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stsdddd
YOLO目标检测目标检测YOLO目标检测人工智能
YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。以下是一些关键信息的总结:农作物幼苗与杂草检测系统:基于YOLOv8深度学习框架,通过2822张图片训练了一个目标检测模型,用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。该系统支持图片、视频以及摄像头进行目标检测,并能保存检测结果。系统界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息。YOLO
- [转载]Nodejs 利用 express 框架 获取接口参数
柒柒公子呐
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Express是一个基于Node.js平台,快速、开放、极简的web开发框架Expresss是一个第三方模块(在npm上可以下载),在使用它之前要先去下载它,在下载包之前要先创建项目,并通过npminit创建package.json文件。1、get接口参数req.query属性express框架会自动收集get方式从url地址中传递的查询字符串参数,并自动保存在req对象的query属性中。我们直
- Nginx 集群测试
小馋喵知识杂货铺
性能中间件
在Nginx集群的部署和维护过程中,为了确保系统的高可用性、性能和扩展性,必须进行全面的测试。以下是Nginx集群需要进行的几类主要测试:1.集群有效性测试集群有效性测试的主要目的是验证Nginx集群的基本功能是否正常工作,确保流量分发和负载均衡按预期运行。测试内容:负载均衡验证:确保Nginx按照配置的负载均衡算法(如轮询、加权轮询、IP哈希等)正确地分发请求。测试方法:使用压力测试工具模拟请求
- leetcode707-设计链表
记得早睡~
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leetcode707思路本题也是用了虚拟头节点来进行解答,这样的好处是,不管是头节点还是中间的节点都可以当成是中间节点来处理,用同一套方法就可以进行处理,而不用考虑太多的边界条件。下面题目中最主要的实现就是添加操作addAtIndex和删除操作deleteAtIndex,对于在头节点和尾节点添加其实都是调用添加方法就可以,头节点设置index=0,尾节点设置index=sizeget获取某个节点
- Python_算术运算符
Ww_Sid
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两个数字相加sumNumber=1+2print(sumNumber)>>>3两个字符串相加sumString="Nicework"print(sumString)>>>Nicework两个数字相减subNumber=2-1print(subNumber)>>>1两个数字相乘或者multiplicationNumber=2*3print(multiplicationNumber)>>>6字符串重复
- 代码精进:工作中学到的12个代码风格
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在工作中,我们编写代码时尽可能地使其易于阅读。这意味着以下几点:变量名有意义且更长(而不是a,b和c)函数名有意义且更长许多注释和文档解释代码到处都是类型提示字符串似乎更长、更啰嗦等等以下是我在过去几年的工作中学到的一些生产级别的Python代码风格。1)使用括号的元组解包这是一些正常的元组解包:a,b=(1,2)在生产级别的代码中,我们通常不使用像a或b这样的变量名——相反,我们的变量名会变得更
- Nuqs:解锁URL状态管理
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nuqs是一个强大的库,旨在使用URL查询字符串管理React应用程序的状态。这样做的好处是将应用程序状态与浏览器的地址栏同步,为浏览复杂界面的用户提供无缝体验。无论您是构建单页应用程序还是多路由平台,nuqs都提供了一个强大的框架,可用于直接在URL中处理状态。例子:https://nuqs.47ng.com/playground/basic-counter官网介绍:https://nuqs.4
- es java match_ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match)
哈哈哈哈哈哈哈哈鸽
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《ElasticSearch查询》目录导航:匹配(Match)查询属于全文(Fulltext)查询,不同于词条查询,ElasticSearch引擎在处理全文搜索时,首先分析(analyze)查询字符串,然后根据分词构建查询,最终返回查询结果。匹配查询共有三种类型,分别是布尔(boolean)、短语(phrase)和短语前缀(phrase_prefix),默认的匹配查询是布尔类型,这意味着,Elas
- leetcode 485 python
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Givenabinaryarray,findthemaximumnumberofconsecutive1sinthisarray.Example1:Input:[1,1,0,1,1,1]Output:3Explanation:Thefirsttwodigitsorthelastthreedigitsareconsecutive1s.Themaximumnumberofconsecutive1sis
- 【视觉算法—视频目标跟踪】基于camshift实现视频目标实时追踪
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本文代码功能:1.获取摄像头,实时显示2.鼠标获取第一帧中的目标roi区域3.在视频中实时对目标进行追踪。4.两种目标追踪的方式:‘meanshift’,‘camshift’5.保存视频代码准备新建test.py,复制以下代码:importcv2ascvimportnumpyasnpglobalmin_y,height,min_x,width#1代表打开外置摄像头,外置多个摄像头可依此枚举0,1,
- Python 数据建模完整流程指南
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在数据科学和机器学习中,建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模,我们能够从原始数据中提取有用的洞察,并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中,我们将通过Python展示数据建模的完整流程,包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。1.导入必要的库在进行任何数据分析或建模之前,首先需要导入必需的Python库。这些库提供了各种工具和算法,帮助我们更高效地完成任务。importnumpyasnpim
- hive批量修复分区
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#!/bin/bashset-x#定义Hive数据库的名称database_name="edu"#定义要排除的表名exclude_table="tab_name"#使用Hive的shell命令获取所有的表名tables=$(hive-e"USE$database_name;SHOWTABLES;")#初始化一个字符串,用于存储所有的MSCKREPAIRTABLE命令commands="USE$da
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- 随机森林分类算法原理与实验分析
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随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。你可以把它想象成一个“团队决策”的过程:团队中的每个成员(决策树)都独立发表意见,最后通过投票决定最终结果。这种方法不仅提高了模型的准确性,还增强了模型的稳定性和鲁棒性。随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树,从而避免单棵决策树可能产
