LiveWriter问题总结第44页

计算机编码问题总结——循环冗余码

我是荔园微风，作为一名在IT界整整25年的老兵，今天总结一下计算机中的编码问题，来看第三部分，循环冗余码。很多初学者一看到CRC就郁闷，因为课本上关于CRC的描述实在是太难懂了。那就跟随我一起来搞懂CRC，我用最简单最好懂的方式描述，我不会使用高深的数学术语，你一定能看懂。开篇我要强调一点的是：由于有线线路错误率非常低，所以在有线线路中，使用错误检测和重传机制比使用纠错方式更为有效。而无线线路相比

荔园微风·2022-12-17 13:52

计算机编码问题总结——哈夫曼编码

我是荔园微风，作为一名在IT界整整25年的老兵，今天总结一下计算机中的编码问题，来看第四部分，哈夫曼编码。哈夫曼树，又叫霍夫曼树、最优二叉树，表示带权路径最短的树，什么意思呢，没听懂......唉，所以我说，这书上的表述实在是......其实，为什么要搞出个哈夫曼编码呢，其实目的就是，通过一种编码方式，使得文件字符编码总长度最短。先来看几个基本定义：路径和路径长度：一棵树中，从一个节点向下可达到的

荔园微风·2022-12-17 13:52

计算机编码问题总结——海明码（通俗易懂）

我是荔园微风，作为一名在IT界整整25年的老兵，今天总结一下计算机中的编码问题，来看第二部分，海明码。很多初学者一看到海明码就郁闷，因为课本上关于海明码的描述实在是太难懂了。那就跟随我一起来搞懂海明码，我用最简单最好懂的方式描述，我不会使用高深的数学术语，你一定能看懂。先耐心看完下面这几段，这是理解的基础。假设1帧包含m个数据位（报文数据位）和r个冗余位（校验位），则帧的长度n=m+r。这n位单元

荔园微风·2022-12-17 13:22

计算机编码问题总结——排列组合

我是荔园微风，作为一名在IT界整整25年的老兵，今天总结一下计算机中的编码问题，来看第一部分，排列组合。1。计数原理（1）加法原理。完成一件事有M种不同方案，其中，第1类方案有m1种不同方法，第2类方案有m2种不同方法，......第n类方案有mn种不同方法。那么完成这件事的方案数M=m1+m2+......+mn。（2）乘法原理。完成一件事有n个步骤，完成第1步有m1种不同方法，完成第2步有m2

荔园微风·2022-12-17 13:13

Halcon基础大全（基础算子、高阶算子、数组、分割、字符检测、模板匹配、特别案例）

HALCON官网Halcon复习专题-镜头/匹配/标定/边缘/拟合/缺陷检测/【Halcon编程】Halcon编程问题总结halcon视觉缺陷检测常用的6种方法1.blob+特征2.blob+差分+特征

我想去拉萨·2022-12-17 12:06

Vue表格组件Vxe-table使用技巧总结

获取全局table对象：3、使用多选框注意事项：4、编辑行或单元格注意事项：5、表尾数据合并问题：6、仅显示已勾选功能讲解：7、解决初始数据半选中状态失效问题：补充：VXEtable展示指定行所遇到得问题总结前言最近项目中需要用到多层树

·2022-12-17 00:24

nodejs环境配置及过程中问题总结

1、nodejs安装完成后全局配置1.1、在nodejs安装目录下创建两个文件夹node_global和node_cache（目的是将安装的全局组件和一些缓存放在里面，方便管理），如果不配置默认自动在C盘下面。1.1.1、如图1.2、打开cmd命令行执行，配置npm安装位置npmconfigsetprefix"C:\ProgramFiles\nodejs\node_global"npmconfig

徐哈哈_haha·2022-12-16 21:21

【ML笔记】神经网络训练出错问题总结

P82-1FrameworkofML在trainingdata上loss过大：MODELBIAS:themodelistoosimple模型太过简单optimizationissue：model包含了θ\thetaθ*,但是optimization并没有找到最好的θ\thetaθ*如何判断是Modelbias还是optimizationissue从trainingdata可以看出20层的loss要

MAGICbrook·2022-12-16 18:45

caffe配置Ubuntu 15.04+CUDA 7.5+MKL+Opencv3.0+CUDNN

里面的配置步骤很详细，但是还是会出现一些问题，也不知道是不是特例，反正先把问题总结一下，也方便大家参考。本文主要分为以下四个部分，最后一个

星空下的仰望者·2022-12-16 04:29

跟高翔学习RGBD-SLAM遇到的问题总结（随更）

一：undefinedreferenceto`cv::解决办法：链接opencv,pcl库二：undefinedreferencetopoint2dTo3d解决办法：添加libslambase.a（截图截错了，libslambase.a前面注释应该去掉）三：error:‘KeyPoint’isnotamemberof‘cv’vectorkp解决办法：在slambase.h添加三个头文件#inclu

