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Alphabet 董事会成员：人工智能时代存在三种工作路径，其中一种注定会失败
https://www.msn.cn/zh-cn/news/other/alphabet-%E8%91%A3%E4%BA%8B%E4%BC%9A%E6%88%90%E5%91%98-%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%97%B6%E4%BB%A3%E5%A ......
113. 路径总和 II(中)
目录题目题解：回溯 题目 给你二叉树的根节点 root 和一个整数目标和 targetSum ，找出所有 从根节点到叶子节点 路径总和等于给定目标和的路径。 题解：回溯 class Solution: def pathSum(self, root: Optional[TreeNode], targe ......
Vite + Vue配置路径别名@代替 ./src
1.在 vite.config.js 引用 import {resolve} from 'path' 2.添加标黄的 export default defineConfig({ resolve:{ alias:{ "@":resolve(__dirname,"./src") } } }) 3.有图看 ......
svn不上传.net的bin、obj等文件路径
1、打开svn的setting 2、找到通用中的Subversion 3、修改以上红框中文本 *.o *.lo *.la *.al .libs *.so *.so.[0-9]* *.a *.pyc *.pyo __pycache__ *.rej *~ #*# .#* .*.swp .DS_Store ......
node搭配ts设置路径别名
场景 不使用vite或者Webpack一类的打包工具，只单纯的使用tsc作为打包工具，其他全为原生js或者ts代码，需要配置tsconfig.json和额外引入module-alias.js这个包来使用，换句话说，无法通过只配置tsconfig.json完成别名配置，必须搭配第三方包。 配置tsco ......
Istio从入门到精通—— 流量治理的原理 —— VirutalService —— Delegate
流量治理的原理 —— VirutalService —— Delegate Describes the delegate VirtualService. The following routing rules forward the traffic to /productpage by a dele ......
深度学习面试常用代码：MHA/MQA/GQA/LN/BN/位置编码代码
深度学习常用代码 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/650575426 1. MHA(MultiHeadAttention)代码实现 # 1. MHA实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct ......
isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()深度解析，为啥解构会失去响应式？
前言 isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()这几个函数他们各自都有什么功能，在什么场景下应用以及有哪些细节是我们没有注意到的，我们一起来看一下，为了方便大家理解和对照，这里以官方文档说明 + 解析的方式讲解。 isRef() 检查某个值是否为 ref。 类型 ts func ......
6.二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 1、概要 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始） 二叉树节点的高度：指从该节 ......
5.二叉树的最大深度
104. 二叉树的最大深度 1、概要 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 可以使用前序求深度，也可以使用后序求高度。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者 ......
Istio从入门到精通—— 流量治理的原理 —— VirutalService —— HTTPRoute
流量治理的原理 —— VirutalService —— HTTPRoute https://istio.io/latest/docs/reference/config/networking/virtual-service/#HTTPRoute Describes match conditions ......
112. 路径总和
目录题目法一、DFS法二、回溯 题目 给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum 。判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。如 果存在，返回 true ；否则，返回 false 。 法一、DFS 判断当前节 ......
综述：基于深度学习的植物表型图像识别技术
目录摘要传统PPIR技术基于深度学习的PPIR技术1.卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）2. 深度置信网络（Deep belief network, DBN）3.循环神经网络（Recurrent neural network, RNN）4. 堆叠自编码 ......
深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望
目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述： 岑海燕，朱月明，孙大伟，等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报，2020，36(9)：1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景；随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管 ......
111. 二叉树的最小深度
目录题目完美踩坑题解 题目 给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6 ......
12.1邻接表存储实现图的深度优先遍历
掌握深度优先遍历 实验题目 邻接表存储实现图的深度优先遍历 设计文档 代码 #include<iostream> using namespace std; #define MVNum 100 typedef char OtherInfo; int visited[MVNum]={0}; // vis ......
深度解读DBSCAN聚类算法：技术与实战全解析
探索DBSCAN算法的内涵与应用，本文详述其理论基础、关键参数、实战案例及最佳实践，揭示如何有效利用DBSCAN处理复杂数据集，突破传统聚类限制。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云 ......
RealSence D455 读取深度流，获取深度值
RealSence D455 摄像头的深度模式 使用C#、控制台程序操作，D455型号的摄像头。 创建新的控制台项目，项目名称：RealSenceCameraD455_Test01，框架选择.net6.0。 Nuget搜索并安装：Intel.RealSenceWithNativeDll，此SDK是I ......
