RCS-YOLO复现

毕设开源深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享) knooor 毕业设计毕设大数据
文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果：毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎项目分享:见文末!1前言图像检索：是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片，就是以图找图。网络时代，随着各种社交网络的兴起，网络中图片，视频数据每
几行Python代码，轻松获取美股阿里巴巴的交易数据! Python资深程序员 Python Python
学Python可以干很多事情，比如爬虫，数据分析，机器学习，但是有一个非常小众的分支，不仅结合了两大高薪行业，而且还薪水非常诱人，就是量化金融岗位。目前Python已经是金融行业最低的一个门槛，几乎所有从事金融证券行业的人都要学会Python。今天给大家分享如何用Python获取美股的交易数据！Python资源共享群：626017123数据获取是数据分析的第一步，找不到可靠、真实的数据，数据分析无
04树 + 堆 + 优先队列 + 图（D1_树（D10_决策树）） Java丨成神之路 06数据结构与算法数据结构算法
目录一、引言二、算法原理三、算法实现四、知识小结一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。它基于特征之间的条件判断来构建一棵树，树的每个节点代表一个特征，每个叶节点代表一个类别或回归值。决策树算法具有简单、易于理解和解释的特点，且在处理大规模数据时具有较高的效率。本文将介绍决策树算法的基本原理，并提供了Java代码示例来说明其实现过程。二、算法原理决策树算法基于“分而治之”
前缀和算法+实现力扣刷穿算法 leetcode c++
目录1.前缀和算法2.前缀和实现Leetcode303：区域和检索-数组不可变Leetcode304：二维区间和检索-数组不可变Leetcode560：和为K的子数组3.总结1.前缀和算法前缀和的定义：数组从开始至某特定位置处的总和。通过前缀和问题，我们可以计算数组的在某个区间的数值总和。其步骤如下：（1）建立vector，用于存储前缀，并通过一定计算方式（如何计算见后续例题）计算每个位置处的前缀
【声音场景分类--论文阅读】繁华落尽，寻一世真情分类论文阅读数据挖掘
1.基于小波时频图特征在声音场景分类基于小波时频图特征在声音场景分类任务中的表现2.增强增强高效音频分类网络https://arxiv.org/pdf/2204.11479v5https://github.com/Alibaba-MIIL/AudioClassfication音频分类网络如图4所示。在此阶段，主要重点是建立一个神经网络具有较大的感受野，同时保持较低的复杂性。可以将网络分解为两个主块
基于 LangChain 实现数据库问答机器人敲代码敲到头发茂密人工智能测试开发 langchain 数据库机器人人工智能语言模型
基于LangChain实现数据库问答机器人一、简介二、应用场景三、实战案例1、需求说明2、实现思路3、对应源码一、简介在Retrieval或者ReACT的一些场景中，常常需要数据库与人工智能结合。而LangChain本身就封装了许多相关的内容，在其官方文档-SQL能力中，也有非常好的示例。二、应用场景在未出现人工智能，如果想要完成数据查询与数据分析的工作，则需要相关人员有相应的数据库的功底，而在L
《算法零基础100讲》(第61讲) 前缀和(五) 二维前缀和英雄哪里出来《算法零基础100讲》算法线性代数矩阵前缀和二维前缀和
文章目录一、概念定义1、预处理2、预处理代码实现3、查询4、查询代码实现二、题目描述三、算法详解四、源码剖析五、推荐专栏六、习题练习一、概念定义有关一维前缀和的概念，在《算法零基础100讲》(第57讲)前缀和(一)线性前缀和入门中已经较为清晰的阐述，今天我们来学习二维的情况。1、预处理问题的起源就是对一个矩阵，如何在最快的时间内，求出它的某个子矩阵的和。我们首先把问题简化，对于一个n×mn
【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning） IT古董漫话机器学习系列专辑机器学习深度学习人工智能
超参数调优（HyperparameterTuning）是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数，而不是通过训练数据学习到的参数。正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力，反之，错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。1.超参数的定义超参数是控制学习过程的外部参数，不同于模型参数（例如权重和偏置），超参数不通过训练过程自动优化。常见的超参数包括：学习
【漫话机器学习系列】054.极值（Extrema） IT古董漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
极值（Extrema）定义极值是数学分析和优化问题中的一个核心概念，指函数在某个定义域内取得的最大值或最小值。根据极值的性质，可以将其分为两类：局部极值（LocalExtrema）：函数在某点附近的最大值或最小值。全局极值（GlobalExtrema）：函数在整个定义域内的最大值或最小值。分类局部极大值（LocalMaximum）：若在点x=a附近存在某邻域，使得对任意x在该邻域内，满足f(x)≤
双指针算法深度解析某个默默无闻奋斗的人双指针算法 java leetcode
双指针算法简介双指针是一种常用的算法技巧，它通过使用两个指针在数据结构上进行操作，通常用来优化时间复杂度，解决数组或链表中的一些特定问题。双指针技巧一般用于“有序”数据结构（如排序后的数组或链表），但也可以扩展到一些特殊的无序问题。双指针的基本思想双指针算法通过两个指针同时遍历数组或链表，指针之间根据特定规则相互移动，从而达到解决问题的目的。双指针的经典应用场景包括：寻找两数之和（例如给定一个有序
深度优先搜索（DFS) 某个默默无闻奋斗的人深度优先算法
