Deformable-DETR的学习笔记

[数据集][图像分类]河道污染分类数据集1923张4类别 FL1623863129 数据集分类数据挖掘人工智能
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：1922分类类别数：4类别名称:["lianghao","qingwei","yanzhong","zhongdu"]每个类别图片数：lianghao图片数：435qingwei图片数：423yanzhong图片数：577zhongdu图片数：487重要说明
目标检测——摩托车头盔检测数据集钓了猫的鱼儿目标检测数据集目标检测摩托车头盔检测数据集
一、简介首先，摩托车作为一种交通工具，具有高速、开放和稳定性差的特点，其事故发生率高，伤亡率排在机动车辆损伤的首位。因此，摩托车乘员头盔对于保护驾乘人员头部安全至关重要。在驾乘突发状况、人体受冲击时，头盔能够吸收碰撞能量，减轻伤害。研究摩托车头盔检测，能够确保头盔的质量和安全性能，从而更有效地保护驾乘人员的生命安全。其次，随着科技的发展，人们对于交通安全和生命安全的重视程度日益提高。摩托车头盔作为
高质量 Git 仓库汇总（持续更新，方便查看） Nice_cool. 学习
Leetcodehttps://github.com/kamyu104/LeetCode-SolutionsCmakehttps://github.com/viva64/pvs-studio-cmake-examples3D目标检测Awesome-3D-Object-DetectionAwesome-3D-Object-Detection-for-Autonomous-DrivingCudaCod
[数据集][目标检测]垃圾检测数据集VOC+YOLO格式6004张18类别垃圾 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：6004标注数量(xml文件个数)：6004标注数量(txt文件个数)：6004标注类别数：18标注类别名称:["bottle_cap","bottle","cup","unlabeled_litter","straw"
图像算法实习生--面经1 小豆包的小朋友0217 算法
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了，介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别？七、讲一下剪枝八、讲一下PTQandQAT量化的区别九、
[数据集][目标检测]光伏板太阳能版缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2400张3类别 FL1623863129 数据集目标检测人工智能深度学习
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2400标注数量(xml文件个数)：2400标注数量(txt文件个数)：2400标注类别数：3标注类别名称:["crack","grid","spot"]每个类别标注的框数：crack框数=892grid框数=884sp
显著性目标检测评价指标Smeasure, wFmeasure, MAE, adpEm, meanEm, maxFm 一只懒洋洋人工智能机器学习
一、评价指标：Smeasure(StructureMeasure)结构度量是一种综合评估指标，用于评估预测的分割结果与真实分割之间的结构相似性。它考虑了分割结果的边缘连通性、区域完整性和边界偏移等因素，值越接近1表示分割结果与真实分割结构越相似。wFmeasure(WeightedF-measure)加权F-measure是精度和召回率的加权平均值，其中精度衡量了分割结果中正确分类的像素数量，而召
【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备（RCNN~YOLOv5）旅途中的宽~ 计算机视觉面经总结计算机视觉深度学习目标检测 YOLO RCNN
文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5
ChatGPT聊YOLO AIWalker-Happy YOLO chatgpt YOLO
最近ChatGPT大伙，其概括摘要能力非常强。YOLO系列算法也是目标检测领域非常重要的一个研究路线，那么ChatGPT是如何看待各个YOLO算法的呢？那我们去问问它如何看待各个版本的YOLO。截止到2021年9月，YOLOv6尚未发布。因此，无法对其进行价值和贡献的评价。在这之前，最新的YOLO系列算法是YOLOv5。如果有关于YOLOv5或者其他目标检测算法的问题，欢迎随时提问。----Cha
C# Onnx GroundingDINO 开放世界目标检测乱蜂朝王人工智能 c#目标检测开发语言
目录介绍效果模型信息项目代码下载介绍地址：https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINOOfficialimplementationofthepaper"GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection"效果在运行程序时，要注意输入的提示词的格式，类
互联网加竞赛机器视觉目标检测 - opencv 深度学习 Mr.D学长 python java
文章目录0前言2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器视觉opencv深度学习目标检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题
专利：基于2D工业相机的工件目标检测及三维姿态 Ailsa-ycc 文献解读数码相机目标检测人工智能
本发明公开了一种基于2D工业相机的工件目标检测及三维姿态判定方法，首先根据待生产或是待加工工件目标搭建其三维几何模型，并标记该几何模型制定特征点，然后对通过两个2D工业相机分别获得的现场工件目标图像进行目标检测及特征识别，通过该特征与几何模型中特征点的匹配对比，从而获取工件目标空间姿态信息。相较于采用3D相机或多个(3个以上)2D工业相机获取目标特征点的方法，降低了成本。
[数据集][图像分类]鲜花分类数据集5735张102类别 FL1623863129 数据集计算机视觉
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：5735分类类别数：102类别名称:["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23",
[数据集][目标检测]鸟类检测数据集VOC+YOLO格式11758张200类别 FL1623863129 数据集目标检测人工智能计算机视觉
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：11758标注数量(xml文件个数)：11758标注数量(txt文件个数)：11758标注类别数：200标注类别名称:["Black_footed_Albatross","Laysan_Albatross","Sooty
