变种iou shape-iou shape

Cadence 17.4 Allegro 创建异形焊盘Shape

Cadence 17.4 Allegro 创建异形焊盘Shape 整理者:ZHOU 邮箱:zjvskn@gmail.com 除了常规焊盘以外的焊盘非规则焊盘需要通过Cadence Allegro PCB来画 一 新建图形 Allegro->File->New 选择类型为Shape Symbol 设置 ......
异形 Cadence Allegro Shape 17.4

深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种:揭秘信息检索的核心原理与应用

深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种:揭秘信息检索的核心原理与应用 1.文本特征表示方法: TF-IDF 在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使 ......
变种 算法 原理 核心 TF-IDF

IoU及其变种,以及目前最佳Shape-IoU

1)IoU: 优点:能够准确地描述了预测框和GT框之间的匹配程度 缺点:当两个框的交点为0时,无法准确描述预测框和GT框之间的位置关系 2)GIoU: 优点:引入最小检测框来解决,其中C表示GT框和 Anchor 框之间的最小检测框。 3)DIoU: b和bgt分别表示 Anchor 框的中心点和G ......
变种 IoU Shape-IoU Shape

Shape search in Visio doesn't work

from http://visguy.com/vgforum/index.php?topic=9021.0 This problem is as old as Visio itself I guess :- Visio shape search depends on Windows search ( ......
search Shape Visio doesn work

手撕NMS及其变种

NMS def NMS(boxes,scores, thresholds): x1 = boxes[:,0] y1 = boxes[:,1] x2 = boxes[:,2] y2 = boxes[:,3] areas = (x2-x1)*(y2-y1) _,order = scores.sort(0 ......
变种 NMS

旋转数组 二分查找变种

题目 搜索旋转排序数组 整数数组 nums 按升序排列,数组中的值 互不相同 。 在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 <= k < nums.length)上进行了 旋转,使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], n ......
数组 变种

select_shape 中features参数解析

Halcon 算子 select_shape- 借助形状特征选择区域(选择轮廓) select_shape - 借助形状特征选择区域。 原型: 1 select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) ( ......
select_shape features 参数 select shape

IoU,GIoU,DIoU,CloU损失函数

IoU,GIoU,DIoU,CloU损失函数 目录IoU,GIoU,DIoU,CloU损失函数IoU Loss 交并比numpy实现torch实现优缺点GIoU Lossnumpy实现torch实现优缺点DIoU Lossnumpy实现优缺点CIoU Loss 图例介绍 A: 目标框覆盖的矩形面积( ......
函数 损失 GIoU DIoU CloU

[V8] Object Shapes & Inline Caching

Benchmark: 查看代码 import {createBenchmark} from './benchmark'; const ARRAY_SIZE = 10000; const array1 = []; // {value,prop_0}, {value,prop_0}, {value,pr ......
Caching Object Inline Shapes amp

[V8] Object shapes & Hidden classes

When you create a object, in V8, it creates a hidden class to repesent the object shape. Two different objects with same object shape might share the ......
classes Object Hidden shapes amp

手机直播源码,Android Shape设置背景

手机直播源码,Android Shape设置背景 设置背景时,经常这样 android:background=“@drawable/xxx” 。如果是纯色图片,可以考虑用 shape 替代。 shape 相比图片,减少资源占用,缩减APK体积。 <?xml version="1.0" encodin ......
源码 背景 Android 手机 Shape

WPF绘图(一):几何(Geometry)与形状(Shape)

1. Geometry 在数学中,我们可以用一个方程描述圆:x2+y2=25。这个方程描述的是,一个半径为5,中心点在(0,0)的圆。这种纯数学的描述就是Geometry(几何)。 但此时,这个“圆”我们是看不见,摸不着的。如果想要看到这个几何图形,就必须用画笔,颜色等信息,去“绘制”它。 .Net ......
几何 形状 Geometry Shape WPF

python中的shape[-1]与shape[0],shape[1]的含义

shape[-1] 首先需要知道,对于二维张量,shape[0] 代表行数,shape[1] 代表列数,同理,三维张量还有 shape[2]; 一般来说 -1 代表最后一个,所以shape[-1]代表最后一个维度,如在二维张量里,shape[-1]表示列数,注意,即使是一维行向量,shape[-1] ......
shape 含义 python

tf.keras.backend.int_shape 函数

tf.keras.backend.int_shape函数 tf.keras.backend.int_shape(x) 定义在:tensorflow/python/keras/backend.py。 返回张量或变量的shape,作为int或None条目的元组。 参数: x:张量或变量。 返回: 整数元 ......
函数 int_shape backend keras shape

一种对数据库友好的GUID的变种使用方法

概述 .NET生成的GUID唯一性很好,用之方便,但是,缺少像雪花算法那样的有序性。虽然分布式系统中做不到绝对的有序,但是,相对的有序对于目前数据库而言,索引效率等方面的提升还是有明显效果的(当然,我认为,这是数据库的问题,而非编程的问题,数据库应该处理好任何类型数据作为主键索引时的性能,除非在SQ ......
变种 使用方法 数据库 方法 数据

自定义GUID的变种--排序算法

概述 .NET生成的GUID唯一性很好,用之方便,但是,缺少像雪花算法那样的有序性。虽然分布式系统中做不到绝对的有序,但是,相对的有序对于目前数据库而言,索引效率等方面的提升还是有明显效果的(当然,我认为,这是数据库的问题,而非编程的问题,数据库应该处理好任何类型数据作为主键索引时的性能,除非在SQ ......
变种 算法 GUID