深度优先搜索（DFS）：Java实现与原理解析深度优先搜索（Depth-FirstSearch，简称DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它从起始节点出发，沿着图的一个分支一路向下探索，直到到达最深的节点（即没有未访问的邻居节点为止），然后回溯到上一个节点，继续探索其他未被访问的分支，直到所有节点都被访问过为止。在本文中，我们将详细解析如何在Java中实现DFS，并讨论相关的原理。1.深度优先
redis 过期策略都有哪些？LRU 算法知道吗？写一下 java 代码实现？晚夜微雨问海棠呀 redis java 数据库
Redis的过期策略Redis提供了多种数据过期策略，以确保内存的有效利用和数据的及时清理。以下是主要的过期策略：定时删除：在设置键的过期时间时，创建一个定时器（timer），在键过期时立即删除。优点：键过期后立即释放内存。缺点：每个键都需要一个定时器，会消耗大量的系统资源。惰性删除：只有在访问一个键时，才会检查该键是否已过期，如果已过期则删除。优点：不会浪费系统资源，只有在需要时才进行检查。缺点
全场景深度学习开源框架（MindSpore） deepdata_cn 人工智能深度学习开源人工智能
MindSpore是华为推出的一款全场景深度学习开源框架。旨在实现不同计算平台（如云端、边缘端、端侧）和不同硬件（如CPU、GPU、Ascend等）之间的高效协同。无论是在数据中心的大规模计算，还是在手机、物联网设备等资源受限的终端上，MindSpore都能灵活适配，充分发挥各硬件平台的性能优势，实现模型的高效训练和推理。该框架引入了自动并行技术，能够根据模型结构和硬件资源自动进行并行策略的搜索和
torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块彬彬侠自然语言处理 RNN PyTorch Python 循环神经网络 NLP 自然语言处理
torch.nn.RNN:PyTorch中的循环神经网络（RNN）模块1.概述在PyTorch中，torch.nn.RNN是一个用于构建循环神经网络（RNN）的模块。它提供了一个可以进行训练的RNN层，广泛应用于序列数据的建模，如自然语言处理、时间序列分析等。这个模块可以处理各种类型的序列数据，并支持多种功能和配置。2.主要功能torch.nn.RNN可以：处理序列数据，捕捉时间上的依赖关系。支持
使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类辞落山 numpy scikit-learn 支持向量机
概述：支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，适用于线性和非线性分类问题。本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。1.导入必要的库importnumpyasnpfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metri
【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包进行聚类加德霍克机器学习 scikit-learn 均值算法 python 作业
一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。②分配：将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中，即计算每个数据点到每个质心的距离，选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新：重新计算每个簇的质心，即将该簇中所有数据点的坐标取平均值，
AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧俞兆鹏 AI学习指南 ai
一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。本文将介绍混合精度训练、分布式训练等高级优化技巧，并探讨如何通过这些方法提升模型训练效率。二、混合精度训练（一）混合精度训练的原理混合精度训练利用自动混合精度（AMP）技术，高效管理FP16和FP32之间的转换。通过在前向传播中使用FP16加
《扫雷》游戏获胜算法分析三雷科技 QT小王子扫雷 qt c++算法游戏程序
目录错误算法正确算法扫雷游戏中是否能够获胜，其实获胜的算法很容易计算。计算思路如下。获胜的条件其实就是将所有的雷排除干净，并且将非雷的区域全部点击完毕。判断方格属性，如果方格的属性全部是雷，那么就可以认为获胜的话，这样会有漏洞，用户可以通过尝试的方法，在雷区不断的标注小旗，这样就可以获胜了。错误算法如下，统计用户确定（isOk）的方格为雷的数量。这样判断会有一个问题那就是用户盲标记，其实并没有进行
零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利零信任Enlink_Young 零信任网络安全 AI ai 网络安全
距离上次写关于安全的文字已经过去了很久很久，久到上次看到的AI还停留在TTS、ASR等最初的语音交互+搜索类似的各种智能音箱以及通过关键字匹配的基于知识库的聊天的机器人。之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。19年ChatGPT横空处世，直到ChatGPT通
集合通讯概览 LIZHUOLONG1 集合通讯
（1）通信的算法是根据通讯的链路组成的（2）因为通信链路跟硬件强相关，所以每个CCL的库都不一样芯片与芯片、不同U之间是怎么通信的！！！！！！很重要，明天要把这个看完
LlamaIndex架构设计：大模型长期记忆模块竟暗藏图数据库玄机威哥说编程数据库 llama
随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型（LLM）已经在自然语言处理、文本生成、对话系统等领域取得了显著的进展。然而，尽管这些模型在理解和生成语言方面表现出色，它们却面临着一个重要问题——长期记忆的缺失。传统的语言模型通常只依赖于当前输入的信息，并且无法记住过去的上下文或从历史中积累的知识。这使得它们在需要长期记忆或复杂知识推理的任务中表现不佳。为了解决这一问题，越来越多的研究开始探索如何为大模型