[C++]使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测 FL1623863129 C/C++目标检测人工智能计算机视觉
部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个涉及多个步骤的过程，主要包括准备环境、模型转换、编写代码和模型推理。首先，确保你的开发环境已安装了NVIDIA的TensorRT。TensorRT是一个用于高效推理的SDK，它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化，从而加速模型在NVIDIAGPU上的运行速度。接下来，你需要将YOLOv9的模型转换为TensorRT
【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析 prince_zxill Python实战教程人工智能与机器学习教程 pytorch 分类目标检测
【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一：图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二：目标检测数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目三：情感分析数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测
YOLO v5项目实战 P5 解决运行detect文件时设置了--view-img但是显示不出来的问题 Bold! 目标检测 YOLO 深度学习
up主讲的实时显示目标检测后的图片的两种方法：（1）在下面的Terminal中输入下列命令：pythondetect.py--view-img（2）点击进入右上方的detect的EditConfigurations然后在这个参数这里输入--viewimg点击apply-->OK最后运行此文件即可。遇到的问题：图片显示不出来。（前提：自己安装的Pycharm是社区版本的）解决方法：（1）创建虚拟环境
【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读 magic_ll yolo系列深度学习相关的论文阅读论文阅读 YOLO
Abstract我们介绍YOLO-pose，一种无热图联合检测的新方法，基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的，因为它们不是端到端可训练的，训练依赖于surrogateL1loss，该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度（OKS）。【ours优势：端到端训练，并优化OKS指标本身，无复杂的后处理】该模型学习了在一次前向传递中
【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】有情怀的机械男面试offer 面经
目录笔试HR面专业面——60多分钟主管面反问：笔试8道题——简答题+1道编程苹果、香蕉、梨、菠萝，彩色图像如何进行分类？一辆带车牌的汽车，图像亮度整体呈现偏亮状态，如何去提高图像的清晰度？并设计一个准确定位车牌位置的方案。训练集和测试集各5000张，进行目标检测，写出选择的模型以及设计方案？样本量不足怎么去提高检测的准确性？数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点
YoloV8 +可视化界面+GUI+交互式界面目标检测与跟踪阿利同学 YOLO 目标检测人工智能目标检测可视化界面 yolo界面制作交互
YoloV8可视化界面GUI本项目旨在基于YoloV8目标检测算法开发一个直观的可视化界面，使用户能够轻松上传图像或视频，并对其进行目标检测。通过图形用户界面，用户可以方便地调整检测参数、查看检测结果，并将结果保存或导出。同时，该界面还将提供实时目标检测功能，让用户能够在视频流中实时观察目标的检测情况。这个项目将结合YoloV8强大的检测能力和直观的用户交互，为用户提供一种全新的目标检测体验。如何
33从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --图像金字塔 Jachin111
图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图，最左边的图片是原始图片，然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值，这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸，不会有比这更小尺寸的图片了，像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔，每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标（物体、动物等）。im
计算机设计大赛深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv iuerfee python
文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工
python快速检测视频跳过帧_教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测... weixin_39575047 python快速检测视频跳过帧
原标题：教程|深度学习+OpenCV，Python实现实时视频目标检测选自PyimageSearch参与：路雪、李泽南使用OpenCV和Python对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和OpenCV将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过Vide
[OPENCV]009.目标检测酷咪哥 OPENCV 目标检测计算机视觉 opencv
1.级联分类器在这里，我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中,我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。我们将看到使用基于Haar特征的级联分类器进行人脸检测和眼睛检测的基础知识我们将使用cv::CascadeClassifier类来检测视频流中的对象。特别地，我们将使用以下功能:cv::CascadeClassifier::load加载一个.xml分类器文件。
目标检测教程视频指南大全魔鬼面具目标检测音视频人工智能
魔鬼面具-哔哩哔哩视频指南必看干货系列(建议搞深度学习的小伙伴都看看,特别是图像相关)深度学习常见实验问题与实验技巧(适用于所有模型，小白初学者必看!)还在迷茫深度学习中的改进实验应该从哪里开始改起的同学，一定要进来看看了！用自身经验给你推荐实验顺序！探究深度学习中预训练权重对改进和精度的影响!什么？你说你不会画模型结构图？行吧，那你进来看看吧，手把手教你画YAML结构图！探究深度学习中训练中的可
目标检测算法之YOLOv5的应用实例（零售业库存管理、无人机航拍分析、工业自动化领域应用的详解）小嘤嘤怪学目标检测算法 YOLO YOLOv5 深度学习
