Yml格式文件转换为Properties格式问题引入转换代码代码解读问题引入使用在线的yml转换properties,发现有属性内容漏了，网站地址https://tooltt.com/yaml2properties

参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/33345791以及https://github.com/AlexHex7/Non-local_pytorch图片.png代码总的模型框架fromtorchimportnn#fromlib.non_local_concatenationimportNONLocalBlock2D#fromlib.non_local_gaussianimp

RestClient查询文档文档的查询同样适用RestHighLevelClient对象，基本步骤包括：准备Request对象准备请求参数发起请求解析响应1.快速入门以match_all查询为例1.1发起查询请求代码解读

文章目录前言一、前期准备二、游戏整体结构及思路1、程序主体结构：2、代码解读3、完整源代码总结前言相信大家小时候都玩过井字棋小游戏，拿石子在地上画或是用笔在纸上画······今天我们用C语言来简易的实现以下这个儿时的小游戏在本次小游戏实现

本章内容包括安装和配置Flink环境；Flink官方示例代码解读；使用FlinkSQLCLI进行基本查询以及FlinkSQL连接外部数据源。

基于Tensorflow2.10.0与pycharm1、识别目标识别手写仅仅是为了区分手写的0到9，所以实际上是一个多分类问题。

在LinuxXen虚拟化环境中，存在一个重要的函数，用于调整虚拟机扩展（VMX）控制。本文将详细解读这个函数的源代码，以便更好地理解其功能和实现。staticvoidadjust_vmx_controls(structvmcs*vmcs){u32msr_low,msr_high;u32ctrl_low,ctrl_high;rdmsr(MSR_IA32_VMX_PROCBASED_CTLS,msr_

多刺的体验我怀疑很多人都指责TensorFlow1.x很容易被爱。它是AI的工业车床......而且用户友好。充其量，您可能会感到非常高兴能够以令人难以置信的规模完成您的AI任务。如果你声称TensorFlow1.x很容易掌握，那么你也会引起一些眉毛。它陡峭的学习曲线使得休闲用户几乎无法进入，但掌握它意味着你可以用你吹嘘登顶珠穆朗玛峰时失去的脚趾来谈论它。它有趣吗？不，来吧，真的：这很有趣吗？你并

接上篇文章安装跑通环境，下来就是训练预测了一、制作数据集下载labelimg打标签（具体不多介绍，CSD上到处都是）在object_detection下建立training_demo文件夹，作为根目录。然后在里面建立如下文件夹，多的后面自动会生成annotations存放生成的数据，record格式的数据集，pbtxt文件标签，img预测使用的图片pb.txt文件为自己构建类标签exported-

一、环境配置在tensorflow官网上有版本对应关系win10bazel3.1.0msys2tensorflow2.3.0python3.5-3.8MSVC2019protobuf3.9.2//protobuf

基于Tensorflow2.10.01、识别目标识别手写仅仅是为了区分手写的0和1，所以实际上是一个二分类问题。

跑通代码之后可以深入看代码了，整体代码很多，可先从配置文件开始看。1.VINS-MONO配置文件理解参考启动文件launch与参数配置文件yaml介绍启动文件launch：euroc.launch参数配置文件yaml：euroc_config.yaml：包括通用参数，相机内参，IMU噪声参数，Tbc相机外参，需要的topic，前端featuretracker的参数，后端loop的参数，优化的参数，

0.整体流程图1.代码目录代码目录如下，重点和难点是factor部分，是关于IMU部分的，有较多关于IMU预积分公式的推导。2.process主线程1.条件变量con.wait读取测量值：getMeasurements()读取buf中IMU和IMG的数据，并进行align，最后的结果是这样：2.读取到之后，对IMU数据进行预积分，processIMU的实现需要结合公式弄明白。3.设置重定位帧rel

0.前言整个初始化部分的pipeline如下所示，参照之前的博客，接下来根据代码一步步讲解。1.旋转约束标定旋转外参Rbc上回讲了processImage中addFeatureCheckParallax完成了对KF的筛选，我们知道了2nd是否为KF，接下来是初始化和后端求解部分。对于初始化，先标定Ric外参：//不知道关于外参的任何info，需要标定if(ESTIMATE_EXTRINSIC==2