DeepSeek- R1 原理介绍 kcarly 大模型知识乱炖杂谈 DeepSeek R1 原理介绍
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习（RL）的开源推理模型，其核心原理和特点如下：1.核心技术与架构强化学习驱动：DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型，无需依赖监督微调（SFT）或人工标注数据。它采用组相对策略优化（GRPO）算法，通过奖励机制和规则引导模型生成结构化思维链（CoT），从而提升推理能力。多阶段训练流程：模型采用冷启动阶段、强
leetcode字节面试高频题思路总结（二叉树专栏） hust_yrh leetcode 算法面试二叉树
leetcode刷题，一个好的思路很重要，刷leetcode不如就只看好的解题思路，记下来关键思路然后面试的时候就会容易很多。自己的算法思路可能就会有很多冗余代码，跟好的算法思路比起来差距很大，并且看了很多题解就不会出现有没有一点思路的情况。举例：顺时针打印数组，寻找重复数lc287，k个一组翻转链表。(乱序)顺时针打印：先第一行，然后消去，再最后一列，然后消去，最下一行，然后消去…287：给定一
PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 ChatGPT 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
PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1深度学习框架的发展1.2静态图与动态图的对比1.3PyTorch的崛起及其优势2.核心概念与联系2.1PyTorch中的张量(Tensor)2.2自动微分(Autograd)机制2.3动态计算图的
深度学习框架PyTorch原理与实践 AI天才研究院 AI实战大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码1.简介Deeplearning(DL)hasbeenanincreas
LeetCode--347. 前 K 个高频元素/Golang中的堆(container/heap) Rinai_R LeetCode leetcode golang 算法数据结构
例题链接-前k个高频元素前言以前都是用的C++写算法题，最近也想熟悉一下golang的数据结构，故来一篇题解+堆分析。正文这里重点不在分析题目，在于golang中的container/heap对于内部实现逻辑有兴趣的可以去看看源码。这里先给出题解的代码packagemainimport("container/heap""fmt")//IHeap是一个最小堆的实现typeIHeap[][2]intf
自动生成关于软件程序开发的100个文件并可提供下载入口唐城 postgresql 数据库人工智能电脑机器人
创建一个包含100个关于软件程序开发的文件并提供下载入口是一个庞大的任务，因为这需要编写大量的代码、文档和示例。不过，我可以提供一个大致的框架和指导，帮助你生成这些文件，并说明如何设置下载入口。文件生成思路编程语言文件：每种主流编程语言（如Python、Java、C++、JavaScript等）的HelloWorld程序。数据结构示例（链表、树、图等）。算法实现（排序、搜索等）。项目模板：Web项
Paddle进阶实战系列（三）：基于SVTR算法的手写英文单词识别 GoAI 深入浅出OCR 深入浅出AI 计算机视觉 OCR paddle 深度学习人工智能
‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️链接加群。专栏推荐：➡️
Spark3.1.2单机安装部署花菜回锅肉大数据 spark 大数据 hadoop
spark3.1.2单机安装部署概述Spark是一个性能优异的集群计算框架，广泛应用于大数据领域。类似Hadoop，但对Hadoop做了优化，计算任务的中间结果可以存储在内存中，不需要每次都写入HDFS，更适用于需要迭代运算的算法场景中。Spark专注于数据的处理分析，而数据的存储还是要借助于Hadoop分布式文件系统HDFS等来实现。大数据问题场景包含以下三种：复杂的批量数据处理基于历史数据的交
R语言环境下载和RStudio安装教程 CyberXZ r语言开发语言 R语言
R语言环境下载和RStudio安装教程R语言是一种广泛应用于统计计算和数据分析的编程语言。它提供了丰富的统计和图形功能，被广泛用于数据科学、机器学习和数据可视化等领域。本教程将向您介绍如何下载和安装R语言环境以及RStudio集成开发环境。步骤1：下载R语言环境首先，您需要下载R语言环境。请按照以下步骤进行操作：在您的Web浏览器中打开R官方网站（https://www.r-project.org
Java序列化进阶篇 g21121 java序列化
1.transient 类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化，然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化，想要人为的去阻止这些属性被序列化，就需要用到transient 关键字。
escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解 aigo JavaScript Web
原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数，分别是： escape,encodeURI,encodeURIComponent，相应3个解码函数：,decodeURI,decodeURIComponent 。下面简单介绍一下它们的区别 1 escape()函
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移 Cb123456 添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移 Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移: 个人觉得是平移，不过网上的都是漫游，通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧. 具体实现: 一、引入命名空间 using ESRI.ArcGIS.Geometry; using ESRI.ArcGIS.Controls; 二、代码实现.