1.YOLOv5在"零售业库存管理"领域的应用在零售业库存管理中，YOLOv5可以帮助自动化商品识别和库存盘点过程。通过使用深度学习模型来实时识别货架上的商品，零售商可以更高效地管理库存，减少人工盘点的时间和成本。以下是一个使用YOLOv5进行商品识别的Python脚本示例：importcv2importyolov5#初始化YOLOv5模型model=yolov5.YOLOv5(weights="
【保姆级教程|YOLOv8改进】【6】快速涨点，SPD-Conv助力低分辨率与小目标检测阿_旭 YOLOv8网络结构改进 YOLO 目标检测人工智能 YOLOv8改进
《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪阿_旭深度学习实战 AI应用软件开发实战计算机视觉 python 行人车辆追踪目标追踪 YOLOv8 深度学习
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基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战阿_旭深度学习实战 AI应用软件开发实战计算机视觉深度学习 python YOLOv8 中草药识别深度学习实战
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多目标检测与跟踪技术详解小厂程序猿目标检测人工智能计算机视觉
导言在计算机视觉领域，多目标检测与跟踪（Multi-ObjectTracking,MOT）是一个至关重要的研究方向。它涉及到在视频序列中同时跟踪多个目标，如行人、车辆等。本文将深入探讨多目标检测与跟踪的核心算法和相关挑战。1.基于检测的跟踪算法这类算法首先进行目标检测，然后根据检测到的目标位置进行跟踪。代表性的方法包括JDE(JointDetectionandEmbedding)和SORT(Sim
怎么样才能成为专业的程序员？ cocos2d-x小菜编程 PHP
如何要想成为一名专业的程序员？仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制，你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员，那些必备的关键技能都是什么的时候，下面是我们了解到的情况。关于如何学习代码，各种声音很多，然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了？！呵呵，就像其他工作一样，光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
java web开发高并发处理 BreakingBad java Web 并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据）一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（
mysql批量更新 ekian mysql
mysql更新优化：一版的更新的话都是采用update set的方式，但是如果需要批量更新的话，只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式，执行更新。无论哪种方式，性能都不见得多好。三千多条的更新，需要3分多钟。查询了批量更新的优化，有说replace into的方式，即： replace into tableName(id,status) values
微软BI（3） 18289753290 微软BI SSIS
1) Q：该列违反了完整性约束错误；已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID'，表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH'；列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。 A：一般这类问题的存在是
Java中的List g21121 java
List是一个有序的 collection（也称为序列）。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引（在列表中的位置）访问元素，并搜索列表中的元素。与 set 不同，列表通常允许重复
读书笔记永夜-极光读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策? 传统决策: A:100%订单 B,C,D:0% &nbs
centos 安装 Codeblocks 随便小屋 codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++ 2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2* 3. 安装wxGTK yum search w
23种设计模式的形象比喻 aijuans 设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了，麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带MM去麦当劳或肯德基，只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 　　工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：
开发管理 CheckLists aoyouzi 开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
js实现切换百合不是茶 JavaScript 栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路: 1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none 2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示 3,判断js获取的id名字;再设置是否显示代码实现: html代码: <di
周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话 bijian1013 感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的，考虑到原博客发布者可能将其删除等原因，也更方便个人查找，特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的，不要整天以混的姿态来跟公司博弈，就算是混，我觉得你要是能在混的时间里，收获一些别的有利于人生发展的东西，也是不错的，看你怎么把握了”，看了之后，对这句话记忆犹新。 &
前端Web开发的页面效果 Bill_chen html Web Microsoft
1.IE6下png图片的透明显示： <img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/> 或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。 2.<li>标
