学习网络 算法fasterrcnn深度

Request 爬虫的 SSL 连接问题深度解析

SSL 连接简介 SSL(Secure Sockets Layer)是一种用于确保网络通信安全性的加密协议,广泛应用于互联网上的数据传输。在数据爬取过程中,爬虫需要与使用 HTTPS 协议的网站进行通信,这就牵涉到了 SSL 连接。本文将深入研究 Request 爬虫中的 SSL 连接问题,并提供解 ......
爬虫 深度 Request 问题 SSL

【Unity】伪随机算法之PRD

概念 在游戏制作中通常会有暴击等概率性事件,有两种方法实现,一种就是正常使用随机算法实现,真随机受人品影响,对游戏体验极不友好,所以就提出了伪随机概念,常见的就是PRD算法。 P(N) = C * N P 为最终概率 C 为概率增量 N 为次数 随着攻击次数增加 概率增加,当暴击时将N重置为1,没有 ......
算法 Unity PRD

Grafana学习(9)—— Alerting - Labels and annotations

1. 简介 Labels and annotations contain information about an alert. Both labels and annotations have the same structure: a set of named values; however t ......
annotations Alerting Grafana Labels and

羚通视频智能分析平台抽烟识别 打电话识别 视频监控抽烟、打电话识别算法预警

羚通视频智能分析平台是一款基于人工智能技术的智能监控系统,旨在实现对视频中的抽烟、打电话等违规行为的自动识别和预警。该平台采用深度学习算法,通过对大量标注数据的学习,能够准确地识别出视频中的抽烟、打电话等行为,并实时生成预警信息,提醒相关人员进行处理。 在抽烟识别算法方面,该平台通过分析视频画面中的 ......
视频监控 视频 算法 智能 平台

神经网络中间层特征图可视化(输入为音频)(二)

相比(一)个人感觉这种方法更好 import librosa import numpy as np import utils import torch import matplotlib.pyplot as plt class Hook: def __init__(self): self.featu ......
中间层 神经网络 特征 神经 音频

11.21学习小结 //LCA

倍增求LCA 参考博文:https://www.cnblogs.com/hulean/p/11144059.html 参考博文:https://www.cnblogs.com/jvxie/p/4854719.html · 记录每个点的深度,和往前2^i的祖先。 · 先把两个点提到同一高度,再统一开始 ......
小结 11.21 LCA 11 21

Grafana学习(9)—— Alerting - Alerting on numeric data

This topic describes how Grafana managed alerts are evaluated by the backend engine as well as how Grafana handles alerting on numeric rather than tim ......
Alerting Grafana numeric data on

Grafana学习(8)——Introduction to Alerting

Whether you’re just starting out or you’re a more experienced user of Grafana Alerting, learn more about the fundamentals and available features that ......
Introduction Alerting Grafana to

羚通视频智能分析平台建筑工地安全帽识别 矿区智能安全帽算法检测

随着科技的飞速发展,人工智能已经逐渐渗透到我们生活的各个领域。在建筑工地和矿区等高风险环境中,如何确保员工的人身安全,防止意外事故的发生,一直是企业和管理者关注的焦点。近年来,羚通视频智能分析平台凭借其卓越的技术实力,为建筑工地和矿区的安全帽识别提供了全新的解决方案,有效提升了安全管理的效率和水平。 ......
安全帽 智能 矿区 工地 算法

Grafana学习(7)——Alerting

Grafana Alerting allows you to learn about problems in your systems moments after they occur. Monitor your incoming metrics data or log entries and se ......
Alerting Grafana

Linux学习记录:文件查找、打包压缩及解压

1.文件查找 echo命令可以查看变量path的值。 locate命令可以让用户快速查找到所需要的文件或目录。 与locate命令相比,find命令搜索速度较慢,它并不会索引目录,而是对整个目录进行遍历,这会占用很多系统资源。 find命令可以按照文件大小、时间、文件属主、属组、文件类型、文件权限查 ......
文件 Linux

羚通视频智能分析平台人员入侵算法识别 重点区域人员徘徊视频监控算法检测

羚通视频智能分析平台是一款专门用于视频监控进行算法分析、识别的工具,具备识别监控区域内行人入侵的功能。一旦检测到入侵行为,系统会立即触发报警,并通过声光电等方式提醒安全人员采取相应措施。 在实际应用中,例如工厂区域,该平台的识别率在复杂场景中超过90%,为用户提供了高度可靠的安全保障。无论是大型工厂 ......
算法 人员 视频监控 视频 区域

算法分析-三壶谜题

一.题目需求 有一个充满水的8品脱的水壶和两个空水壶(容积分别是5品脱和3品脱)。通过将水壶完全倒满水和将水壶的水完全倒空这两种方式,在其中的一个水壶中得到4品脱的水。 二、算法思想 1.算法分析1.1. 采用的算法思想是将某个时刻水壶中水的数量看作一个状态,用一个长度为3的数组表示。1.2. 初始 ......
算法

python基础学习

注释 Comment 单行注释,使用 # 开头,只能写在一行中 多行注释,使用 ''' 或 """ 包裹起来,头尾都是3个(python中'与“无太大区别) 注释并不会被当做代码处理 # magic comment 除外 输出 一个内容print() 的作用是将填入的内容显示在 Console 中, ......
基础 python

