg_info failed with error code 1 in c:\users\dom\appdata\local\temp\pip_build_Dom\numpy
Storing complete log in C:\Users\Dom\pip\pip.log
'numpy' failed to install. Exit code: 1
我该如何安装NumPy？
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用于 OCR 的场景文本图像超分辨率
我正在研究 OCR 系统。我在识别ROI内的文本时面临的一个挑战是抖动或运动效果镜头或由于角度位置而无法聚焦的文本。请考虑以下演示示例
如果您注意到文本（例如标记为红色），在这种情况下 OCR 系统无法正确识别文本。但是，这种情况也可能在没有角度拍摄的情况下出现，其中图像太模糊以至于 OCR 系统无法识别或部分识别文本。有时它们很模糊，有时分辨率很低或像素化。例如
我们尝试过的方法
首先，我们尝试了 SO 上可用的各种方法。但遗憾的是没有运气。
接下来，我们尝试了以下三种最有前途的方法。
1.TSRN
最近的一项研究工作（TSRN）主要关注此类案例。它的主要直觉是引入超分辨率（SR）技术作为预处理。到目前为止，这种实现看起来是最有前途的。但是，它无法在我们的自定义数据集上发挥作用（例如上面的第二张图片，蓝色文本）。以下是他们演示中的一些示例：
2. 神经增强
在查看其页面上的插图后，我们相信它可能会起作用。但遗憾的是它也无法解决这个问题。然而，即使是他们展示的例子，我也有点困惑，因为我也无法复制它们。我在 github上提出了一个问题，在那里我更详细地演示了这一点。以下是他们演示中的一些示例：
3. 情监侦
此实现中希望最小的最后选择。也没有运气。
更新 1
[方法]：除此之外，我们还尝试了一些传统的方法，例如Out-of-focus Deblur Filter（Wiener 滤波器和无监督的Weiner 滤波器）。我们还检查了Richardson-Lucy方法。但这种方法也没有改进。
[方法]：我们已经检查了基于 GAN 的 DeBlur 解决方案。DeblurGAN我试过这个网络。吸引我的是Blind Motion Deblurring机制的方法。
最后，从这次 …
python ocr opencv text-recognition generative-adversarial-network
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如何在 TF 2.0 / 1.14.0-eager 和自定义训练循环（梯度磁带）中执行分布式训练的梯度累积？
背景：我有一个模型，我正试图将它移植到TF 2.0一些甜蜜的急切执行上，但我似乎无法弄清楚如何进行分布式训练（4 个 GPU）并同时执行梯度累积。
问题：
我需要能够使用带有梯度磁带的自定义训练循环，因为我有一个复杂的多模型问题（几个输入模型和输出模型一起训练），我不需要二阶梯度
使用我的模型的大小（中等大小，类似于中型变压器），我无法使用 4 个 GPU 获得大于 ~32 的批量大小，这是我可以获得的最大实例，遗憾的是，这些确实是旧的 11GB K80 是因为 Azure 似乎认为 Google 甚至不再免费赠送的 GPU 已经足够好了......
我有一个需要非常大批量的数据集，因为我必须考虑到非常大的不平衡（我也在使用权重和焦距损失 ofc），因此我需要执行 4-8 步梯度累积来平滑梯度。
我已经阅读了分布式训练循环指南并设法实现了它：https : //www.tensorflow.org/beta/tutorials/distribute/training_loops
我还在 TF 2.0 中为自定义训练循环实现了梯度累积，并且tf.keras：https :
//colab.research.google.com/drive/1yaeRMAwhGkm1voaPp7EtFpSLF33EKhTc
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如何将 tf.estimator 转换为 keras 模型？
在 package 中tf.estimator，有很多定义的估算器。我想在 Keras 中使用它们。
我检查了 TF 文档，只有一种转换方法可以转换keras. Model为tf. estimator，但无法从 转换estimator为Model。
例如，如果我们要转换以下估计量：
tf.estimator.DNNLinearCombinedRegressor
如何将其转换为 Keras 模型？
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Keras 中的 MaxPool 和 MaxPooling 层有什么区别？
我刚开始使用keras并注意到有两个层的 max-pooling 名称非常相似：MaxPool和MaxPooling. 我很惊讶我在谷歌上找不到这两者之间的区别；所以我想知道两者之间有什么区别（如果有的话）。
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AutoModelForSeq2SeqLM 和 AutoModelForCausalLM 之间的区别
正如标题所示，Huggingface 上的这两个 Auto 类有何不同？我尝试阅读文档但没有找到区分信息
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“from keras.utils import to_categorical”中的错误
我有这个代码的问题，为什么？
编码 ：
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import os
import numpy as np
import cv2
import os
import h5py
import dlib
from imutils import face_utils
from keras.models import load_model
import sys
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D,Dropout
from keras.layers import Dense, Activation, Flatten
from keras.utils import to_categorical
from keras import backend as K
from sklearn.model_selection import train_test_split
from Model import model
from keras import callbacks
# Path for face image database …推荐指数
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