【JVM五】老年代垃圾回收：并发标记清理GC(CMS GC) bit1129 垃圾回收
CMS概述并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC）算法的主要目标是在GC过程中，减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能，尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用，比如web应用来说，是非常重要的。 CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收，它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
Struts2技术总结白糖_ struts2
必备jar文件早在struts2.0.*的时候，struts2的必备jar包需要如下几个： commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包 freemarker-*.jar
Jquery easyui layout应用注意事项 bozch jquery 浏览器 easyui layout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局，他的布局比较局限，类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍：如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui，那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局，否则在表单页面（编辑、查看、添加等等）在不同的浏览器会出
java-拷贝特殊链表：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？ bylijinnan java
public class CopySpecialLinkedList { /** * 题目：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？拷贝pNext指针非常容易，所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An，新拷贝
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<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
[信息与战争]移动通讯与网络 comsci 网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来光纤不能够入户,只能够到楼宇建议大家找这本书看看:<&
oracle flashback query(闪回查询) daizj oracle flashback query flashback table
在Oracle 10g中，Flash back家族分为以下成员： Flashback Database Flashback Drop Flashback Table Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query，Flashback Transaction Query) 下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
zeus持久层DAO单元测试 deng520159 单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去. 本文是zeus的dao单元测试: 1.单元测试直接上代码 package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import org.junit.Test; import o
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printf函数 /* 2013年3月10日20:42:32 地点：北京潘家园功能：目的：测试%x %X %#x %#X的用法 */ # include <stdio.h> int main(void) { printf("哈哈！\n"); // \n表示换行 int i = 10; printf
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dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了 good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you 爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢.... 当然是拿十块的咯... 爸爸你很笨的, 你不会两张都拿爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
iptables开放端口 Fanyucai linux iptables 端口
1，找到配置文件 vi /etc/sysconfig/iptables 2，添加端口开放，增加一行，开放18081端口 -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT 3，保存 ESC :wq! 4，重启服务 service iptables
Ehcache（05）——缓存的查询 234390216 排序 ehcache 统计 query
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如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多，下面是其中一个办法： int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8}; Set<Integer> set = new HashSet<Integer>(); for(int i = 0
使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL lanrikey history
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使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后，打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates 检测一会后提示 No update were found

Deformable-DETR的学习笔记

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