NEU_33·2022-12-16 01:52

paddlepaddle cpu安装问题总结

1.可以使用以下命令查看本机的操作系统和位数信息：uname-m&&cat/etc/*release2.python版本查看，使用以下命令确认是3.6/3.7/3.8/3.9python--versionlinuxpython3安装_urhome的博客-CSDN博客3.需要确认pip的版本是否满足要求，要求pip版本为20.2.2或更高版本python-mensurepippython-mpip-

还卿一钵无情泪·2022-12-15 21:33

【SLAM学习】一些必备依赖包的安装与问题总结

Ceres：下载地址：https://github.com/ceres-solver/ceres-solver/releases/tag/1.14.01、修改sources.listsudogedit/etc/apt/sources.list2、将此地址添加到source.list上debhttp://cz.archive.ubuntu.com/ubuntutrustymainuniverse3、

Q小鑫·2022-12-15 08:34

防火墙NAT

一、根据以下问题总结当天课程：1.防火墙支持那些NAT技术，主要应用场景是什么？防火墙NAT技术简介：NAT是一种地址转换技术，可以将IPv4报文头种的地址转换为另一个地址。

怨i·2022-12-14 21:04

分布式思想

例子:假设一项任务单独完成需要十天,如果有10个人同时执行一天完成,大数据处理技术2.分布式系统说明:将项目按照特定的功能模块及层级进行拆分.从而降低整个系统架构的耦合性问题.1.2.2传统项目存在的问题总结

小冢清风·2022-12-13 17:49

nvidia的deepstream-test3实现多路视频实时检测，同时加载yolov5s的engine模型，过程问题总结以及项目源码（精）

nvidia的deepstream-test3实现多路视频实时检测，同时加载yolov5s的engine模型，在clion的ide环境下进行编译运行项目源码A.问题以及解决方法B.配置项解释说明C.项目源码下载：A.问题以及解决方法首先，本项目是运行在clion的IDE中进行编译运行，关于这一部分的内容是如何实现，请参考我之前的文章：在clion的ide环境下进行编译运行deepstream-te

鼾声鼾语·2022-12-13 13:35

JMeter连接Oracle过程及常见问题总结

如果被测试系统使用的数据库不是MySQL而是Oracle，如何用JMeter进行连接呢？一、下载数据库驱动需要确认数据库的版本，可以上网站下载驱动：https://www.oracle.com/database/technologies/jdbc-ucp-122-downloads.html。或者直接从本地安装的PLSQL中获取ojdbc文件，放入JMeter的lib文件夹下：二、配置驱动在测试计

爱吃香菜·2022-12-13 03:06

ubuntu问题总结

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、sudoaptinstall***无法安装问题二、磁盘未挂载三、ubuntu修改镜像源四、ubuntu图像界面安装五、ubuntu安装显卡驱动六、ubuntu终端无法输入中文六、ubuntu改变鼠标滑轮的速度七、ubuntu安装显卡在安装新显卡前需要关闭securtboot选项：ENDOFSCRIPTFILE8nvid

大蠢驴小疯子·2022-12-13 00:20

为什么shap_values中没有base_values属性的问题解决

问题来源：在学习shap过程中，想绘制waterfall与bar图，遇见如下错误：我的shap_values是参考shap官方文档中catboosttutorial的例子问题总结：我的shap_values

TTritium·2022-12-12 20:19

问题总结：conda 和 pip的区别

pip是Python包管理工具，可用于从Python软件包索引安装软件包。Pip通过编译源码中的所有内容进行安装的方式就是源码安装Conda是一个跨平台的软件包（不限于Python）的工具而且还是环境管理器，可用于从Anacondarepository以及AnacondaCloud安装和管理conda软件包。Conda软件包是二进制文件，从不需要安装任何编译器。本质区别在于：conda可以让你同时

A_Small_Man·2022-12-12 17:32

机器学习-数据科学库-day2

机器学习-数据科学库-day2matplotlib在一个图上绘制多个折线图对比常用统计图绘制散点图绘制条形图绘制条形图（横向）绘制多个条形图绘制直方图用条形图近似（模拟）直方图matplotlib常见问题总结

weixin_47049321·2022-12-12 16:53

论文写作心得体会

论文写作课程心得体会前言一、论文写作的工具二、什么是学术论文三、标题四、摘要和关键词五、引言六、正文1、理论2、算法伪代码3、实验七、文献综述和参考文献八、图片九、英文单词、短语、句子语法以及格式问题总结前言这个学期上了闵帆老师的

