【VALSE 2019 PPT】南理工计算机学院院长/人工智能院长-杨健-《面向无人驾驶的环境感知与理解》学习记录

【心灵鸡汤】深度学习技能形成树：从零基础到AI专家的成长路径全解析智算菩萨人工智能深度学习
引言：技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代，深度学习犹如一棵参天大树，其根系深深扎入数学与计算科学的沃土，主干挺拔地承载着机器学习的核心理念，而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言，理解这棵技能树的生长规律，掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段，将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计，但在学习深度学习
多模态大模型的技术应用与未来展望：重构AI交互范式的新引擎 zhaoyi_he 重构人工智能
一、引言：为什么多模态是AI发展的下一场革命？过去十年，深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃，但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来，**多模态大模型（MultimodalFoundationModels）**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据，重塑了“感知-认知-决策”链条，为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
OpenCV 图像操作：颜色识别、替换与水印添加
目录引言代码实现1.导入必要的库2.图像加法3.图像直接相加4.颜色加权加法5.HSV颜色空间转换概念作用6.查找颜色范围对应的像素点7.与运算-生成掩膜8.添加水印9.主函数总结引言在计算机视觉领域，OpenCV是一个强大的库，提供了丰富的图像操作功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV进行图像加法、颜色加权加法、HSV颜色空间转换、颜色范围查找、与运算生成掩膜以及添加水印等操作，并给出相应的P
YOLO学习笔记｜从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进北斗猿 YOLO学习从零到1 YOLO 目标检测算法 python 计算机视觉
从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测算法自2016年诞生以来，凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能，持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4，再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列，这一算法家族
飞睿智能uwb测距模块，uwb定位技术应用，高精度、高实时性和抗干扰能力强
在信息时代，位置信息的准确性对于人们的生活和工作越来越重要。从智能手机导航到无人驾驶汽车，再到精准室内定位，定位技术正在不断刷新着我们的认知。而在这其中，UWB（Ultra-Wideband，超宽带）测距模块与定位技术凭借其高精度、高实时性和抗干扰能力强等优势，正逐渐成为行业的新宠。一、UWB技术概述：精准定位的新星UWB技术是一种无线载波通信技术，其工作频段通常在3.1GHz至10.6GHz之间
《卷积神经网络到Vision Transformer：计算机视觉的十年架构革命》 HeartException 人工智能学习
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站题目《卷积神经网络到VisionTransformer：计算机视觉的十年架构革命》展开深度解析，全文采用技术演进史+架构对比+产业影响的三段式结构，附关键数据与趋势预测：卷积神经网络到VisionTransformer：计算机视觉的十年架构革命副标题：从局部感知到全局建模，一场改变AI视觉基石的
目标检测：从基础原理到前沿技术全面解析随机森林404 计算机视觉目标检测人工智能计算机视觉
引言在计算机视觉领域，目标检测是一项核心且极具挑战性的任务，它不仅要识别图像中有什么物体，还要确定这些物体在图像中的具体位置。随着人工智能技术的快速发展，目标检测已成为智能监控、自动驾驶、医疗影像分析等众多应用的基础技术。本文将全面介绍目标检测的基础概念、发展历程、关键技术、实践应用以及未来趋势，为读者提供系统性的知识框架。第一章目标检测概述1.1目标检测的定义与重要性目标检测（ObjectDet
【LangChain编程：从入门到实践】LangChain与其他框架的比较 AI天才研究院 Agentic AI 实战计算 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
【LangChain编程：从入门到实践】LangChain与其他框架的比较1.背景介绍1.1人工智能发展现状在当今时代，人工智能(AI)已经成为科技领域中最热门和最具革命性的话题之一。随着计算能力的不断提升和算法的持续优化,AI系统正在不断扩展其应用范围,包括自然语言处理、计算机视觉、决策系统等各个领域。1.2LangChain概述在这种背景下,LangChain作为一个新兴的AI框架应运而生。L
PHP接单涨薪系列（九）之计算机视觉实战：PHP+Stable Diffusion接单指南（2025高溢价秘籍）攻城狮凌霄 PHP PHP接单涨薪 AI php 计算机视觉 stable diffusion
案例场景某电商公司使用本方案后，产品图制作成本降低90%，广告转化率提升35%，单月节省设计费用超¥80,000。本文将彻底解密如何用PHP+AI视觉技术接取高单价设计外包，让你在竞争激烈的市场中脱颖而出！一、视觉设计市场的AI革命1.1传统设计vsAI设计设计任务传统流程AI流程需求沟通初稿设计反复修改最终交付AI生成微调即时交付2025年设计市场数据对比：指标传统设计AI设计提升幅度单图制作时