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快速傅里叶变换(FFT)快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换(DFT)和其逆变换。傅里叶变换是一种重要的数学工具,广泛应用于信号处理、图像分析、数据压缩、声音合成等领域。传统的离散傅里叶变换算法的计算复杂度较高,而快速傅里叶变换通过减少计算量,大大提高了运算速度。1.离散傅里叶变换(DFT)离散傅里叶变换(DFT)将离散的时间信号变换到频域。对于一个长度为(N)的离散序
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引言在算法的世界里,回文串问题一直是一个经典且富有挑战性的题目。而动态规划作为一种强大的算法思想,为解决这类问题提供了高效且优雅的解决方案。本文将深入探讨如何运用动态规划算法来解决回文串相关问题,从问题描述、动态规划思路,到代码实现与复杂度分析,全面剖析这一过程。回文串问题描述回文串是指一个字符串从左到右读和从右到左读是完全一样的,例如“level”、“madam”等。常见的回文串问题有:给定一个
- BERT详解
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1.背景结构1.1基础知识BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是谷歌提出,作为一个Word2Vec的替代者,其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度,可以说是前几年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点:使用了双向Transformer作为算法的主要框架,之前的模型是从左向右输入一个文本序列,或者将l
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- leetcode——令牌放置(java)
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你的初始能量为power,初始分数为0,只有一包令牌以整数数组tokens给出。其中tokens[i]是第i个令牌的值(下标从0开始)。你的目标是通过有策略地使用这些令牌以最大化总分数。在一次行动中,你可以用两种方式中的一种来使用一个未被使用的令牌(但不是对同一个令牌使用两种方式):朝上:如果你当前至少有tokens[i]点能量,可以使用令牌i,失去tokens[i]点能量,并得到1分。朝下:如果
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1算术运算符下面以a=10,b=20为例进行计算运算符描述实例+加两个对象相加a+b输出结果30-减得到负数或是一个数减去另一个数a-b输出结果-10*乘两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串a*b输出结果200/除x除以yb/a输出结果2//取整除返回商的整数部分9//2输出结果4,9.0//2.0输出结果4.0%取余返回除法的余数b%a输出结果0**幂返回x的y次幂a**b为10的20次方
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1、Flink的四大特征(基石)checkpoint:基于Chandy-Lamport算法,实现了分布式一致性快照,提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。ValueState,ListState,MapState,BroadcastState.Time:实现了Watemark机制,乱序数据处理,迟到数据容忍。Window:开箱即用的滚动、滑动、会话窗口。以及灵活的自定义窗口。2、
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了解错误与异常错误类型描述SyntaxError语法错误,通常指代码有拼写错误、缺少括号、引号配对错误等。NameError名称错误,通常指变量或函数名称未定义或拼写错误。TypeError类型错误,通常因为尝试使用不支持的数据类型进行操作,例如对整数类型执行字符串方法。IndexError数组越界错误,通常因为尝试访问列表、元组或字典中不存在的索引导致。KeyError字典键错误,通常因为尝试访
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最新华为OD机试题库2024华为odjavajavascriptpythonc语言
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c++算法源码题目描述小明和朋友们一起玩跳格子游戏,每个格子上有特定的分数score=[1,-1,-6,7,-17,7],从起点score[0]开始,每次最大的步长为k,请你返回小明跳到终点score[n-1]时,能得到的最大得分。输入描述第一行输入总的格子数量n第二行输入每个格子的分数score[i]第三
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大家好,这里是小编的博客频道小编的博客:就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识,希望能在这里与大家共同进步,共同收获更好的自己!!!本文目录引言正文一、顺序表的概念及结构1.顺序表的定义2.顺序表的结构3.顺序表的初始化二、顺序表的基本操作(静态)1.插入操作2.删除操作3.查找操作4.更新操作5.获取元素操作6.遍历操作7.求顺序表的长度8.判断顺序表是否为空快乐的时光总是短暂,咱们下篇
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要查询MySQL中不包含下划线的字符串,可以使用NOTLIKE操作符。以下是一个示例SQL查询,它选出所有不包含下划线的记录:SELECT*FROMyour_tableWHEREyour_columnNOTLIKE'%_%';这样其实是查询不出来记录的,我们需要将其转义一下SELECT*FROMyour_tableWHEREyour_columnNOTLIKE'%\_%';
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题目描述:明明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查,为了实验的客观性,他先用计算机生成了N个1到1000之间的随机整数(N≤100),对于其中重复的数字,只保留一个,把其余相同的数去掉,不同的数对应着不同的学生的学号。然后再把这些数从小到大排序,按照排好的顺序去找同学做调查。请你协助明明完成“去重”与“排序”的工作。输入格式输入有两行,第1行为1个正整数,表示所生成的随机数的个数N。第2行有N个
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Python循环与选择结构1.条件表达式绝大部分合法的Python表达式都可以作为条件表达式。在python中除了False,0,0.0,0j,None,空列表,空元组,空集合,空字典,空字符串,空range对象,其余的都与True等价函数,生成器对象都等价于True2.选择结构Python的分支控制语句,即根据表达式的判断结果,为True还是为False,选择运行程序的其中一个分支。Python
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基于Python3版本的学习。初识概念:类(class)与对象(object)生活中我们所说的类,是物以类聚的类,是分门别类的类,是多个类似事物组成的群体的统称。而在Python中我们所遇到的类(class),比如整数、字符串、浮点数等,不同的数据类型就属于不同的类。准确来说,它们的全名是整数类、字符串类、浮点数类。每一个类之下都包含无数相似的不同个例。在Python的术语里,我们把类的个例就叫做
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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