Damon.01
Damon.01

记录错误：cv2.error: OpenCV(4.4.0) C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-h4wtvo23\opencv\m

使用Opencv时出现错误：cv2.error: OpenCV(4.4.0) C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-h4wtvo23\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ‘cv::cvtColor’

先检查路径是否正确
是否有中文
再检查图片格式是否正确
然后就可以解决了。

你可能感兴趣的:(目标检测,自动驾驶,神经网络,机器学习,深度学习,pytorch)

  • Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models UnknownBody LLMDailyUnlearningModelForgetting语言模型人工智能自然语言处理
    本文是LLM系列文章，针对《Second-OrderInformationMatters:RevisitingMachineUnlearningforLargeLanguageModels》的翻译。二阶信息问题：修改大型语言模型的机器学习摘要1引言2前言3LLM的遗忘4实验设置5实验结果6意外记忆的遗忘7DP-SGD和遗忘8相关工作9讨论10局限性和未来工作11结论摘要随着大型语言模型（LLM）的
  • 如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python 背包客研究 不平衡学习分类神经网络python
    如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。神经网络使用误差反向传播算法进行训练，该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差，并根据这些误差的比例更新模型权重。这种训练方法的局限性在于，每个类别的示例都被视为相同，对于不平衡的数据集，这意味着模型对一个类别的适应性要强得多，而对另一个类别的适应性则弱得多。反向传播算法可以更新，以根据类
  • 如何校准不平衡分类的概率 背包客研究 不平衡学习分类数据挖掘人工智能
    如何校准不平衡分类的概率许多机器学习模型能够预测一个概率或概率类成员的分数。可能性为评估和比较模型提供了所需的粒度水平,特别是在诸如工具弧度曲线用于解释预测,并使用ROC等标准来比较模型性能,两者都使用概率。不幸的是,许多模型预测的概率或概率都没有校准。这意味着他们在某些情况下可能过于自信,而在其他情况下则缺乏信心。更糟糕的是,分类任务中存在的严重倾斜的分类分布,可能会导致预测概率的更大偏差,因为
  • 对机器学习中Fbeta指标的简介 背包客研究 机器学习人工智能
    对机器学习的Fbeta指标的概括介绍Fbeta指标是一种可配置的单得分度量,用于基于对正类的预测来评价二元分类模型。用精确度和回收率计算出Fbeta测量值。精密是用来计算正类正确预测的百分比的度量。回忆从所有可以作出的正预测中计算出正类的正确预测的百分比。精确度最大化将最小化错误,而最大化回忆将最小化错误。…F尺寸按精确度和回收率的调和平均值计算,给予相同的权重。它允许使用单评分来评估模型,同时考
  • 大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python 背包客研究 不平衡学习分类python人工智能
    大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分；他们是：大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中，我们将使用一个标准的不平衡机器学习数据集，称为“大肠杆菌”数据集，也称为“蛋白质定位位点”数据集。该数据集描述了利用细胞定位位点的氨基酸序列对大肠杆菌蛋
  • 读《深度学习：走向核心素养》 qingqianshiguan
    3.教师组织学生研讨和交流，增加学生之间的深度互动这是实现深度学习的关键环节。深度学习的场域，是多人共同参与的场域，学生在参与的过程中能够对话沟通、共同思考。学生们的身份相同，年龄相仿，认知方式也相似，彼此更加熟悉，更加容易接受对方的观点。同时，学生思考问题的角度、思维方式可以与同伴互相启发。学生进行调查与分析、提出方案或规划的讨论过程，就是表达自己观点和开阔思路的过程，也是学生个体之间、小组之间
  • nvidia cuda镜像说明 九品神元师 linux人工智能python运维
    nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行深度学习应用程序。该镜像包含运行时所需的库和工具，但不包含开发工具或头文件。nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel:这是一个开发镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中进行深度学习模型的开发。该镜像包含了编
  • 通义千问-VL-Chat-Int4 九品神元师 python开发语言
    Qwen-VL是阿里云研发的大规模视觉语言模型（LargeVisionLanguageModel,LVLM）。Qwen-VL可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。Qwen-VL系列模型性能强大，具备多语言对话、多图交错对话等能力，并支持中文开放域定位和细粒度图像识别与理解。安装要求(Requirements)python3.8及以上版本pytorch2.0及以上版本建议使用C
  • 解惑深度学习中的困惑度Perplexity Axlsss 深度学习统计知识深度学习人工智能数学建模
    困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列，即生成的序列不应该让人感到很困惑，困惑度的核心思想是：序列生成的概率越大，其困惑度越小，因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型
  • 深度学习奥秘解锁：AI大模型技能提升指南 AGI大模型老王 人工智能深度学习语言模型算法大模型AI大模型
    文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展，AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率，研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力，并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习正为人类的生活和工
