super解包

Gymnasium学习笔记

1.Customwrapper[doc]1.1reset()方法重写说明重写函数模板：defreset(self,**kwargs):obs=super().reset(**kwargs)...returnobs1.1.1

songyuc·2025-03-19 12:15

Java学习--关键字

Java学习--关键字前言关键字finalstaticsuperthis实现前言本文主要参考：here;若需要可直接前往学习。

月色很柔·2025-03-19 04:52

java------方法的覆盖[重写],super和final关键字

方法覆盖（也称为方法的重写，Override）定义：它是多态性的重要体现之一，是动态多态性的表现形式，他是指子类中可以定义名称，参数列表，返回值类型均与父类中某个方法完全相同的方法，我们就说子类中定义的这个方法覆盖了父类中的同名方法。举例：//anmial为父类packageanmial;publicclassAnimal{publicvoidshow

从未止步..·2025-03-19 04:21

Java学习------static、final、this、super关键字

1.static关键字static修饰的变量叫做静态变量。当所有对象的某个属性的值是相同的，建议将该属性定义为静态变量，来节省内存的开销。静态变量在类加载时初始化，存储在堆中。static修饰的方法叫做静态方法。所有静态变量和静态方法，统一使用“类名.”调用。静态方法中不能使用this关键字。因此无法直接访问实例变量和调用实例方法。静态代码块在类加载时执行，一个类中可以编写多个静态代码块，遵循自上

日暮南城故里·2025-03-19 03:18

python中的下划线用法总结

它在不同的上下文中可以扮演不同的角色，下面是其常见用法的总结：1.单下划线"_"1.1作为临时变量或无用变量在循环或解包操作中，表示一个临时的或不关心的变量。

白色机械键盘·2025-03-19 01:32

AI学习第二天--监督学习半监督学习无监督学习

目录1.监督学习（SupervisedLearning）比喻：技术细节：形象例子：2.无监督学习（UnsupervisedLearning）比喻：技术细节：形象例子：3.半监督学习（Semi-SupervisedLearning

iisugar·2025-03-19 01:59

基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率实战：从SRGAN到ESRGAN

图像超分辨率（ImageSuper-Resolution）是一种通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术，广泛应用于医学影像、卫星图像和视频增强等领域。

Evaporator Core·2025-03-18 20:57

React-state响应式内部数据(类组件&Hook两种方式整理)

类组件在类组件中要定义内部数据，由两种方案构造器里面定义state属性，在这个对象中定义你需要的数据constructor(){super()this.state={count:1}}在类的下面直接定义一个属性

一蓑烟雨，一任平生·2025-03-18 19:17

C语言中＜＞和 ““ 的区别：理解包含和字符串

文章目录C语言中``和`""`的基本概念**``与`""`在头文件包含中的区别2.1**`#include`与`""`的其他区别**`和""的区别：理解包含和字符串在C语言中，和""的基本概念在C语言中

人才程序员·2025-03-18 00:40

使用 Supervisor 管理 Gunicorn 实现高可用 Python Web 应用

为了确保应用能够稳定运行，能够在崩溃后自动重启，Supervisor是一个常用的进程管理工具，它可以很好地与Gunicorn配合使用，实现进程监控、自动重启等功能。

莫忘初心丶·2025-03-17 17:49

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。

@金色海岸·2025-03-17 09:54

源代码安装的步骤

源代码安装有4个步骤，分别为：解包，配置，编译，安装其中有三板斧是安装的核心，分别为：编译前的准备，编译，安装那么，接下来我们讲一讲如何安装1、要下载需要安装的软件包。

JM丫·2025-03-17 09:49

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key

在LLaMA-Factory进行SFT（Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调）时，训练数据的格式非常重要，因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。

背太阳的牧羊人·2025-03-16 08:43

【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA

_init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop=0.,proj_drop=0.,num_classes=20):super

Nastu_Ho-小何同学·2025-03-16 07:10

NLP复习3，手撕多头attention

importmathimporttorchimportcollectionsimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnclassMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,heads,d_model,dropout=0.1):super

地大停车第二帅·2025-03-16 07:08

llama源码学习·model.py[1]RMSNorm归一化

一、model.py中的RMSNorm源码classRMSNorm(torch.nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float=1e-6):super().

