目录 1.计算法则 1.数值型 2.字符型 1.字符型数据的切片： 2.字符串的格式化： 3.逻辑型 2.数据结构 1.列表（数组） 2.字典 3.序列 4.数据框 3.向量化运算 4.注意事项 1.计算法则 1.数值型 符号 说明 / 相除，注意结果的精度问题 // 相除并取整 % 相除并取余 ** 乘方 2.字符型 符号 说明 + 连接 * 重复；例如‘*3’表示重复3次 startswith(‘字符串内容’) 判断是否以括号内的字符串开头 find(‘字符串内容’) 判断是否包含了括号内的字符串 replace(‘旧的字符串’

相比于官方给出的基于darknet框架的YOLOv3，基于PyTorch的YOLOv3源码易懂，使用更方便。我将自己在学习和探索过程中遇到的问题和解决的经验在这里与大家分享，希望能为初学者提供一些帮助。 1. 运行detect.py 时，出现RuntimeError:Invalid DISPLAY variable 解决方法：给detect.py的 import matplotlib 后面line22加 plt.switch_backend(‘agg’) 2. 训练时出现 UserWarning: indexing with dtype torch.uint8 is now deprecat

单独下载，可以和Xshell一起使用，兼容性比较高。好处：作者代替踩雷。

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