PyQt5 - Show virtual keyboard
来源： https://stackoverflow.com/questions/62473386/pyqt5-show-virtual-keyboard
pyqt
PyQt5 - Show virtual keyboard
来源： https://stackoverflow.com/questions/62473386/pyqt5-show-virtual-keyboard
PyQt5 and Django : How to Upload Image using HTTP Request ( Multipart-form )?
来源： https://stackoverflow.com/questions/55129643/pyqt5-and-django-how-to-upload-image-using-http-request-multipart-form
Speaker Encoder复现: Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker TTS
0. 说明 跑通他: https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning 中文版1: https://github.com/KuangDD/zhrtvc git clone https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning.git cd Real-Time-Voice-Cloning/ 1. 环境 环境名字为: voiceclone_p36 conda create -n voiceclone_p36 python=3.6.5 conda activate voiceclone_p36 conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch conda install -c conda-forge librosa # 这一点是特别的 (把 ffmpeg也顺便装好了 ) 将requirement.txt中的librosa那条删除 conda install tensorflow-gpu==1.14 将requirement.txt中的tensorflow==1.15那条删除 sudo pacman -S python-pyqt5 将requirement.txt中的PyQt5那条删除 再删除一些已经装好的
pyqt emit signal from threading thread
来源： https://stackoverflow.com/questions/45556440/pyqt-emit-signal-from-threading-thread
pyqt emit signal from threading thread
来源： https://stackoverflow.com/questions/45556440/pyqt-emit-signal-from-threading-thread
pyqt emit signal from threading thread
来源： https://stackoverflow.com/questions/45556440/pyqt-emit-signal-from-threading-thread
Resize about center on a QGraphicsItem proportional to mouse speed?
来源： https://stackoverflow.com/questions/60287863/resize-about-center-on-a-qgraphicsitem-proportional-to-mouse-speed
How to connect to database using QOCI or QODBC with correct encoding?
来源： https://stackoverflow.com/questions/64281110/how-to-connect-to-database-using-qoci-or-qodbc-with-correct-encoding
语义分割中单类别和多类别图片数据标注，以及灰度类别转换
精、点击上方 “ 码农的后花园 ”， 选择 “ 星标 ” 公众号 精选文章，第一时间送达 上期讲解了语义分割模型的基本架构和常用数据集，这期就讲解一下语义分割数据集的制作，追下去吧~ 制作总体步骤： 1. 使用lableme对图片数据进行标注，生成对应图片的x.json文件。 2. 执行lableme下的内置函数labelme_json_to_dataset，依次 手动 生成图片对应的x_json文件（或者使用代码一次性处理生成）。 3. 对第二步生成文件夹中的文件进行处理，生成语义图片label.png。 4. 将语义图片转换为类别灰度图图片-最终训练标签文件。 一、文件目录结构： 二、正式开始制作 第一步：标注软件的安装 1.Anaconda Prompt中创建一个环境 conda create --name=labelImg python=3.6 2.激活进入刚建立的新环境， conda activate labelImg 3.安装界面支持pyqt5包 pip install pyqt5 -i https://pypi.douban.com/simple/ 4.下载安装labelme pip install labelme -i https://pypi.douban.com/simple/ 5.输入命令labelme，就可以启动程序进行数据标注 第二步：进行标注 A