预处理函数2.加载数据3.配置数据三、搭建网络模型四、编译五、训练六、模型评估七、保存和加载模型八、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1

先推荐一个教程：https://zhuanlan.zhihu.com/c_1091021863043624960TensorFlow2.0使用Keras作为开发者的核心体验。

使用版本：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/releases/tag/release_19文件路径：ml-agents-release_19/docs/Learning-Environment-Create-New.md20和19的在rollerBall上一样：https://github.com/Unity-Technologies/

微服务10_ES：RestClient操作文档——操作文档一、RestAPI1.导入数据、导入项目2.mapping映射分析3.初始化RestClient4.1.创建索引库4.1.1.代码解读4.1.2

使用环境python3.7tensorflow2.2.0opencv-python4.4.0.40Keras2.4.3numpy1.18.5，具体安装过程以及环境搭建省略，可借鉴网上。

目录1.特征工程1.1常用方法1.2这些方法有没有考虑特征间的相关度模型精度低1.特征工程解读下面的代码scaler=StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform(X)#1.Singlevariablefeatureselection(SelectKBest)select_k_best=SelectKBest(f_regression,k=7)X_k_

目录内存映射mmap总介一、用户进程访问内存分析二、dma_buf关键代码解读三、内核处理器访问dma-buf缓冲区对象四、引入dma-buf机制的原因五、dma-buf实现内存映射mmap总介内存映射

第一篇文章主要讲解神经网络基础概念，同时讲解TensorFlow2.0的安装过程及基础用法，主要结合作者之前的博客和"莫烦大神"的视频介绍，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。

tensorflow2.6报错ErroroccurredwhenfinalizingGeneratorDatasetiterator:Failedprecondition:Pythoninterpreterstateisnotinitialized.Theprocessmaybeterminated

要在C语言中调用训练好的TensorFlow模型，需要使用TensorFlowCAPI。https://tensorflow.google.cn/install/lang_c?hl=zh-cntenTensorFlow提供了一个CAPI，该API可用于为其他语言构建绑定。该API在c_api.h中定义，旨在实现简洁性和一致性，而不是便利性。下载后解压。得到文件夹结构，lib是tensorflow的

OpenSUSE15.2+Python3.6+Tensorflow2.2环境：importtensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dataasinput_dataModuleNotFoundError

简介提出了IoU攻击，它根据当前帧和历史帧的预测IoU分数顺序生成扰动。通过降低IoU分数，所提出的攻击方法相应地降低了时间相干边界框（即对象运动）的准确性。此外，我们将学习到的扰动转移到接下来的几帧以初始化时间运动攻击。我们在最先进的深度跟踪器（即基于检测、基于相关滤波器和长期跟踪器）上验证了提议的IoU攻击。对基准数据集的大量实验表明了所提出的IoU攻击方法的有效性。源代码可在此httpsUR

基于IMDB数据实现文本情感分类循环神经网络：简单的RNN：keras.layers.SimpleRNN()双向RNN：keras.layers.Bidirectional(keras.layers.SimpleRNN())importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimports

基于淘宝商品的实战准备工作流程简述代码解读以淘宝商品为例子，阐述如何采集复杂网站的页面数据，展示较为新颖的实现方法。

掌握深度学习利器——TensorFlow2.x实战应用与进阶摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为当下最热门的领域之一。作为深度学习领域的重要工具，TensorFlow2.x备受关注。

基于tensorflow2.0的深度学习程序运行时报错如下：pycharm运行错误提示：Couldnotlocatezlibwapi.dll.Pleasemakesureitisinyourlibrarypath

具体内容：本文是官方PARSEC教程的具体执行实现与踩坑，并且附上细节诠释与代码解读。例如教程中十分模糊的物理机与虚拟机，文件位置，本文给出了详细的说明

配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1i

配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1i

注意，因为tensorflow2.0没有普及，考虑稳定性，本篇博客代码均基于tensorflow1.12。

记录一下，方便以后翻阅~主要内容1）RTC特征与原理；2）BKP备份寄存器特征与原理；3）RTC常用寄存器+库函数介绍；4）相关实验代码解读。

核心代码解读curl_init()：初始curl会话curl_setopt()：会话设置curl_exec()：执行curl会话,获取内容curl_close()：会话关闭①web351post:url