Foi☄·2022-12-12 10:35

文本分类--普通分类

2问题总结文本分类的一般流程；3解决思路3.1文本的特征提取特征选择是特征工程中的重要一

FibonacciCode·2022-12-12 09:13

Go语音开发中常见Error类型处理示例详解

目录前言透明错误处理策略带来的问题哨兵(Sentinel)错误处理策略带来的问题1.对errors.Error()的依赖2.定义的错误类型会被公开Errortypes带来的问题不透明错误处理策略(Opaqueerrors)带来的问题总结前言上文我们了解了

·2022-12-12 04:21

微信小程序获取当前位置的详细步骤

目录1腾讯位置开发基本步骤1.1申请开发者密钥（key）1.2下载微信小程序JavaScriptSDK1.3安全域名设置1.4微信小程序设置隐私权限2获取位置信息3权限问题总结微信小程序获取位置信息的方式有两种

·2022-12-11 18:12

vscode配置与python虚拟环境切换的几种方式总结

目录1.采用工作区设置默认解释器的方式（推荐）2.直接设置3.方法一与方法二一起使用出现的问题总结1.采用工作区设置默认解释器的方式（推荐）下载完vscode，并安装python支持之后。

·2022-12-11 18:53

SpringDataRedis入门和序列化方式解决内存占用问题小结

spring-data-redis简介spring-data-redis的特性基本介绍实例Demo自定义RedisTemplate序列化自定义的RestTemplate的内存占用问题StringRedisTemplate解决内存占用问题总结

·2022-12-11 18:51

车联网安全综述学习

本文首先总结并分析了当前车联网环境中所遭遇的多个攻击案例，将车联网的安全问题总结为三个层面，分别为:网络级安全、平台级安全和组件级安全。

照旧的你好·2022-12-11 18:22

OpenCV——级联分类器的样本训练记录

目录前言准备工作硬件软件训练过程第一步：准备样本第二步：生成样本描述文件第三步：生成样本文件vec第四步：训练分类器过程中遇到的问题总结前言目前主流的较前卫的目标检测方案是基于深度学习，而传统的方案则是基于手工特征

william_w_l·2022-12-11 16:22

Opencv 学习之路（一）cmake +vs2015+Opencv3.4

目录大佬的环境配置方案遇到问题总结：一、重新生成Opencv.sln项目报错1.重新安装Python2.给VSOPENCV.sln添加Python36_d.lib的路径2.1选中opencv_python3

长面人·2022-12-11 16:20

ipv6地址概述——带你了解ipv6与ipv4的不同

敬事如仪个人主页：网络豆的主页目录前言一.ipv4与ipv61.ipv4与ipv6概述在开始Pv6的学习以前，每个人都会问这样的问题：2.IPv4的概念与存在的问题①ipv4概念②ipv4存在的问题ipv4存在问题总结

网络豆·2022-12-11 12:36

三轮车的视觉进阶_·2022-12-11 09:49

DFS深度优先搜索例题

文章目录前言一、全排列问题二、n皇后问题总结前言深度优先搜算算法，又称DFS（DepthFirstSearch）。

华北理工大学ACM协会·2022-12-11 09:01

江_小_白·2022-12-10 18:31

核函数（多项式，高斯核）以及svm解决回归问题

文章目录一、SVM最优化问题转换1、多项式核函数二、高斯核函数1.引入库1、多项式特征2、高斯核函数升维举例3、高斯核函数超参数gamma三、svm解决回归问题总结一、SVM最优化问题转换变换为数学上一个更好解的在这个式子中有重要的一项

爱吃肉c·2022-12-10 15:50

Pycharm中scikimit-image下载不成功，使用pip解决问题

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档pycharm下载scikit-image不成功Pycharm中scikimit-image下载不成功，使用pip解决问题总结Pycharm

h918918·2022-12-10 10:44

音视频开发中常见基础问题总结

前言：音视频中一些基础问题总结，哈哈，可在下方留言，一句话，证明你是接触音视频开发的。下面是我的一些整理及工作中整理的，不见得全是对的，可以大胆的指出的。我也好学习学习。

【零声教育】音视频开发进阶·2022-12-10 08:49

大规模导出线上HBsase数据出现的问题总结

场景再现：公司使用HBase作为底层存储方案，但随着业务的发展，数据量越来越大，理论上来说只要一直加机器就不存在任何问题，但这显然是不可能的。我们提出的解决方案是将一年以上的数据作为冷数据从HBase中导出来进行压缩后存到HDFS中，如果业务方要分析这部分的数据可以再关联hive表用sparkSQL做数据挖掘等。在删数据前必须要把HBase中的数据导出到HDFS中。解决过程：因为我们一直使用sqo

