小编use*_*627的帖子

我在dataGridReportVB 2010的Designer视图中创建了一个datagridview .然后我使用一个查询来填充数据集,我希望这个数据集填充datagridview ...但它似乎不起作用.

这是我的代码:

Dim con As New OleDb.OleDbConnection
con.ConnectionString = @"Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;
                         Data Source=C:\Users\Administrator\Documents\MenuDB.accdb"
con.Open()
Dim ds As DataSet = New DataSet
Dim adapter As New OleDb.OleDbDataAdapter
Dim sql As String

sql = @"SELECT OrderDate, MenuItem 
        FROM   MenuItems, Orders 
        WHERE  Orders.itemID = MenuItems.ID 
           AND Format(Orders.OrderDate,'mm/dd/yyyy') >= #" + fromDate + "# 
           AND Format(Orders.OrderDate,'mm/dd/yyyy') <= #" + toDate + "#"

adapter.SelectCommand = New OleDb.OleDbCommand(sql, con)
adapter.Fill(ds)
dataGridReport.DataSource = ds

我知道现在缺少一些东西 - 我环顾四周,大多数人似乎都在使用类似的东西 dataGridReport.DataSource = ds.Tables('somereference')

但是我的是一个动态创建的数据集来自连接两个表的查询,它不是存储在项目数据源中的东西.我还没有通过其属性将datagridview绑定到任何数据源.我错过了什么？

(顺便说一句,sql查询是正确的,我已经测试了它并返回了预期的结果).

我在变量中有一些文本sometext,我想分配给它div使用$('div').text(sometext);.问题是,所有<br/>S IN sometext转进< br/ >.我无法使用,$('div').html()因为我想要保留很多内部结构div,所以我只能使用该.text()功能.

所以,一旦我将文本传递给了div,有没有办法将编码<br/>标签更改为HTML中的实际换行符？我的意思是这样的:

$('div').convertMyBRsToHTML();

我正在使用这个:https://github.com/Quixotix/PHP-PayPal-IPN ,在沙盒测试期间一切正常.

我的代码与此问题中的代码几乎相同:Paypal IPN在沙箱中生效有效

然而,既然我已经上线了,每次我进行贝宝IPN模拟时,它总是"无效".

是因为我活着吗？在我们还在沙箱中进行测试时,模拟是否仅经过验证？

我需要训练一个级联分类器来检测车辆和不同的视角.我正在使用OpenCV.

我需要捕捉的一些角度导致车辆在图像内的放置是对角的,如下所示:

现在问题在于,因为车辆在图像上对角放置,所以有很多不必要的背景,我不能仅因为图像必须是矩形而裁剪掉.是否有另一种方法可以为物体的对角放置角度/视角构建正样本？我确实需要分类器能够识别对象的这个特定视图.在上面的汽车中并没有那么糟糕,因为汽车的长度和宽度没有太大差异.但是,如果我用卡车做同样的事情,这比它的宽度长几倍,那么图像最终会比它们感兴趣的物体具有更多的背景,如下所示.我担心这对分类是好还是坏,如果有任何解决方案.

分类器是否会识别车辆的特定角度,无论它在背景上旋转的方式如何？在这种情况下,旋转整个卡车图像以使卡车水平/垂直,然后剪切图像的其余部分会更好吗？

我想从图像中提取HOG功能，以便可以将它们通过分类器（AdaBoost.SAMME尤其是使用scikit-learn：scikit-learn集合中的multiclass Adaboost）。

为此，我需要将图像转换为类似数组的 shape = [n_samples, n_features]

但是从图像中提取HOG特征的输出是一维数组。这是我的代码的相关部分：

tree = io.imread('C:\\Users\\app\\Pictures\\treephoto1.jpg')
type(tree)
print tree.shape, tree.dtype

graytree = color.rgb2gray(tree)
ge = filter.canny(graytree)
fd, hog_image = hog(ge, orientations=8, pixels_per_cell=(16, 16),
                    cells_per_block=(1, 1), visualise=True)

