所有订阅专栏的同学可以私信博主获取源码文件文章目录0.背景介绍1.模板处理1.1模板读取1.2预处理1.3轮廓计算2.输入图像处理2.1图形读取2.2预处理2.3轮廓计算2.4计算匹配得分3.小结0.背景介绍接下来我们正式进入项目实战部分，这一章要介绍的是一个信用卡号识别的项目。首先，我们来明确一下研究的问题，假设我们有一张信用卡如下所示，我们要做的就是识别出这上面卡号信息，然后会输出一个序列，第

目录GeoTools实战指南：使用MapContent加载GeoServer的WMTS服务1.引言2.准备工作2.1Maven依赖2.2GeoServer实例3.代码解读3.1定义你的目标3.2读取图层样式

代码来自这里使用pytorch轻松实现简单扩散模型diffusionmodel（附可跑通全部代码）-知乎1.作者首先自己定义了一个数据集，也就是一堆散点，组成的S。2.这些都是预先设置好的参数，也就是利用这些来做learning的提示，也就是输入的t。3.前向加噪声的过程4.这一步是演示一个加噪的过程的可视化。5.会对输入的t，也就是时间戳来做一个embedding，也就是作为一个先验？

作者：“码上有钱”文章简介：单阶段目标检测欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言简介单阶段目标检测算法是一类用于目标检测任务的深度学习算法，与传统的两阶段目标检测算法（如R-CNN系列）相比，它们更加简单且速度更快

常见的双阶段目标检测算法以下是一些常见的双阶段目标检测算法：R-CNN系列：R-CNN是双阶段目标检测的开创者之一。它包括以下主要版本：R

PoseRecognitionwithCascadeTransformerspaper:https://arxiv.org/abs/2104.06976code:https://github.com/mlpc-ucsd/PRTR这里对PRTR论文进行解读记录，方便自己以后学习。1HRNET网络结构解析目前，深度卷积神经网络提供了主流的解决方案。主要有两种方法：回归关键点位置regressingth

《Zero-ShotLearningbyHarnessingAdversarialSamples》基于对抗样本的零样本学习该论文要解决的问题：减轻了传统图像增强技术中固有的语义失真问题。我们希望我们的实验研究将有助于理解单标签监督和语义属性监督在模型行为上的差异，并为开发更强大的语义条件视觉增强铺平道路。然而，这种方法也会对ZSL产生不利影响，因为传统的增强技术仅依赖于单一标签监督，无法保留语义信

文章目录一、RPN网络1.RPN网络简介2.backbone网络简介二、FasterR-CNN网络架构1.FasterR-CNN网络简介2.基于TensorFlowHub实现FasterR-CNN  前言：FasterR-CNN的简介见上一篇文章一、RPN网络1.RPN网络简介  RPN网络全称RegionProposalNetwork，顾名思义，这是一种生成候选区域的网络。该网络主要用于Fast

FairMot代码解读项目地址先看src/demo.py:defdemo(opt):result_root=opt.output_rootifopt.output_root!=''else'.'

目录冒泡排序代码解读时间复杂度分析选择排序代码解读时间复杂度分析插入排序代码解读时间复杂度分析希尔排序代码解读时间复杂度分析归并排序代码解读时间复杂度分析快速排序代码解读时间复杂度分析桶排序代码解读时间复杂度分析计数排序代码解读时间复杂度分析基数排序代码解读时间复杂度分析堆排序代码解读时间复杂度分析总结冒泡排序

1.示例代码解读//简单工厂模式工厂代码#includeusingnamespacestd;

指针进阶（二）继上文，指针进阶(上)这篇文章我们将结束指针进阶这一块知识~文章目录指针进阶（二）函数指针有意思的代码解读函数指针数组指向函数指针数组的指针回调函数注意指针和数组例题例题1例题2例题3函数指针函数指针是指向函数的指针变量

策略说明:本策略基于当前收盘价与之前k线的高低进行打分,并通过打分的均值与对应的收盘价均值进行交易系统要素:1.当当前收盘价格大于之前LookBack根K线内某一根k线的收盘价时记+1分,否则记-1分,加总这些分数以获得当前K线的得分2.对k线的打分计算一条均线3.对k线的收盘计算一条均线入场条件:1.当价格高于收盘价均线,且打分也高于打分均线时的入场做多2.当价格低于收盘价均线,且打分也低于打分

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文章目录序言一参考资料①代码来源②相关概念理解③公式推导及训练流程讲解④搜索问题的网站⑤模型运行的环境二代码解读①模型②训练③测试三主要训练过程的解析序言本文主要对一个基于minist数据集搭建的DDPM

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二．代码解读boolTestBarCode(){InitCodeMap();IplImage*src=cvLoadImage(strPictureName,0);//

GitHub-Xianchao-Wu/peft:PEFT:State-of-the-artParameter-EfficientFine-Tuning.PEFTLoRA:LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELSPrefixTuning:Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration,P-T

comehope/pen/qBLRbBM源代码下载每日前端实战系列的全部源代码请从github下载：https://github.com/comehope/front-end-daily-challenges代码解读这个撕日历的项目虽然代码量不大

RPN的全称为RegionProposalNetworks，提取用于目标检测的regions，这一步骤意在取代传统R-CNN中利用selectivesearch提取候选框的过程。

前言本次我们学习一下STM32F103关于SPI对存储芯片的读写，介绍W25QXX芯片和对芯片内部讲解和代码解读，学习W25QXX芯片的各种读写指令，操作芯片读写，认识底层驱动，本篇内容主要目的是教会大家看手册写代码