  • 人工智能在网络安全领域的应用探索 亿林数据 人工智能web安全安全网络安全
    随着网络技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显，成为制约数字化进程的重要瓶颈。人工智能（AI）作为一种变革性技术，正逐步在网络安全领域展现出其巨大的潜力和价值。本文旨在探讨人工智能在网络安全领域的应用现状、优势、挑战及未来发展趋势。一、人工智能在网络安全中的应用现状威胁检测与响应人工智能通过机器学习算法，能够自动识别网络中的异常行为，如未经授权的访问、恶意软件传播等。传统的安全系统依赖于静态规则和签
  • 时间旅行者：LSTM算法的奥秘大揭秘！ 风清扬雨 lstm算法人工智能
    Hey小伙伴们，今天给大家带来一个超级有趣的主题——LSTM算法的基本结构和公式推导！项目背景你知道吗？在时间序列预测中，传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。但是，有一种神奇的神经网络叫做LSTM（LongShort-TermMemory），它就像是时间旅行者一样，可以记住很久以前的信息！时间旅行听起来很酷吧？那我们就来一起探索一下LSTM的世界吧！原理解析1️⃣什么是LSTM？LSTM是一种
  • 【科技前沿】用深度强化学习优化电网，让电力调度更聪明！ 风清扬雨 人工智能人工智能python智能电网深度强化学习
    Hey小伙伴们，今天我要跟大家分享一个超级酷炫的技术应用——深度强化学习在电网优化中的典型案例！如果你对机器学习感兴趣，或是正寻找如何用AI技术解决实际问题的方法，这篇分享绝对不容错过！‍✨开场白大家好，我是你们的技术小助手！今天我们要聊的是如何利用深度强化学习（DRL）来优化电网的调度，让电力系统变得更智能、更高效。引入话题想象一下，如果你能够通过一种先进的技术手段，自动调整电网中的能源分配，不
  • 深度学习_数据读取到model模型存储 you_are_my_sunshine* 推荐算法深度学习人工智能
    概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
  • 【Rust】——采用发布配置自定义构建 Y小夜 Rust（官方文档重点总结）rust开发语言后端
    博主现有专栏：C51单片机（STC89C516），c语言，c++，离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接：Y小夜-CSDN博客今日学习推荐：在当今这个飞速发展的信息时代，人工智能（AI）已经成为了一个不可或
  • 基于STM32开发的简易自动驾驶系统 嵌入式详谈 stm32自动驾驶嵌入式硬件
    目录引言环境准备工作硬件准备软件安装与配置系统设计系统架构硬件连接代码实现系统初始化传感器数据采集与处理电机控制与转向OLED显示与状态提示Wi-Fi通信与远程监控应用场景简易自动驾驶演示智能车模型开发与学习常见问题及解决方案常见问题解决方案结论1.引言随着自动驾驶技术的发展，智能车成为研究和开发的热点之一。本文将介绍如何使用STM32微控制器开发一个简易自动驾驶系统，通过超声波传感器、红外传感器
  • 【Rust】——高级类型 Y小夜 Rust（官方文档重点总结）rust开发语言后端
    博主现有专栏：C51单片机（STC89C516），c语言，c++，离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接：Y小夜-CSDN博客目录为了类型安全和抽象而使用的newtype模式类型别名用来创建类型同义词不返回
  • 深度学习100问44:如何避免模型出现过拟合现象 不断持续学习ing 人工智能自然语言处理机器学习
    嘿，想让你的模型不出现过拟合现象？来看看这些妙招吧！一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了，模型就能学到更普遍的规律，而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据，或者用数据增强的办法。就像在图像识别里，把图片转一转、翻一翻、剪一剪，这样数据就变得更多样啦。二、简化模型要是模型太复杂，那就像盖了一座超级华丽的城堡，容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点
  • 【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data 弹伦琴的雷登 【论文阅读系列】人工智能深度学习论文阅读图像处理
    Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目：基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接：Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata|NatureMachineIntelligence代码链接：GitHub-ndavoudi/sparse_artefact_unet数据链接：Data发
  • Python在人工智能方面的应用 Bruce_Liuxiaowei 总结经验编程笔记python人工智能开发语言
    Python在人工智能方面的应用Python是一种功能强大的编程语言，它广泛应用于各种领域中，包括人工智能（ArtificialIntelligence）领域。随着人工智能技术的发展和普及，Python变得越来越重要，因为它提供了许多有用的库、框架和工具，可以帮助开发者快速地构建智能系统。机器学习机器学习是人工智能领域中的一种关键技术，它可以让计算机自动地学习和改进。Python中的Keras和T
  • 机器学习中的数学——线性代数笔记 a_marker 机器学习机器学习线性代数
    线性代数笔记1.1矩阵基本概念矩阵Hadamard乘积：矩阵对应元素的乘积，表示为C=AC=AC=A向量的点积：向量的行列数相同，行向量乘以列向量。用以求解两向量的夹角。a∙b=∣a∣∣b∣cosθa\bulletb=|a||b|cos\thetaa∙b=∣a∣∣b∣cosθ单位矩阵：保持n维向量不变的单位矩阵记做InI_nIn。形式上，In∈Rn×n\boldsymbolI_n\inR^{n\t
  • 深度学习100问39:阿达玛乘积在实际生活中的应用 不断持续学习ing 人工智能自然语言处理机器学习
    嘿，你知道吗？阿达玛乘积在我们的生活中可有着不少神奇的应用呢！一、图像处理领域在图像处理的世界里，阿达玛乘积就像是一个神奇的画笔。比如说图像融合吧，想象一下，你有两张超酷的照片，一张是美丽的风景照，另一张是带有超炫艺术滤镜的图片。通过阿达玛乘积，就好像让这两张照片上的每个小像素都来一场“亲密合作”。结果呢，你就得到了一张既有清晰风景又带有独特艺术风格的全新照片，是不是很神奇？还有在计算机视觉中，阿