一种对数据库友好的GUID的变种使用方法

.NET生成的GUID唯一性很好,用之方便,但是,缺少像雪花算法那样的有序性。虽然分布式系统中做不到绝对的有序,但是,相对的有序对于目前数据库而言,索引效率等方面的提升还是有明显效果的(当然,我认为,这是数据库的问题,而非编程的问题,数据库应该处理好任何类型数据作为主键索引时的性能,除非在SQL标准... ......
变种 使用方法 数据库 方法 数据

变种网络流总结

最小费用循环流 考虑如果费用全部是正的,那么最小费用一定是0. 可以强制把所有负边流满,留下反悔边。如果一个点出度大于入度,那么这个点向虚拟汇点连出度减入度,否则从虚拟源点向这个点连入度减出度。 无源汇上下界可行流 先强制把下界流满,统计每个点的流出和流入。 如果流出比流入多就从这个点向虚拟汇点连出 ......
变种 网络

Blas xGEMV launch failed : a.shape=[1,2048000,50], b.shape=[1,50,1], m=2048000, n=1, k=50

Blas xGEMV launch failed : a.shape=[1,2048000,50], b.shape=[1,50,1], m=2048000, n=1, k=50 问题描述:使用tensorflow2运行模型时报错: 2 root error(s) found. (0) Intern ......
2048000 shape 50 launch failed

昇腾实践丨ATC模型转换动态shape问题案例

本文分享自华为云社区《ATC模型转换动态shape问题案例》,作者:昇腾CANN。 ATC(Ascend Tensor Compiler)是异构计算架构CANN体系下的模型转换工具:它可以将开源框架的网络模型(如TensorFlow等)以及Ascend IR定义的单算子描述文件转换为昇腾AI处理器支 ......
模型 案例 动态 问题 shape

免费下载全球、中国各省市县等行政区划(含十段线)shape及geosjon数据

图到用时方恨少 找无数据方悔迟 最近我们国土面积增加到了1045万平方公里,九段线改为了十段线。 但是,有很多朋友想用新的全球行政区划、中国行政区划数据时,却不知道去哪里免费获取? 很多网上的资源,不是需要会员,就是需要加群获取,非常麻烦。​因此为了方便大家,现将整理好的数据(含十段线)**免费共享 ......
行政区划 市县 geosjon 数据 全球

train_set_y_orig = train_set_y_orig.reshape((1, train_set_y_orig.shape[0]))

这行代码的作用是将 train_set_y_orig 数组重新调整为一个新的形状,并将其赋值回 train_set_y_orig 变量。 首先,train_set_y_orig.shape[0] 表示获取 train_set_y_orig 数组的第一维大小。接下来,(1, train_set_y_o ......
train_set_y_orig train orig set reshape

Geotools实现shape文件的写入

众所周知Geotools作为开源的Java GIS三方库,已经成为GIS服务器端的主流开源库,其功能非常强大,涉及到GIS业务的方方面面,其中就包括GIS数据的读写,今天小编就借助Geotools来实现shape数据的写入。 Geotools对于shape数据写入,主要提供了SimpleFeatur ......
Geotools 文件 shape

【web_逆向07】base64变种

## 简介 - 标准的Base64并不适合直接放在URL里传输,因为URL编码器会把标准Base64中的“/”和“+”字符变为形如“%XX”的形式,而这些“%”号在存入数据库时还需要再进行转换,因为ANSI SQL中已将“%”号用作通配符。 ## 解决方案 - 为解决此问题,可采用一种用于URL的改 ......
变种 base web 64

Android开发 Jetpack Compose Shape形状

前言 此篇博客讲解 Jetpack Compose Shape的使用,此篇博客配合Android开发 Jetpack_Compose_4 Modifier修饰符 一起看效果更佳。 圆角形状 RoundedCornerShape 效果图 代码 @Composable fun APage() { Col ......
形状 Android Jetpack Compose Shape

[Algorithm] Compare two Binary tree are the same in both value and shape

export default function compare( a: BinaryNode<number> | null, b: BinaryNode<number> | null, ): boolean { if (a null && b null) { return true; } if (a ......
Algorithm Compare Binary shape value

二分查找常见变种方法的代码实现

二分查找变种: 1. 查找大于target的所有值的最小索引; 2. 查找等于target的所有值的最大索引(上界); 3. 查找大于target的所有值的最大索引; 代码示例: /** * 二分查找工具对象 */ const BinarySearch = (function() { return ......
变种 常见 代码 方法

【Konva】自定义 Shape(图形)

除了官方内置的[图形](https://konvajs.org/docs/shapes/Rect.html)以外,我们可以通过 `Konva.Shape` 类自定义图形,如下所示: ```js const stage = new Konva.Stage({ container: "container ......
图形 Konva Shape

python实现iou计算

import numpy as np def iou(box1, box2): x1, y1, x2, y2 = box1 w1, h1, w2, h2 = box2 left_max = max(x1, w1) right_min = min(x2, w2) top_max = max(y1, h ......
python iou

目标检测之:L1 loss,L2 loss, smooth L1 loss,IoU loss, GIoU loss,DIoU loss, CIoU loss

本内容来自Enzo的总结,这里仅当学习笔记 L1 loss,L2 loss, smooth L1 loss: 如果使用smooth l1损失优化模型,IoU损失评估模型,导致模型学习优化和评估阶段是不一致的,不能够完全体现模型的实际情况。 所以提出了IoU相关的loss: ......
loss 目标 smooth GIoU DIoU
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