Java集合框架概述天子之骄 Java集合框架概述
集合框架集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。简单介绍： Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
旗正4.0页面跳转传值问题何必如此 java jsp
跳转和成功提示 a) 成功字段非空forward 成功字段非空forward，不会弹出成功字段，为jsp转发，页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
全网唯一:移动互联网服务器端开发课程 cocos2d-x小菜 web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了！ App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇，近两年新增创业者，几乎全部选择了移动互联网项目！传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计，AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
Log4J通用配置|注意问题笔记 7454103 DAO apache tomcat log4j Web
关于日志的等级那些去百度就知道了！这几天要搭个新框架配置了日志记下来！做个备忘！ #这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~! log4j.rootLogger=INFO,allLog # DAO层 log记录到dao.log 控制台和总日志文件 log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager darkranger sql c windows SQL Server XP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动.. 发现需要启动客户端协议 : TCP/IP 需要打开 SQL Server Configuration Manager... 却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..?? 解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
[置顶] 做有中国特色的程序员 aijuans 程序员
从出版业说起网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有些技术书读得可
document.domain 跨域问题 avords document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入：javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值，不过是有限制的，你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如：javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
关于管理软件的一些思考 houxinyou 管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱. 在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下. 做为管理软件,就像现在讲究MVC这
NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一.Redis的数据类型 1.String类型及操作 String是最简单的类型，一个key对应一个value，string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。 Set方法：设置key对应的值为string类型的value
Tomcat 一些技巧征客丶 java tomcat dos
以下操作都是在windows 环境下一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME 在 tomcat 安装目录，bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加 set JAVA_HOME=JAVA 安装目录 set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre 即可；二、查看Tomcat 版本在 tomcat 安装目
【Spark七十二】Spark的日志配置 bit1129 spark
在测试Spark Streaming时，大量的日志显示到控制台，影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上)，可以通过修改Spark的日志配置的方式，不让Spark Streaming把它的日志显示在console 在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.p
Haskell版冒泡排序 bookjovi 冒泡排序 haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。 sort [] = [] sort [x] = [x] sort (x:x1:xs) | x>x1 = x1:so
java 路径配置文件读取 bro_feng java
这几天做一个项目，关于路径做如下笔记，有需要供参考。取工程内的文件，一般都要用相对路径，这个自然不用多说。在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。读取文件使用方式： 1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties") 2. properties.load(MyTest.