  • 语义补全学习笔记 AI算法网奇 深度学习基础人工智能
    自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像，不依赖点云数据，能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer[CVPR2023Highlight]
  • 深度补全学习笔记 AI算法网奇 深度学习基础深度学习人工智能机器学习
    目录自动驾驶深度补全Symphonies报错'FieldInfo'objecthasnoattribute'required'通用深度补全rgb生成点云自动驾驶深度补全Symphonieshttps://github.com/hustvl/Symphonies?tab=readme-ov-file安装mmcv和mmdet安装MMCV和MMDET_mmdet.core-CSDN博客报错'FieldI
  • 【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码 matlab科研助手 lstm分类cnn
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴
  • 吴恩达深度学习笔记(24)-为什么要使用深度神经网络？ 极客Array
    为什么使用深层表示？（Whydeeprepresentations?）我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。首先，深度网络在计算什么？如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统，深度神经网络所做的事就是，当你输入一张脸部的照片，然后你可以把深度神经网络的第一层，当成一
  • 【目标检测数据集】塑料瓶玻璃瓶检测数据集5378张2类VOC+YOLO格式 国产bug零零柒 数据集目标检测YOLO塑料瓶数据集玻璃瓶
    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)：5378标注数量(xml文件个数)：5378标注数量(txt文件个数)：5378标注类别数：2标注类别名称:["glass-bottle","plastic-bottle"]每个类别标注的框数：glass-bottle框
  • 143自然语言处理进阶手册--人工神经网络初探 Jachin111
    人工神经网络初探神经网络与人类大脑人类虽然拥有智慧，但对智慧是如何产生的却不得而知，对于大脑结构的模仿或许是一个探索的起点，神经网络的起点就在这里。准确地说，这里所述的神经网络其实是人工神经网络，仅仅是模仿了人脑神经网络的部分结构特征与机理。在本小节，我们来对神经网络与人类大脑来作一番对比，比较两者的不同与联系。人类神经系统的基本单元是神经元，约有1000亿个，是一种高度分化的细胞。神经元能够接受
  • 机器学习小组第三周：简单的数据预处理和特征工程 -Helslie 机器学习机器学习
    学习目标●无量纲化：最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征：编码与哑变量●处理连续型特征：二值化与分段学习资料首先，参考：《机器学习的敲门砖：归一化与KD树》及《特征工程系列：特征预处理（上）》中相关部分。其次，其他知识点可参考推荐博文：sklearn中的数据预处理和特征工程。20200311数据归一化在量纲不同的情况下，对于部分算法不能反映样本中每
  • AI在科研中的应用：chatgptgpt4的数据分析与机器学习 zmjia111 人工智能深度学习gpt人工智能数据分析机器学习chatgpt深度学习pytorch数据挖掘
    2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更
  • Spring4.1新特性——Spring MVC增强 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • mysql 性能查询优化 annan211 javasql优化mysql应用服务器
    1 时间到底花在哪了？ mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务，这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段，这其中包含了大量为了 检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理，包括排序、分组等。在完成这些任务的时候，查询需要在不同的地方 花费时间，包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
  • windows系统配置 cherishLC windows
    删除Hiberfil.sys ：使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可： http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html 类似的还有pagefile.sys msconfig 配置启动项 shutdown 定时关机 ipconfig 查看网络配置 ipconfig /flushdns
  • 人体的排毒时间 Array_06 工作
    ======================== ||  人体的排毒时间是什么时候？|| ======================== 转载于： http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
  • ZooKeeper cugfy zookeeper
    Zookeeper是一个高性能，分布式的，开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能，分布式应用可以基于它实现更高级的服务，比如同步， 配置管理，集群管理，名空间。它被设计为易于编程，使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上，提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现，是高有效和可靠的协同工作系统，Zookeeper能够用来lea
  • 网络爬虫的乱码处理 随意而生 爬虫网络
    下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意，这里不仅是中文乱码，还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理，因为他们的解决方式 是一致的，故在此统一说明。     网络爬虫，有两种选择，一是选择nutch、hetriex，二是自写爬虫，两者在处理乱码时，原理是一致的，但前者处理乱码时，要看懂源码后进行修改才可以，所以要废劲一些；而后者更自由方便，可以在编码处理