且参考了其他博客的报错解决方案）WIN10+CUDA11.0+anaconda3+tensorflow-gpu2.4.0安装过程_keras安装下载很多tensorflowgpu2.4.0_raylu666的博客-CSDN博客tensorflow2.4.0GPU

Apollov5.5.0代码解读之Math--Integral求积方式高斯勒让德积分公式(GaussLegendre)理论代码实现梯形(Trapezoidal)求积公式理论代码实现辛普森(Simpson

基于卷积神经网络的深度计算机视觉卷积神经网络(CNNs)起源于对大脑视觉皮层的研究，广泛应用于图像搜索服务、自动驾驶汽车、自动视频分类系统等。此外，CNN还不局限于视觉感知：它们在许多情况下也是成功的，如语音识别和自然语言处理。不过，我们现在将专注于视觉应用。为什么不简单地使用常规的全连接深层神经网络进行图像识别任务呢？不幸的是，虽然这对小图像(例如MNIST)可以正常工作，但是由于需要海量参数，

北大MOOC——TF2.0笔记以下是我的听课笔记，供以后回忆（大多内容来自ppt）一.用CNN实现离散数据的分类（以图像分类为例）1.卷积过程实际项目中的图片多是高分辨率彩色图,参数比灰度图的还要多，待优化的参数过多容易导致模型过拟合。因此实际应用时会先对原始图像进行特征提取,再把提取到的特征送给全连接网络。输入特征图的深度（channel数），决定了当前层卷积核的深度；当前层卷积核的个数，决定了

1.LeNet-5卷积神经网络实现mnist数据集方法一：fromtensorflow.kerasimportlayers,models,metrics,optimizers,activations,losses,utilsfromtensorflow.keras.layersimportConv2D

1、打开AnacondaPrompt，输入pipinstalltensorflow2、等待下载完成，当出现最后一行字的时候就表示tensorflow安装成功了3、下一步输入pipinstallkeras

以下仅是个人的学习笔记，内容可能是错误CNN：importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers#导入数据(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datasets.mnist.load_data()#数据预处理x_train=x_train.reshape

扫描关注微信公众号pythonfan，获取更多项目源码。风格迁移：将图像A的纹理、色彩、视觉模式等风格特征迁移到图像B的内容上，得到一个风格特征和A相像，内容和B一样的合成图像C。其中图像A称为风格图像，图像B称为内容图像；参考论文:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/papers/Gatys_Image_Style_Transfer_C

先码个题目，慢慢补充开坑（萌新边记录边学习，欢迎大佬们互相讨论）apacheskywalking是当前主流最常用的开源apm系统之一，在已知的开源项目中系统性能，架构设计，功能丰富度，完善程度都可以算最优秀的一批，目前各公司针对此类观测系统的二开，定制化解决方案设计，私有化部署也十分关注，对观测/监控能力的需求也在提升，感觉这个领域的发展应当还是很有潜力的。笔者曾经参与并负责过公司内部立项的全链路

网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1importtensorflow

网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1importtensorflowastfgpus

DiffusionModels视频生成-博客汇总前言：上一篇博客《【ICCV2023Oral】解读Text2Video-Zero：解锁Zero-shot视频生成任务》解读了这篇论文《Text2Video-Zero:Text-to-ImageDiffusionModelsareZero-ShotVideoGenerators》。这篇论文的创新点比较多，含金量很高，而且开源了代码。所以这篇博客结合代码

前面结合一个五子棋AI的案例代码实现了蒙特卡洛树搜索，还使用Tensorflow2实现神经网络的部分。现在还差训练模型部分和人机对战的界面，我们先来实现人机交互。AI人工智能（调包侠）速成之路十

例如看小组的代码，看小组整合的守则，若一开始没规划怎么看，就会“看得想哭”不管是参考也好，从开源抓下来研究也好，为了了解箇中含意，在有限的时间下，不免会对庞大的源代码解读感到压力。