futureZG·2022-12-10 01:29

使用Pyinstaller把FastAPI项目（PaddleOcr文字识别）打包成exe文件遇坑汇总

本人所用的环境为win11python3.7在打包过程中遇到了很多坑，现在把遇到的一些问题总结一下。首先确保代码在本地虚拟环境中能够成功运行。

Jin··2022-12-09 11:44

微服务SpringCould--理论篇

微服务介绍为什么需要微服务在传统的IT行业软件大多都是各种独立系统的堆砌，这些系统的问题总结来说就是扩展性差，可靠性不高，维护成本高。

fengprogrammer·2022-12-09 10:01

深度学习PyTorch，TensorFlow中GPU利用率较低，CPU利用率很低，且模型训练速度很慢的问题总结与分析

在深度学习模型训练过程中，在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）。往往会发现很多问题，比如，GPU内存占用率低，显卡利用率低，CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。**GPU内存占用率问题这往往是由于模型的大

Jeanshoe·2022-12-09 01:26

reify:rxjs: timing reifyNode:node_modules/@vue/cli/node_modules——————npm run dev报错-npm初始化错误

金钱不够，全靠技术创建vue3的问题总结reify:rxjs:timingreifyNode:node_modules/@vue/cli/node_modules卡死不动npmrundev报错全局安装webpack

Cloud-Bamboo·2022-12-08 22:33

在Jupyter Notebook中使用虚拟环境

JupyterNotebook中去查看一个项目代码的时候，发现Jupyter是基于base环境运行的，找不到在PyTorch环境中安装的包，网上查找了一些文章，将在JupyterNotebook中使用虚拟环境的步骤及碰到的问题总结一下解决方案

symun·2022-12-08 21:19

ChatGPT初体验

试了试ChatGPT，根据我自己问的问题总结了以下几个特点一、懂的自己的定位二、多轮对话连贯且有逻辑性三、会句子润色，会代码补全四、会做题，会自我改进五、会闲聊总的来说，还是很惊艳的。

ddy-ddy·2022-12-08 16:21

人工智能 ChatGPT的使用初体验

二、聊天实例1.代码类问题2.预测类问题3.科普类问题4.唤醒灵魂类问题5.政策类问题6.政治类问题7.尖端技术类问题8.综合类技术问题9.家务琐事类问题总结前言最近ChatGPT真的是太火太火，搞得我都想蹭一个热度了

二开金城武·2022-12-08 16:15

【maven】Unable to find javadoc command: The environment variable JAVA_HOME is not correctly set.

目录起因问题查找解决问题总结起因今天需要使用Anserini构建robust04数据，使用到了maven工具，根据https://github.com/canjiali/PARADEREADME.md中的建议

桐原因·2022-12-08 10:56

AffordaceNet属性学习网络复现问题总结

1、在编译代码网络下的caffe时，要注意是在root权限还是用户权限下，需要在同一权限下执行caffe编译和训练网络。推荐在root目录下执行2、在运行测试网络时，使用的python路径为代码路径下编译好的caffe。不需要写其他版本caffe的python路径exportPYTHONPATH=/home/qxn/AffordanceNet_ROOTV1/caffe-affordance-net

捞不起月亮的渔民·2022-12-08 07:17

解决电脑网络图标消失，电脑连接不上网络的问题总结。

写这篇的博客主要是为了纪念本人被这个问题困扰了一个晚上，话不多说，直接上解决方案。1.解决方案一：针对有网络图标，但是无法连接网络。这种情况下，你的网络图标还在，但是你无法找到网络，导致无法连接到无线网络。右击你的网络图标，点击运行疑难解答，这种情况一般都能解决，当然前提是你的电脑现在是可以连接网络的。（PS:或者直接重启，这个也能解决90%以上的问题。）2.解决方案二：此时你的网络图标没有了。在

Tony_Chen_0725·2022-12-07 22:38

强化学习技巧四：模型训练速度过慢、GPU利用率较低，CPU利用率很低问题总结与分析。

1.PyTorchGPU利用率较低问题原因：在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）1.1GPU内存占用率问题这是由于模型的大小以及batchsize的大小，来影响这个指标。GPU的内存占用率主要是模型的大小，包括网络的宽度，

汀、·2022-12-07 21:57

在Linux上用GPU跑代码遇到的问题(杂七杂八)

一、深度学习PyTorch，TensorFlow中GPU利用率较低，CPU利用率很低，且模型训练速度很慢的问题总结与分析https://blog.csdn.net/qq_32998593/article

夏夜晚风__·2022-12-07 21:27

（转）深度学习PyTorch，TensorFlow中GPU利用率较低，CPU利用率很低，且模型训练速度很慢的问题总结与分析

深度学习PyTorch，TensorFlow中GPU利用率较低，CPU利用率很低，且模型训练速度很慢的问题总结与分析置顶是否龙磊磊真的一无所有2019-06-2010:24:3383433收藏747分类专栏

贝猫说python·2022-12-07 21:22

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