  • Xcode常用快捷键 张亚雄 xcode
    一、总结的常用命令：     隐藏xcode command+h     退出xcode command+q     关闭窗口 command+w     关闭所有窗口 command+option+w     关闭当前
  • mongoDB索引操作 adminjun mongodb索引
    一、索引基础：    MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样，这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令：    > db.test.ensureIndex({"username":1})    可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立： &nbs
  • 成都软件园实习那些话 aijuans 成都 软件园 实习
    无聊之中，翻了一下日志，发现上一篇经历是很久以前的事了，悔过~~ 　　断断续续离开了学校快一年了，习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境，到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好，那是刚到这里时的想法，现在感觉在这挺好，不管怎么样，最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会，在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。 　　都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难，因为在外面每个人都
  • Linux下FTP服务器安装及配置 ayaoxinchao linuxFTP服务器vsftp
    检测是否安装了FTP [root@localhost ~]# rpm -q vsftpd 如果未安装：package vsftpd is not installed  安装了则显示：vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息   安装FTP 运行yum install vsftpd命令，如[root@localhost ~]# yum install vsf
  • 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档 BigBird2012 driver
    注：本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。   在MongoDB中，一个集合（collection）在概念上就类似我们SQL数据库中的表（Table），这个集合包含了一系列文档（document）。一个DBObject对象表示我们想添加到集合（collection）中的一个文档（document），MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id，这个id在
  • JSONObject以及json串 bijian1013 jsonJSONObject
    一.JAR包简介     要使程序可以运行必须引入JSON-lib包，JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包：     1.commons-lang-2.0.jar     2.commons-beanutils-1.7.0.jar     3.commons-collections-3.1.jar &n
  • [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性 bit1129 zookeeper
    为了说明问题，看个简单的代码，   import org.apache.zookeeper.*; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ThreadLocal
  • 【Scala十二】Scala核心六：Trait bit1129 scala
    Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
  • weblogic version 10.3破解 ronin47 weblogic
    版本：WebLogic Server 10.3 说明：%DOMAIN_HOME%：指WebLogic Server 域(Domain）目录 例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain 1.为了保证操作安全，备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
  • 求第n个斐波那契数 BrokenDreams
            今天看到群友发的一个问题：写一个小程序打印第n个斐波那契数。         自己试了下，搞了好久。。。基础要加强了。           &nbs
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor 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; interface IVisitor { //第二次分派，Visitor调用Element void visitConcret
  • MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式 cherishLC matlab
    MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包，可以使用GPU。 主页： http://www.vlfeat.org/matconvnet/ 教程： http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html 注意：需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet： http
  • ZK Timeout再讨论 chenchao051 zookeepertimeouthbase
    http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题，但是又出现了一个问题，我把min和max都设置成了180000，但是仍然出现了以下的异常信息： Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