最近看到两篇解读ViT很好的文章，备忘记录一下：先理解细节1：再读VIT，还有多少细节是你不知道的再理解代码1：ViT源码阅读-PyTorch-知乎

google开源的tensorflow版本的bert源码见https://github.com/google-research/bert。本文主要对该官方代码的一些关键部分进行解读。首先我们来看数据预处理部分，分析原始数据集是如何转化成能够送入bert模型的特征的。DataProcessorDataProcessor这个抽象基类定义了get_train_examples,get_dev_examp

前言：内容包括四大模块：题目，代码实现，大致思路，代码解读题目：给定一个二进制数组nums，计算其中最大连续1的个数。

Stable-Baselines3部分源代码解读./common/base_class.py前言阅读PPO相关的源码，了解一下标准库是如何建立PPO算法以及各种tricks的，以便于自己的复现。

一、查漏补缺、熟能生巧:主要是mu均值和logvar对数标准差std标准差的处理方面不熟练二、代码解读：1.sample_code中提供了3种model：fcn_model、conv_model和vae_model

代码地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXtConvNeXt/models/convnext.py整体的代码结构如下：接下来我们一部分一部分来看。1.Block类：classBlock(nn.Module):r"""ConvNeXtBlock.Therearetwoequivalentimplementations:(1)DwConv->Lay

问题：1.因为R-CNN需要非常多的候选区域以提升准确度，但其实很多区域彼此重叠的。

目录一、前言二、前端 1.完整jsp代码 2.代码解读三、后端 1.栈的设计 2.处理请求的Servlet 3.web.xml文件四、完整代码下载五、总结 在此之前没有基础的小伙伴可以看看我以前的文章，

目录标题参考目标检测定义深度学习对目标检测的作用单目标检测多任务框架多任务损失预训练模型姿态估计多目标检测问题滑动窗口（SlidingWindow）滑动窗口缺点AdaBoost（AdaptiveBoosting）参考区域建议selectivesearch思想慢速R-CNN

精翻中文以及注释（文件中体现为红色字体）有任何建议的话可以私信[email protected]用于目标检测和语义分割的丰富分层特征摘要在规范的PASCALVOC数据集上测量的目标检测性能在过去几年中已经达到瓶颈。性能最好的方法是复杂方法的集成，其通常将多个低级图像特征与高级上下文相结合。在本文中，我们提出了一种简单且可扩展的检测算法，与先前在VOC2012上的最佳结果相比，平均性能(mAP

(目标检测篇）系列文章目录第一章:R-CNN网络详解第二章:FastR-CNN网络详解第三章:FasterR-CNN网络详解第四章:YOLOv1网络详解第五章:YOLOv2网络详解第六章:YOLOv3网络详解文章目录系列文章目录技术干货集锦前言一

目的不同3.本质不同4.结果不同3、场景应用1.分类应用2.回归应用学过机器学习的人都听过两个概念：分类与回归，特别的，在YOLOv1中，作者也提到了YOLO之前的物体检测方法通常都转变为了一个分类问题，如R-CNN

KinectFusion算法实战笔记引言阅读材料重建数据集算法主要步骤重要概念实战代码解读一些先验知识数据预处理算法主函数数据集的处理体素的融合相机的追踪本文内容总结引言KinectFusion是RGBDSLAM

上篇文章详细阐述了R-CNN网络模型，本篇本章本来准备阐述Fast-RCNN模型的，介于SPP-Net模型有许多技巧性的技术可以在不同模型上使用，所以本篇详细分析下SPP-NetSPPNet论文：https

通过空间金字塔的使用,能够输入任意大小的图像而不需要裁剪,这样避免了因为裁剪而带来的损失.其次通过卷积计算整个图像的特征图,然后使用proposal映射特征图提取特征进行后续预测边界框,使得目标检测的速度比R-CNN

上机实验实验目的实验内容实验原理实验步骤实验代码代码解读1代码解读2代码解读3扩展实验实验题目实验代码代码解读上机实验实验目的1）了解存储器扩展的方法和存储器的读/写；2）掌握CPUCPU

✅作者简介：2022年博客新星第八。热爱国学的Java后端开发者，修心和技术同步精进。个人主页：JavaFans的博客个人信条：不迁怒，不贰过。小知识，大智慧。当前专栏：微信小程序学习分享✨特色专栏：国学周更-心性养成之路本文内容：微信小程序——使用Vant组件实现Popup弹出层（各位置弹出详细代码分享）文章目录一、生命周期分类1、应用生命周期2、页面生命周期二、生命周期案例详解1、应用生命周期

Michael.W基于Foundry精读Openzeppelin第31期——IERC1271.sol0.版本1.IERC1271.sol2.实现合约代码解读2.1foundry代码验证0.版本[openzeppelin

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目录事件起因代码解读：接下来我们来拆解解读这个“我认为比较复杂的sql”：得到的结果字符串再转换为字符串集合列表：总结事件起因在看一个老项目的时候，看到的一个比较神奇的操作，我们平时查询有层级关系的内容时

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btcd-go中log部分代码整体设计interface:Loggerstruct:slogstruct:BackendBackendtypeBackendstruct{wio.Writermusync.Mutex//ensuresatomicwritesflaguint32}主要实现了线程安全的print,printf功能，即格式化要打印日志。w这个writer做为初始参数，可以从外面传输，解构

为了给大家带来更好的用户体验，接下来的几期直播，我们将为大家开设“AskMilvus”专题，除了总结近期Milvus社区最新动态、热门问答以外，还会在每期设置Milvus单项功能的详细代码解读，

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