当我检查时fd，它是一个像这样的数组：

让我们以前9行为例，并假设这是hog函数的完整输出，并且从中获得HOG功能的这张图像是训练数据集中的第一张图像。

然后，假设我有一千张训练图像，那么如何将HOG信息表示为X = [n_samples, n_features]？

下面的行X是我可以用作分类器输入的第一行吗？

[1, [0.162, 0.168, 0.250, 0.114, 0.106, 0.044, 0.035, 0.059, 0.200, 0.149]]

将整行HOG值都视为一个功能吗？还是这是错误的？据我了解，培训样本应符合以下格式：

[sample_index, feature_1, feature_2, feature_3, ..., feature_x]

我需要使用python剪切和倾斜一些图像.我遇到过这个skimage模块,但我似乎无法理解我应该如何使用它.

我尝试了一些东西,这显然给了我错误,因为我后来突然意识到,我没有将我的图像传递给函数.然后我注意到该函数首先不将我的图像作为输入参数.那么应该如何应用转型呢？或者这是否是正确的功能,以歪斜或剪切图像？

我想在 python 2.7 中使用 numpy logsumexp()。我需要解决的公式如下所示：

log ( 1 + e^a1 + e^a2 + e^a3 + ... e^an - e^ax )

最后一项是负数，只需附加即可。排除最后一个学期，我会做以下事情：

myarray = numpy.array([0, a1, a2, a3, ..., an])

这样，第一个元素是0，那么e^0 = 1我就有了第一个项，即1。那我就用

  result = numpy.logsumexp(myarray)

我会得到正确的结果。

但现在我必须附加 a -e^ax，并且因为它是负数，所以我不能简单地附加ax到 的末尾myarray。我也无法附加，-ax因为这是错误的，这意味着我要添加1/e^ax, 而不是-e^ax.

有没有直接的方法来附加这个以便我仍然可以使用logsumexp()？我坚持使用logsumexp()而不是单独使用numpy.exp()andnumpy.sum()的唯一原因numpy.log()是因为我的印象是logsumexp它还包含稳定性以防止下溢（如果我错了，请纠正我）。但如果没有其他办法的话，我想我别无选择。

我想在剪切和编辑图像后将其保存为 jpeg 格式。

这是我在 python 中的函数：

import numpy as np
from skimage import data, io, filter, color, exposure
import skimage.transform as tf
from skimage.transform import resize, rescale, rotate, setup, warp, AffineTransform
import os
from os import listdir
from os.path import isfile, join
from PIL import Image


def generateHoGSamples(path, readfile):
    print "generating samples from  " + path+"\\"+readfile
    img = color.rgb2gray(io.imread(path+"\\"+readfile))
    img = resize(img, (50,100))
    filename = os.path.splitext(readfile)[0]
    angles = [3, 0, -3]
    shears = [0.13, 0.0, -0.13]
    imgidx = 0
    for …

我直接从这里获取 ROC 代码：http : //scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_roc.html

如您所见，我在 for 循环中将我的类数硬编码为 46，但是即使我将其设置为低至 2，我仍然会收到错误消息。

# Compute ROC curve and ROC area for each class
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(46):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred[:, i])
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

错误是：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\app\Documents\Python Scripts\gbc_classifier_test.py", line 150, in <module>
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred[:, i])
IndexError: too many indices

y_pred正如你在这里看到的： array.shape() 给出错误元组不可调用

并且y_test只是一个类似于 y_pred 的一维数组，除了我的问题的真正类。

我不明白，什么有太多的索引？

据我所知，我正在使用此代码（使用 skimage 版本 0.10.0），没有问题：

from scipy import misc
import scipy.io as sio
from skimage.color import rgb2gray

img = cv2.imread(myfile)
img = rgb2gray(img)

但现在我收到此错误：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\work_asaaki\code\generateProposals.py", line 48, in <module>
    img = rgb2gray(img)
  File "C:\Anaconda\lib\site-packages\skimage\color\colorconv.py", line 635, in rgb2gray
    if rgb.ndim == 2:
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'ndim'

可能是什么问题？如何修复它才能将图像转换为灰度？