纹理贴图算法研究论文综述点云SLAM 算法图形图像处理算法纹理贴图计算机图形学计算机视觉人工智能虚拟现实（VR）纹理贴图算法综述
纹理贴图（TextureMapping）是计算机图形学和计算机视觉中的核心技术，广泛应用于三维重建、游戏渲染、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等领域。对其算法的研究涵盖了纹理生成、映射、缝合、优化等多个方面。1.引言纹理贴图是指将二维图像纹理映射到三维几何表面上，以增强模型的视觉真实感。传统方法主要关注静态几何模型上的纹理生成与映射，而近年来，随着多视角图像重建、RGB-D扫描、神经渲染的发展，
ConvNeXT：面向 2020 年代的卷积神经网络
摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer（ViT）的引入，ViT很快取代了ConvNet，成为图像分类任务中的最新最强模型。然而，vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer（如SwinTransformer）重新引入了若干ConvNet的先验知识，使Transformer成为实用的通用视觉
深度学习前置知识全面解析：从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言：人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代，人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支，深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展，彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发，系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法，为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别
PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别大家好！欢迎来到我的深度学习博客！对于每个踏入计算机视觉领域的人来说，MNIST手写数字识别就像是编程世界的“Hello,World!”。它足够简单，能够让我们快速上手；也足够完整，可以帮我们走通一个深度学习项目的全流程。之前我们可能用Keras体验过“搭积木”式的快乐，今天，我们将换一个同样强大且灵活的框架——PyTorch，
计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现 AI大模型应用工坊计算机视觉 transformer 人工智能 ai
计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现关键词：计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要：传统卷积神经网络（CNN）统治计算机视觉领域多年，但2020年一篇《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》的论文打破了这一格局——它将NLP领域的Transformer
《YOLO11的ONNX推理部署：多语言多架构实践指南》空云风语 YOLO 人工智能深度学习目标跟踪人工智能计算机视觉 YOLO
引言：YOLO11与ONNX的相遇在计算机视觉的广袤星空中，目标检测始终是一颗耀眼的明星，其在自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等诸多领域都有着举足轻重的应用。想象一下，自动驾驶汽车需要实时准确地检测出道路上的车辆、行人、交通标志；智能安防系统要快速识别出监控画面中的异常行为和可疑人员；工业生产线上，需要精准检测产品的缺陷；医疗影像分析中，辅助医生检测病变区域。这些场景都对目标检测技术的准
【CVPR2024】计算机视觉|即插即用|DFAM:marine！不懂DFAM，别说你会做水下动物分割！
论文地址：http://arxiv.org/pdf/2404.04996v1代码地址：https://github.com/Drchip61/Dual_SAM关注UPCV缝合怪，分享最计算机视觉新即插即用模块，并提供配套的论文资料与代码。https://space.bilibili.com/473764881摘要本研究提出了一种新颖的特征学习框架，名为**Dual-SAM，用于高性能的海洋动物分割
Python与Dlib库实现人脸技术实战西域情歌
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目详细说明了如何使用Python结合Dlib库实现人脸检测、识别、数量检测和距离检测。利用Dlib提供的机器学习算法和计算机视觉功能，包括HOG特征检测、级联分类器、面部特征向量模型和关键点预测等，项目能够快速准确地在图像中检测和识别人脸。此外，还介绍了如何统计图像中的人脸数量以及如何计算人脸之间的距离。通过实际代码资源，开发者能够掌握实时人脸技术的应用，
视觉表征和多模态融合一只齐刘海的猫语言模型
视觉表征和多模态融合是当前人工智能领域的研究热点，特别是在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域。视觉表征是指将图像或视频信息转化为模型可以处理的向量形式，而多模态融合则是将不同类型的数据（如视觉、文本、音频等）进行整合，以实现更全面、准确的信息理解和处理。视觉表征(VisualRepresentation)目的：将图像或视频数据转化为深度学习模型可以理解的特征向量。方法：卷积神经网络(CNN)：传