  • CASE WHEN 用法介绍 daizj sqlgroup bycase when
    CASE WHEN 用法介绍 1. CASE WHEN 表达式有两种形式 --简单Case函数  CASE sex  WHEN '1' THEN '男'  WHEN '2' THEN '女'  ELSE '其他' END  --Case搜索函数  CASE WHEN sex = '1' THEN
  • PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 dcj3sjt126com PHP
    PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧　　用单引号代替双引号来包含字符串，这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量，　　单引号则不会，注意：只有echo能这么做，它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注：　　PHP手册中说echo是语言结构，不是真正的函数，故把函数加上了双引号)。　　1、如果能将类的方法定义成static，就尽量定义成static，它的速度会提升将近4倍
  • Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例 dcj3sjt126com yii
    CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。 表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。　　CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。 实例代码如下：
  • Maven项目打包成可执行Jar文件 dyy_gusi assembly
    Maven项目打包成可执行Jar文件 在使用Maven完成项目以后，如果是需要打包成可执行的Jar文件，我们通过eclipse的导出很麻烦，还得指定入口文件的位置，还得说明依赖的jar包，既然都使用Maven了，很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作，使用assembly插件。具体使用方式如下： 1、在项目中加入插件的依赖： <plugin>
  • php常见错误 geeksun PHP
    1.  kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
  • 修改linux的用户名 hongtoushizi linuxchange password
    Change Linux Username 更改Linux用户名，需要修改4个系统的文件： /etc/passwd /etc/shadow /etc/group /etc/gshadow 古老/传统的方法是使用vi去直接修改，但是这有安全隐患（具体可自己搜一下），所以后来改成使用这些命令去代替： vipw vipw -s vigr vigr -s   具体的操作顺
  • 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端 jinnianshilongnian nginxlua
    对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发，而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。 一些常见的Lua库可以在github上搜索，https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。   Redis客户端 lua-resty-r
  • zkClient 监控机制实现 liyonghui160com zkClient 监控机制实现
             直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss，session expire等异常，在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的，如果要基于wather实现发布/订阅模式，还要自己包装一下，将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能，比如分布式锁，leader选举
  • 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句 pda158 mysql
    在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句： 　　方法一：SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name'; 　　方法二：SELECT column_name from information_schema.colum
  • 程序员对英语的依赖 Smile.zeng 英语程序猿
    1、程序员最基本的技能，至少要能写得出代码，当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候，英语与别人的差距就直接表现出来咯。 2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词，不然怎么知道使用这些开发工具。 3、进阶一点，就是能读懂别人的代码，有利于我们学习人家的思路和技术。 4、写的程序至少能有一定的可读性，至少要人别人能懂吧... 以上一些问题，充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
  • Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器 vipbooks oraclesql编程活动Access
        时间过得真快啊，转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了，通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧，这东东如果一段时间不用很快就会忘记了，所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记，用到的时候可以随时查找，马上上手！希望这些笔记能对大家有些帮助！     这是第八章的学习笔记，学习完第七章的子程序和包之后
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他