keras 源码中下载MNIST。数据源是通过 url = https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 进行下载的。访问该 url 地址被墙了，导致 MNIST 相关的案例都卡在数据下载的环节。因此给出这个数据集供大家使用！

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紫光m300 路由器与磊科ni360 q360 nr235 ddwrt tomato等互刷折腾备忘

1. 项目使用的数据集是PASCAL VOC语义分割数据集 2. 通过自定义 dataset 实现对 VOC 数据集的处理 3. 使用学习率衰减，根据训练的 epoch 按照cos自动衰减学习率 4. 损失函数为交叉熵损失，对填充的灰度值为255的忽略损失计算 5. 通过混淆矩阵对网络性能进行评估，计算分割像素的准确率和各个像素点的iou，以及mean iou 。并将训练损失和测试精度绘制成曲线形式 6. 由于VOC的填充方式独特，所以预测代码可以根据得到的VOC调色板进行填充

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在不进行任何配置的情况下，就可以在全系统范围内进行划词查询。 下载后，将 ZIP 归档解包，将得到的 .dictionary 文件（实际上是文件夹）移动到下列目录：~/Library/Dictionaries发现很多评论都提到找不到这个目录，这里讲一下怎么办。首先打开 Finder（访达），而后在 Finder 当中按下快捷键「Command + Shift + G」，接着在弹出的输入框中键入「~/Library」，点击「前往」即可打开你「个人目录下的资源库」。在资源库中，寻找名为「Dictionaries」的目录。若目录不存在，则新建一个。而后我们在 Finder 中进入 ~/Library/Dictionaries 目录。 将 ZIP 解包归档得到的 .dictionary 文件，拷贝到 ~/Library/Dictionaries 目录。 打开系统里的词典程序，在配置中，就能看到新增的词典了。