Windows 11命令提示符cmd，默认路径修改
前言全局说明 cmd命令提示符终端，启动默认目录是当前用户的目录下。 为了方便使用，默认修改成其他路径 一、cmd默认路径 默认路径是 %USERPROFILE% ，如果为空“就使用父路径” 二、设置成环境变量值路径 %TEMP% 设置后，记得点保存 效果： 如何获取系统变量和系统变量列表： htt ......
20_路径总和
路径总和 给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum 。判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。如果存在，返回 true ；否则，返回 false 。 叶子节点 是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：r ......
cmake指定安装路径和引用
1 编译库 指定安装位置 sudo make -j8 sudo make install 看到安装好的库和头文件 2引用的时候 # 添加指定安装位置 set(Pangolin_DIR /home/r9000k/v2_project/v3_SLAM/激光雷达slam/Pangolin/install) ......
Spring Boot学习随笔- @SpringBootApplication详解、加载绝对路径配置文件、工厂创建对象(@ConfigurationProperties、@Value)
介绍了@SpringBootApplication的详解，解释了该注解是由多个注解组成的组合注解，并介绍了其中的元注解，如@SpringBootConfiguration、@EnableAutoConfiguration和@ComponentScan。同时展示了在内嵌服务器中传递参数进行测试，以及配... ......
第二次课堂上我们实际安装了CentOS T，并对文件目录与路径开了个头
1.Windows系统以多根的方式组织文件，而Linux系统以单根的方式组织文件，所有文件都在根目录（/）下。2.用户如需查看根目录下的文件，可以使用ls命令【root@qfedu ~】# ls /3.大部分Linux版本都遵循文件系统层次化标准，用户通过该标准可以了解特定文件的具体目录4.用户在磁 ......
邻接表，图的深度优先遍历
#include<iostream>using namespace std;#define N 100typedef char OtherInfo;int visited[N]={0}; typedef struct ArcNode{int adjvex;OtherInfo info;struct ......
【Docker】更改docker镜像的存储路径
1.查看Docker存储路径 docker info|grep "Docker Root Dir" 2.关闭所有运行的容器 ··· docker ps | awk '{print $1}' |xargs docker stop ··· 3.停止docker服务 systemctl stop dock ......
深度学习中前馈神经网络的认识以及损失函数，梯度下降的一些算法
1.前馈神经网络 前馈神经网络就是上次提到的网络模型的基础上它仅可以向前传播，往前传播应该有的权值w，不断提取特征 2.损失函数 损失函数是什么？ 它是输入之后在隐藏层的传播过程中每一次数据传入对它预测结束之后都有一个预测值，这个预测值和真实得出来的结果有一定的误差，对这个误差进行拟合，需要用一些函 ......
可能是全网最好的 Spock 单测入门文章！
可能是全网最好的 Spock 单测入门文章！ Spock 是非常简洁规范的单元测试框架，网上很多资料都不齐全，例子也很难懂。我自己经过一段时间的学习，梳理了这篇文章，不仅讲解层次递进，而且还有非常简洁明了的例子，小白都能懂！ 快速入门 Spock 使用 Spock 非常简单，只需要引入对应的 Spo ......
深度学习笔记3：使用预训练模型之特征提取
我们在小型图像数据集上做深度学习时，一种高效且实用的方法是采用预训练模型。预训练模型，指的是在大型数据集上预先训练好的模型。如果原始数据集具有足够的规模和通用性，那么预训练模型所学习到的特征的空间层次结构可以被视为视觉世界的通用模型。与许多早期的浅层学习方法相比，这种在不同问题之间移植特征的能力是深 ......
深度学习3D网络---PointNet
常见的3D数据表示方式有点云、多视图、体素、mesh网格等。 PointNet是直接处理点云数据的网络，可以实现对点云的分类和分割，其首页地址为：http://stanford.edu/~rqi/pointnet/。 主要从解决点云的无序性和保证旋转一致性两个方向出发，提出了以点云作为输入的分类网络 ......
路径规划算法 - 求解最短路径 - A*（A-Star)算法
A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。 A* 算法是一个“搜索算法”，实质上是广度优先搜索算法（BFS）的优化 A* 算法的作用是“求解最短路径”，如在一张有障碍物的图上移动到目标 ......