从0到1掌握OpenCV！Python图像处理实战全解析（附代码+案例）小张在编程 Python学习 opencv python 图像处理
引言你有没有想过，手机里的美颜滤镜如何精准识别五官？监控摄像头如何在人流中锁定可疑目标？医学影像软件如何从CT片中快速标注病灶？这些“神奇操作”的背后，往往藏着一个低调的“图像处理神器”——OpenCV。作为Python生态中最受欢迎的计算机视觉库，它用一行行代码将抽象的像素点变成可操作的“数字画布”。今天，我们就从最基础的图像读写开始，手把手带你解锁OpenCV的“十八般武艺”，从图像处理小白变
目标检测在国防和政府的应用实例 MzKyle 计算机视觉目标检测人工智能计算机视觉
一、目标检测技术概述目标检测是计算机视觉的核心任务，通过算法对图像/视频中的物体进行识别与定位，当前主流技术包括：经典算法：YOLO系列（实时性强）、FasterR-CNN（精度高）、SSD（平衡速度与精度）技术升级：结合深度学习（CNN、Transformer）、多模态融合（视觉+红外+雷达）、边缘计算实时处理二、国防领域核心应用实例（一）军事侦察与监控系统无人机侦察与目标识别应用场景：战术无人
VLA模型
一介绍在机器人领域，视觉-语言-动作(VLA)模型的发展经历了显著的演变，这得益于计算机视觉和自然语言处理领域的进步。VLA模型代表了一类旨在处理多模态输入的模型，整合了来自视觉、语言和动作的信息。这些模型对于实现具身智能至关重要，使机器人能够理解物理世界并与之互动。以下是VLA模型发展的时间线：早期阶段：计算机视觉和自然语言处理的集成大约在2015年开始，随着视觉问答(VQA)系统的出现。这些系
Random Erasing：计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命星光银河深度学习-代表性技术主题 /概念层面计算机视觉学习人工智能 cnn 神经网络深度学习
当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时（识别准确率骤降38%），中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作，让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍，错误率降低59%，揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境：视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
自动驾驶技术研发适用Infortrend普安存储IEC平台
Infortrend普安存储IEC私有云平台，轻松高效应用无人驾驶技术自动驾驶汽车（例如自动驾驶出租车、无人驾驶公交）和无人驾驶飞行器（UAV）依靠摄像头、物联网传感器、雷达、GPS采集的实时数据瞬间做出决策。自动驾驶系统作为核心部分，不间断分析环境条件，应对潜在风险，确保乘客和货物运输安全。Autopilot应用程序在开发和模拟中，大数据、AI（人工智能）、ML（机器学习）等技术能否高速发挥作用
AI人工智能与自动驾驶的协同创新模式 AI大模型应用之禅人工智能自动驾驶机器学习 ai
AI人工智能与自动驾驶的协同创新模式关键词：人工智能、自动驾驶、协同创新、深度学习、计算机视觉、传感器融合、决策系统摘要：本文深入探讨了人工智能与自动驾驶技术的协同创新模式。我们将从基础概念出发，逐步分析AI如何赋能自动驾驶系统，涵盖感知、决策和控制三大核心模块。文章将通过生动的比喻解释复杂技术原理，展示实际代码实现，并探讨未来发展趋势和挑战。通过这篇文章，读者将全面理解AI与自动驾驶如何相互促进
基于 OpenCV 的图像 ROI 切割实现
一、引言在计算机视觉领域，我们经常需要处理各种各样的图像数据。有时候，我们只对图像中的某一部分区域感兴趣，例如在一张人物照片中，我们可能只关注人物的脸部。在这种情况下，将我们感兴趣的区域从整个图像中切割出来，不仅可以节省计算量，还能提高程序的运行速度。这就是我们所说的ROI（RegionofInterest，感兴趣区域）切割。二、ROI切割的原理2.1图像数据的存储在使用OpenCV进行图像读取时
【Python】车牌自动识别幽兰的天空 Python python opencv
实现车牌自动识别（LicensePlateRecognition,LPR）是计算机视觉和深度学习领域中的一个常见任务。用Python和OpenCV，结合其他深度学习库，可以建立一个简单的车牌识别系统。以下是一个基于这两者的基本实现思路和示例代码。实现步骤环境准备：安装必要的库：bashpipinstallopencv-pythonopencv-python-headlessnumpypillowp
Python和OpenCV实现车牌识别的毕业设计案例媛源啊
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目通过Python和OpenCV库，实现了一个实用的车牌识别系统，包含图像捕获、预处理、车牌定位、车牌分割和字符识别等步骤。系统提供了一键运行的完整代码，使学生能够快速掌握计算机视觉和深度学习应用。遇到的挑战和解决方案也进行了讨论，比如光照变化、车牌角度不一致和污损的处理，以及数据增强技术和模型参数优化。1.车牌识别系统的基本理论和应用1.1车牌识别的背景
【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案大模型知识 prompt 人工智能开发语言 python chatgpt 深度学习大模型
一、基础概念类1.什么是大模型？大模型通常指具有庞大参数规模的机器学习模型，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。这些模型能够学习到大量数据中的复杂模式和特征，具备强大的泛化能力，可在多种任务上表现出色，如GPT系列、BERT等。2.大模型与传统机器学习模型的区别是什么？传统机器学习模型参数规模相对较小，往往针对特定任务进行设计和训练，需要较多人工特征工程。而大模型参数数量庞大，通过在