读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式 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/ package design.pattern; /* * 个人理解：简单工厂模式就是IOC; * 客户端要用到某一对象，本来是由客户创建的，现在改成由工厂创建，客户直接取就好了 */ interface IProduct {
SVN与JIRA的关联 chenyu19891124 SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功，今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤：一、搭建好SVN环境，尤其是要把SVN的服务注册成系统服务二、装好JIRA，自己用是jira-4.3.4破解版三、下载SVN与JIRA的插件并解压，然后拷贝插件包下lib包里的三个jar，放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下，再
JWFDv0.96 最新设计思路 comsci 数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展，工作流产品的应用范围也不断的在扩展，开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了)，实时生产控制和其它比较重要的工程领域，而
vi 保存复制内容格式粘贴 daizj vi 粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具，功能强大无比，但对于复制带有缩进格式的内容时，粘贴的时候内容错位很严重，不会按照复制时的格式排版，vi能不能在粘贴时，按复制进的格式进行粘贴呢？答案是肯定的，vi有一个很强大的命令可以实现此功能。在命令模式输入:set paste，则进入paste模式，这样再进行粘贴时
shell脚本运行时报错误：/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法 dongwei_6688 shell脚本
出现原因：windows上写的脚本，直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致解决办法： 1. 比如文件名为myshell.sh，vim myshell.sh 2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式，如果显示fileformat=dos，证明文件格式有问题 3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了，然后:w
高一上学期难记忆单词 dcj3sjt126com word english
honest 诚实的；正直的 argue 争论 classical 古典的 hammer 锤子 share 分享；共有 sorrow 悲哀；悲痛 adventure 冒险 error 错误；差错 closet 壁橱；储藏室 pronounce 发音；宣告 repeat 重做；重复 majority 大多数；大半 native 本国的，本地的，本国
hibernate查询返回DTO对象，DTO封装了多个pojo对象的属性 frankco POJO hibernate查询 DTO
DTO-数据传输对象；pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。简单讲：DTO起到业务数据的传递作用，pojo则与持久层数据库打交道。有时候我们需要查询返回DTO对象，因为DTO
Partition List hcx2013 partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x. You should preserve the original relative order of th
Spring MVC测试框架详解——客户端测试 jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试，接下来再看看如果测试Rest客户端，对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器，然后发送真实的请求到相应的控制器；这种方式的缺点就是速度慢；自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式，也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器，而是模拟一
关于推荐个人观点 liyonghui160com 推荐系统关于推荐个人观点
回想起来，我也做推荐了3年多了，最近公司做了调整招聘了很多算法工程师，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，从实践中走过来，我只想说【不是这样的】第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候，那时候，机器学习和大数据都是没有的概念，什么大数据处理开源软件根本不存在，我们用多台计算机web程序记录用户行为，用.net的w
不间断旋转的动画 pangyulei 动画
CABasicAnimation* rotationAnimation; rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"]; rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
自定义annotation sha1064616837 java enum annotation reflect
对象有的属性在页面上可编辑，有的属性在页面只可读，以前都是我们在页面上写死的，时间一久有时候会混乱，此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大，可以帮我们省去很多代码，让代码看上去简洁。下面这个例子主要用到了 1.自定义annotation：@interface，以及几个配合着自定义注解使用的几个注解 2.简单的反射 3.枚举
Spring 源码 up2pu spring
1.Spring源代码 https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x 注：兼容svn检出 2.运行脚本 import-into-eclipse.bat 注：需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7 build.gradle compileJava { sourceCompatibilit
利用word分词来计算文本相似度 yangshangchuan word word分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式：方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity 用法如下： String text1 = "我爱购物"; String text2 = "我爱读书"; String text3 =

RCS-YOLO复现

感想

你可能感兴趣的:(目标检测,YOLO,人工智能,算法,机器学习,深度学习,神经网络)