小杜不吃糖·2025-03-15 18:37

IKM 测试题 - Java SE 8 评估测试题目

关于JavaSE中this()和super()关键字的使用问题：以下哪些陈述正确描述了JavaSE中this()和super()关键字的使用？

843294669·2025-03-15 18:37

ARM SVC指令

在ARM汇编中，SVC（SupervisorCall）指令用于从用户模式切换到特权模式（如Supervisor模式），以便执行操作系统内核提供的服务。它通常用于系统调用。

小米人er·2025-03-15 18:33

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性，经过第一阶段的粗对齐后，图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域，特别是在高分辨率和大视差的情况下，设计了低分辨率变形分支，先在低分辨率下对图像进行处理和学习

cccc来财·2025-03-15 17:26

设计一个基于flask的高并发高可用的查询ip的http服务

gunicorn使用supervisor进行管理。

职场亮哥·2025-03-15 11:11

简单的网页链接爬虫

fromurllib.requestimporturlopenfromurllib.parseimporturljoinfromhtml.parserimportHTMLParser#自定义HTML解析器classLinkParser(HTMLParser):def__init__(self,base_url):super

笑颜218·2025-03-15 07:34

PCL 点云OBB包围盒（二）

（来源于百度）常用的求解包围盒的算法主要有AABB和OOB算法，但AABB算法容易受到物体朝向的影响，产生较大的空隙，因此本文将以OOB算法思想实现最小包围盒的求取。

大鱼BIGFISH·2025-03-15 02:10

spring event发布及监听实例

publicclassDemoEventextendsApplicationEvent{privateStringmessage;publicDemoEvent(Objectsource,Stringmessage){super

weixin_33924220·2025-03-14 16:21

《TypeScript 高级类型实战指南：解决真实项目的 7 大痛点》

目录标题本文解决的问题：一、表单系统：深度类型约束（可直接用于AntDesign表单）痛点：表单校验逻辑与TS类型脱节二、API响应：自动解包层叠类型（Axios拦截器整合）痛点：后端返回结构嵌套导致类型冗余三

前端极客探险家·2025-03-14 16:18

LLM：RMSNorm

importtorchimporttorch.nnasnnclassLayerNorm(nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float):super(LayerNorm

微风❤水墨·2025-03-14 12:23

Android 动态分区详解(四) OTA 中对动态分区的处理

dynamic_partition_info_file`参数2.3`dynamic_partitions_info.txt`文件2.4总结3.打包动态分区数据3.1解析动态分区数据3.2输出动态分区数据3.3动态分区数据打包流程4.解包并更新动态分区数据

洛奇看世界·2025-03-14 06:30

使用线程池ThreadPoolExecutor调用Callable并接收返回值（用Future接收）

/**MyCallableA实现Callable接口**/packagecom.product.supermiketho.threaddemo;importjava.util.concurrent.Callable

supermiketho·2025-03-13 20:28

python 函数详细笔记

文章目录函数定义和调用函数定义函数调用函数参数参数传递参数类型必需参数关键字参数默认参数（缺省参数）不定长参数参数传递的序列解包特殊函数匿名函数递归函数嵌套函数特殊内置函数内置函数简介部分特殊内置函数range

尘封.·2025-03-13 15:53

在hadoop上运行python_hadoop上运行python程序

localhost:/usr/local/hadoop/hadoop-0.19.2]#bin/hadoopfs-ls/user/root/test-inFound5items-rw-r--r--1rootsupergroup1012010

廷哥带你小路超车·2025-03-13 12:58

《音视频：将h264裸流转为YUV》

前言本文旨在将h264裸流数据转为yuv数据，分为两种情况一种是读取h264文件，一次性将读取到的所有h264数据给到解码器转为yuv，一种是从网络中接收含h264数据的RTP，这种情况下需要先对RTP包进行解包

编程界的小学生、·2025-03-13 10:11

【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（2021）

）aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories（被训练来预测一组固定的预定对象类别）.Thisrestrictedformofsupervision

Bosenya12·2025-03-13 01:02

基于pytorch的神经病网络搭建学习

自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs)->None:super

停走的风·2025-03-12 21:11

电力行业中的SCADA系统（Supervisory Control and Data Acquisition，监控与数据采集系统）

在电力行业中，SCADA系统（SupervisoryControlandDataAcquisition，监控与数据采集系统）是核心的自动化控制系统，用于实时监测、控制和优化电力系统的运行。

