label转onehot的很多，但是onehot转label的有点难找，所以就只能自己实现以下，用的topk函数，不知道有没有更好的实现 one_hot = torch.tensor([[0,0,1],[0,1,0],[0,1,0]]) print(one_hot) label = torch.topk(one_hot, 1)[1].squeeze(1) print(label) tensor([[0, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 0]]) tensor([2, 1, 1]) 以上这篇pytorch实现onehot编码转为普通label标签就是小编分享给大家的全部内

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相机+投影仪系统标定 写在前面 1.写的比较详细，所以拆分成几部分。 2.使用Matlab添加额外的工具箱完成标定。 3.使用棋盘格标定相机、投影仪。 标定工具下载地址 1.相机标定工具箱Bouguet’s Calibration Toolbox ，详细使用说明见Camera Calibration Toolbox for Matlab 2.投影仪标定工具箱，详细使用说明见论文 Falcao G , Hurtos N , Massich J . Plane-based calibration of a projector-camera system[J]. Vibot Master, 200

前提： 使用系统：centos7_64 虚拟机:  VMware15.5 fabric版本： 1.下载fabric-samples、二进制文件、镜像文件 进入GOPATH目录下的src/github.com/hyperledger目录，如果没有则创建该目录： 从官网下载启动脚本 https://www.hyperledger.org/projects/fabric   下载bootstrap.sh,https://github.com/hyperledger/fabric 将官网上面的bootstrap.sh放到src/github.com/hyperledger目录，修改可执行权限，ch

1.前言 在深度学习出来之前，图像识别领域北有“Gabor帮主”，南有“SIFT慕容小哥”。目前，深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情，从而取替“Gabor帮主”和“SIFT慕容小哥”的江湖地位。但，在没有大数据和算力支撑的“乡村小镇”地带，或是对付“刁民小辈”，“Gabor帮主”可以大显身手，具有不可撼动的地位。IT武林中，有基于C++和OpenCV，或是基于matlab的Gabor图像变换与特征提取源代码，但大多招数花哨。而基于Python语言的Gabor图像变换和特征提取却很少见。本博主在实现基于Python语言的Gabor图像变换和特征提取中发现其确实比OpenCV或mat

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本节主要介绍Bootstrap的后台数据绑定、特殊列处理及列的排序功能 1.数据绑定  一般做程序设计，很少是使用json文件直接绑定数据。基本上我们都是使用编程语言进行数据获取，并做数据绑定。 放置一个Table控件 调用javascript的代码 [removed] $('#table').bootstrapTable({ url: 'tablejson.jsp', //数据绑定，后台的数据从jsp代码 search:true, uniqueId:Id, pageSize:5, pageNumber

罗克韦尔AB_PLC编程入门指导，包括基本指令，寻址 间接寻址，一共228页，详细讲解。适合刚接触AB_plc 的使用。