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JQuery选择器和JQuery包装

(本文年代久远,请谨慎阅读)今天学习了JQuery的一些基本用法,包括JQuery选择器和JQuery包装; 从现在开始,要慎重区分DOM对象和JQuery对象,两种对象的方法不同,属性不同,在使用中要特别注意...而在JQUERY中则完全不同,JQUERY提供了异常强大的选择器用来帮助我们获取页面上的对象,并且将对象以JQUERY包装的形式返回。 "$"符号在JQUERY中代表对JQUERY框架的引用。...包装:$(arrDiv[i]).html(‘div’+i);//arrDivp[i]是DOM对象,直接用$()转为JQuery对象后调用html方法; JQUERY包装转DOM对象 通过索引访问到的...JQUERY包装集中的单个元素是DOM对象 通过包装的某些遍历函数,例如each中传递的遍历函数中的this也是DOM元素1234var arrDiv = $('div');for( var i =...包装 在此介绍一些基本的JQuery包装及使用 ready()方法 在使用JQUERY时,当 DOM(文档对象模型) 已经加载完成时,就会发生 ready 事件。

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Labelimg制作数据

Labelimg制作数据 1、 安装labelimg ① 下载源码自行安装,安装步骤参考搜索文章 下载地址:https://github.com/tzutalin/labelImg ② 下载打包版直接运行...).zfill(6)+filetype) # 用字符串函数zfill 以0补全所需位数 os.rename(Olddir,Newdir) # 重命名 count+=1 3、 生成数据所需...txt 使用代码在ImageSets\Main目录下生成test.txt(测试)、train.txt(训练)、val.txt(验证)、trainval.txt(训练验证,由train.txt和val.txt...VOC2007中, test大概是整个数据的50%,trainval是整个数据剩下的50%;train大概是trainval的50%,val是trainval剩下的50%。...所占比例可在代码中修改,以Python为例(其中trainval是整个数据的70%): import os import random trainval_percent = 0.7 # trainval

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Labelimg制作数据「建议收藏」

Labelimg制作数据 1、 安装labelimg ① 下载源码自行安装,安装步骤参考搜索文章 下载地址:https://github.com/tzutalin/labelImg ② 下载打包版直接运行...).zfill(6)+filetype) # 用字符串函数zfill 以0补全所需位数 os.rename(Olddir,Newdir) # 重命名 count+=1 3、 生成数据所需...txt 使用代码在ImageSets\Main目录下生成test.txt(测试)、train.txt(训练)、val.txt(验证)、trainval.txt(训练验证,由train.txt和val.txt...VOC2007中, test大概是整个数据的50%,trainval是整个数据剩下的50%;train大概是trainval的50%,val是trainval剩下的50%。...所占比例可在代码中修改,以Python为例(其中trainval是整个数据的70%): import os import random trainval_percent = 0.7 # trainval

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TF-Slim ImageNet数据制作

: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim ---- 如何使用 很简单,三部曲就可以: 安装models 准备数据...比较特殊的是ImageNet数据,官方也提供了教程,做下来发现还是有问题,后续提供解决方案 训练 可以从头开始训练(比如使用ImageNet)、加载预训练模型直接分类、网络微调三种....InceptionV3/AuxLogits \ --trainable_scopes=InceptionV3/Logits,InceptionV3/AuxLogits 以参数形式指定,很清晰 ImageNet数据制作...最近需要在ImageNet上训练一个Inception-ResNet-V2的变形版本,短平快的做法就是使用TF-Slim,在制作ImageNet数据的时候按照官方指导出了问题,特此给出可行的解决方案,...可以看到,训练和验证需要按照1000个子目录下包含图片的格式,现在基本就很明确处理步骤了: 将train 和 val 的数据按照文件夹分类 每个类的bounding box的CSV文件合并 指定参数运行

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