小赖同学啊·2025-03-12 21:05

django allauth 自定义登录界面

xxxxxxxx#HowtouseGoogleLogin.1.createsuperuser.(m

waterHBO·2025-03-12 13:19

Win7 火狐浏览器 Mozilla Firefox 115.7.0esr下载地址（及Chrome、Supermium浏览器）

2、Supermium浏览器。它是一款专门为老旧操作系统而优化的浏览器，使用了最新版本Chromiu

catoop·2025-03-12 12:11

centos 7 安装apache服务

四步骤解包使用tar-zxvf对.tar.gz进行解压使用tar-jxvf对.tar.bz2进行解压rpm命令使用集合rpm-qa查询系统已安装的软件包rpm-ql查看指定软件包存放的位置rpm-qi查看指定软件包的属性

IT小饕餮·2025-03-12 10:26

运维：Centos8安装supervisor守护Nginx进程笔记

目录supervisor介绍1.1简介1.2工作原理1.3运行环境1.4supervisor组成2、安装配置步骤2.1执行安装命令2.2回车继续2.3启动supervisor服务2.4查看配置文件，并修改配置文件

IT技术分享社区·2025-03-12 08:44

人工智能机器学习算法分类全解析

目录一、引言二、机器学习算法分类概述（一）基于学习方式的分类1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning

power-辰南·2025-03-12 07:08

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现I-JEPAImplementationofI-JEPAfrom"Self-SupervisedLearningfromImageswithaJoint-EmbeddingPredictiveArchitecture

平奇群Derek·2025-03-11 23:21

第一行代码（第三版）kotlin-android-extensions报错处理

{super.onCreate(savedInstanceState)setContentView(R.layout.activity_main)valmBt_1:Button=findViewById

代码随想笔记·2025-03-10 14:11

PSPNet在图像超分辨率中的应用

PSPNet在图像超分辨率中的应用1.背景介绍图像超分辨率(ImageSuper-Resolution,ISR)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从低分辨率图像中重建高分辨率图像。

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

android多个usb摄像头,Android中多USB摄像头解决方案——UVCCamera源码分析（四）

我们直接来看代码：@OverridepublicvoidcaptureStill(finalStringpath,OnCaptureListenerlistener){super.captureStill

桔子毛·2025-03-09 10:30

LLMs：LLMs大语言模型评估的简介(两标+六性+九维，大模型排行榜多种)，两类基准—通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/Chatbot Arena】、多任务【Super

LLMs：LLMs大语言模型评估的简介(两标(NLUGR指标/REBT)+六性(理解性+生成性{PPL}+多样性+泛化性+能耗性+可解释性)+九维(2大能力域【理解/生成】+3性【丰富性/多样性/适应性】+4大子任务【逻辑推理/问题解决/对和聊天/情感分析】)，大模型排行榜多种)，两类基准——通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/ChatbotArena】、多任务【Sup

一个处女座的程序猿·2025-03-08 19:54

鸿蒙文件传输三方库上线开源鸿蒙社区十行代码实现大文件高速传输

近日，华为在OpenHarmony社区上线了“super_fast_file_trans”文件传输三方库（以下简称“SFFT”）。

·2025-03-08 19:43

Python 面向对象：核心概念与实战应用

私有属性和方法（二）访问私有属性和方法三、继承（一）单继承（二）多继承（三）方法重写四、多态（一）多态的实现五、特殊方法（一）__init__方法（二）__str__方法（三）__repr__方法六、super

Z.向前·2025-03-06 22:18

【大模型学习】第八章深入理解机器学习技术细节

目录引言一、监督学习（SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务

好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

Docker部署CRMEB开源版本实战

Linux/WindowsWEB服务Nginx/Apache/IISPHP版本PHP7.1~7.4数据库MySQL5.7~8.0（引擎：InnoDB）缓存Redis（可选，不安装则使用文件缓存）管理器Supervisor

HOOLOO·2025-03-06 13:27

python的new方法

returnsuper(Person,cls).__new__(cls,name,age)def__init__(self,name,age):print'__init__ca

AI专题精讲·2025-03-06 07:14

JavaOOP02——继承、重载与重写

目录一、继承的概念及其重要性二、继承关键字使用三、访问修饰符的作用及应用四、Object类的重要性及其方法五、this与super的理解六、方法重载与重写的区别一、继承的概念及其重要性在我们的日常生活中

搬码红绿灯·2025-03-05 21:15

Pytorch实现之LSRGAN，轻量化SRGAN超分辨率SAR

论文题目：LightweightSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworkforSARImages（SAR图像的轻量级超分辨率生成对抗网络）期刊：Remote

这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 20:37

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