Cuando el alcance de tus tareas diarias consiste en una gran cantidad de edición de documentos, sabes que cada formato de archivo requiere su propio enfoque y a veces aplicaciones específicas. Manejar un archivo tiff que parece simple puede a menudo detener todo el proceso, especialmente cuando intentas editar con herramientas inadecuadas. Para evitar tales problemas, consigue un editor que cubra todas tus necesidades sin importar la extensión del archivo y marca enlaces en tiff sin obstáculos.
Con DocHub, trabajarás con una herramienta de edición multifuncional para prácticamente cualquier ocasión o tipo de archivo. Reduce el tiempo que solías gastar navegando por las características de tu antiguo software y aprende de nuestra interfaz de usuario intuitiva mientras realizas el trabajo. DocHub es una plataforma de edición en línea elegante que cubre todas tus necesidades de procesamiento de archivos para cualquier archivo, como tiff. Ábrelo y ve directamente a la eficiencia; no se requiere capacitación previa ni lectura de instrucciones para aprovechar los beneficios que DocHub aporta a la gestión de documentos. Comienza dedicando unos minutos a crear tu cuenta ahora.
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hola a todos, bienvenidos a Digital Sweeney en YouTube y por favor no olviden suscribirse porque se beneficiarán de estos consejos y trucos y, por supuesto, de mis videos regulares y esto se basa nuevamente en sus preguntas, especialmente durante esta serie de unidades. Muchos de ustedes están preguntando, está bien, tienen imágenes grandes y tienen máscaras grandes correspondientes, ¿verdad? que han anotado, ¿cómo las dividirían en parches más pequeños para que realmente puedan entrenar una unidad o cualquier algoritmo que estén tratando de entrenar? Así que este video es exactamente sobre esto, explicando esto, créanme, es muy, muy simple y directo. Por supuesto, pueden escribir cada línea, saben, para tomar las imágenes grandes y luego cortarlas. Solía hacer eso. Ahora hay una biblioteca llamada Patchify y la he usado en un par de mis videos en el pasado, pero eso es exactamente lo que pueden usar para recortar sus imágenes y almacenar las imágenes recortadas o las imágenes en parches en un área de numpy o guardar sus imágenes en parches en su unidad para que puedan