AI产品经理技术篇：AI领域常用术语解析让我看看好学吗人工智能产品经理机器学习深度学习学习
作为AI产品经理，深入理解人工智能领域的核心术语是高效沟通、需求定义和产品落地的关键。无论是与算法工程师协作优化模型，还是向业务方解释技术方案，准确掌握专业术语能显著提升决策效率，避免因概念混淆导致的开发偏差。本文系统梳理了模型与算法、NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）、数据处理、核心评估指标等领域的核心术语，帮助产品经理快速构建AI技术认知框架。目录1.基础概念2.模型与算法3.自然语言
【CVPR2025】计算机视觉|Salience DETR：显著性目标检测，精度暴涨！
论文地址：http://arxiv.org/pdf/2403.16131v1代码地址：https://github.com/xiuqhou/Salience-DETR关注UPCV缝合怪，分享最计算机视觉新即插即用模块，并提供配套的论文资料与代码。https://space.bilibili.com/473764881摘要本研究旨在解决类DETR方法中存在的计算负担重和对稳定查询选择依赖性高的问题。
jquery实现的jsonp掉java后台知了ing java jsonp jquery
什么是JSONP？先说说JSONP是怎么产生的：其实网上关于JSONP的讲解有很多，但却千篇一律，而且云里雾里，对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难，小可不才，试着用自己的方式来阐释一下这个问题，看看是否有帮助。 1、一个众所周知的问题，Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题，甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF，只要是跨域请求，一律不准； 2、
Struts2学习笔记 caoyong struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate 三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller) 分层原则:单向依赖，接口耦合 1、Struts2 = Struts + Webwork 2、搭建struts2开发环境 a>、到www.apac
SpringMVC学习之后台往前台传值方法满城风雨近重阳 springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种： 1.ModelAndView 通过往ModelAndView中存放viewName：目标地址和attribute参数来实现传参： ModelAndView mv=new ModelAndView(); mv.setViewName="success
WebService存在的必要性？一炮送你回车库 webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
js年份下拉框 3213213333332132 java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试 //年份 <select id="year"></select> <script type="text/javascript"> window.onload =
简单链式调用的实现技术归来朝歌方法调用链式反应编程思想
在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签： $("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result"); 也可能在HQ
JAVA调用.net 发布的webservice 接口 darkranger webservice
/** * @Title: callInvoke * @Description: TODO(调用接口公共方法) * @param @param url 地址 * @param @param method 方法 * @param @param pama 参数 * @param @return * @param @throws BusinessException
Javascript模糊查找 | 第一章循环不能不重视。 aijuans Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下： function search(){ var arr=new Array("my
狼和羊，该怎么抉择 atongyeye 工作
狼和羊，该怎么抉择在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
读取android系统的联系人拨号百合不是茶 android sqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢关键代码: 1, 使用javabean操作存储读取到的数据 package com.example.bean; /** * * @author Admini
ORACLE自定义异常 bijian1013 数据库自定义异常
实例： CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception ( ParameterA IN varchar2, ParameterB IN varchar2, ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码 ) AS /*以下是一些变量的定义*/ V1 NUMBER; V2 nvarc
查看端号使用情况征客丶 windows
一、查看端口在windows命令行窗口下执行： >netstat -aon|findstr "8080" 显示结果： TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例 bit1129 wordcount
Spark Streaming简介 NetworkWordCount代码 /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
Struts2 与 SpringMVC的比较 BlueSkator struts2 spring mvc
1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖） BreakingBad Hibernate update
地址：http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459 public void synDevNameWithItil() {Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Observable; import java.util.Observer; /** * “观
重置MySQL密码 chenhbc mysql 重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）： 1、关闭MySQL服务 2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL mysqld --skip-grant-tables 3、新开一个CMD窗口，进入MySQL mysql -uroot
再谈系统论，控制论和信息论 comsci 设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论，控制论和信息论偶然看
oracle moving window size与 AWR retention period关系 daizj oracle
转自： http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147 晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程. SQL> select * from v$version; BANNER -------------------
Python版B树 dieslrae python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树... 首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value class Entity(object): '''数据实体''' def __init__(self,key,value)
C语言冒泡排序 dcj3sjt126com 算法
代码示例： # include <stdio.h> //冒泡排序 void sort(int * a, int len) { int i, j, t; for (i=0; i<len-1; i++) { for (j=0; j<len-1-i; j++) { if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
自定义导航栏样式 dcj3sjt126com 自定义
-(void)setupAppAppearance { [[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]]; [UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
11.性能优化-优化-JVM参数总结 frank1234 jvm参数性能优化
1.堆 -Xms --初始堆大小 -Xmx --最大堆大小 -Xmn --新生代大小 -Xss --线程栈大小 -XX:PermSize --永久代初始大小 -XX:MaxPermSize --永久代最大值 -XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8 -XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
nginx日志分割 for linux HarborChung nginx linux 脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下，nginx是不分割访问日志的，久而久之，网站的日志文件将会越来越大，占用空间不说，如果有问题要查看网站的日志的话，庞大的文件也将很难打开，于是便有了下面的脚本使用方法，先将以下脚本保存为 cutlog.sh，放在/root 目录下，然后给予此脚本执行的权限复制代码代码如下: chmo
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Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。按照这个思路，我想安装过程如下：安装gcc：yum install gcc 安装g++： yum install g++ 实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
第13章 Ajax进阶（上） onestopweb Ajax
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【VALSE 2019 PPT】南理工计算机学院院长/人工智能院长-杨健-《面向无人驾驶的环境感知与理解》学习记录

（1）阴影检测与去除结果

（2）车道线的检测

（3）行人检测

（3.1）如何处理遮挡

（3.2）行人搜索

（3.3）行人姿态估计

（4）场景分割

（5）单目深度估计

（6）语义分割与深度估计的联合学习

你可能感兴趣的:(无人驾驶,计算机视觉)

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