C/C++ 常见数组排序算法

本文介绍了几种常见的排序算法的实现,包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序和快速排序。冒泡排序通过多次遍历数组,比较并交换相邻元素,逐步将较小元素“浮”到数组顶端,时间复杂度为O(n^2)。选择排序通过选择未排序部分的最小元素进行交换,逐步完成整个数组排序,同样具有O(n^2)的时间复... ......
数组 算法 常见

《安富莱嵌入式周报》第327期:Cortex-A7所有外设单片机玩法LL/HAL库全面上线,分享三款GUI, PX5 RTOS推出网络协议栈,小米Vela开源

周报汇总地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 1、2023 Hackaday大赛胸牌开源 Vectorscope-main.zip (66.83MB) https://gi ......
小米 周报 玩法 单片机 外设

Grafana学习(6)——Introduction to exemplars及Glossary

An exemplar is a specific trace representative of measurement taken in a given time interval. While metrics excel at giving you an aggregated view of ......
Introduction exemplars Glossary Grafana to

Grafana学习(5)——Introduction to histograms and heatmaps

A histogram is a graphical representation of the distribution of numerical data. It groups values into buckets (sometimes also called bins) and then c ......
Introduction histograms heatmaps Grafana and

学习笔记11

关于知识点 知识点归纳 第十三章 TCP/IP和网络编程 13.1 网络编程简介 网络编程是指编写应用程序以实现计算机网络之间的通信和数据交换。网络编程涉及到一系列的技术和协议,包括套接字编程、网络协议(如TCP/IP、HTTP等)、分布式计算技术等。在网络编程中,开发者需要了解网络分层模型(如OS ......
笔记

Grafana学习(4)——Time series dimensions

In Introduction to time series, the concept of labels, also called tags, is introduced: Another feature of a TSDB is the ability to filter measurement ......
dimensions Grafana series Time

Spring5学习随笔-基础注解编程

主要介绍了Java的Spring框架中的注解编程。第一章首先介绍了注解编程的概念,即在类或方法上添加特定的注解来完成特定功能的开发。然后解释了为什么要学习注解编程,主要原因是注解开发方便且与Spring框架的发展潮流相符合。接着介绍了注解的作用,包括替换XML配置和替换接口实现调用双方的契约性。第四... ......
注解 随笔 Spring5 基础 Spring

Grafana学习(3)——Introduction to time series

Imagine you wanted to know how the temperature outside changes throughout the day. Once every hour, you’d check the thermometer and write down the tim ......
Introduction Grafana series time to

vue学习笔记(借鉴其他笔记不是本人书写)

文章目录 一. Vue基础 认识Vue.js Vue安装方式 Vue的MVVM 二. Vue基础语法 生命周期 模板语法 创建Vue, options可以放什么 语法 综合 v-on v-for遍历数组 v-model表单绑定 v-model结合radio类型使用 v-model结合checkbox ......
笔记 vue

学习ESP32——使用SquareLine_Studio自定义一个UI界面学习ESP32——使用SquareLine_Studio自定义一个UI界面

原文:https://blog.csdn.net/Jeremyrev/article/details/131854181 打开SquareLine_Studio软件,先生成一个项目,这里我选择乐鑫官方的板子 选择File→Project Settings选择导出的地址,点击APPLY CHANGES ......

FP-Growth算法全解析:理论基础与实战指导

本篇博客全面探讨了FP-Growth算法,从基础原理到实际应用和代码实现。我们深入剖析了该算法的优缺点,并通过Python示例展示了如何进行频繁项集挖掘。 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 ......
算法 实战 FP-Growth 理论 基础

vim编译器的学习了解

首先,我学会了如何在Linux系统中安装Vim。虽然大多数Linux发行版都预装了Vim,但我还是决定亲手编译安装,以便更好地理解这个编辑器。通过源代码编译的方式,我深入了解了Vim的组成结构和依赖关系,这为我后续的学习打下了坚实的基础。 Vim的编辑模式是初学者常常感到困扰的地方,但也是它独特之处 ......
编译器 vim

学习linux文件操作

这节课开始学习文件和文件夹的创建、复制、移动和删除。touch命令让我能够创建新文件,cp和mv命令使我可以复制和移动文件或目录。对于文件删除,rm命令虽然强大,但也需要小心使用,以免误删重要文件。 Linux的文件权限系统也是我学习的重要部分。chmod命令允许我更改文件的权限,而chown命令则 ......
文件 linux

学习文件管理

第一次正式开始学习linux,第一个接触到的文件管理,打开终端,首先了解的是文件的路径,路径是什么怎么查看路径,怎么设置路径,使用pwd命令查看路径,cd设置路径,了解完路径就开始学习关于目录的操作,首先是创建目录通过mkdir实现,在当前选定路径下之间生成目录,也可以通过加-p实现多层目录创建,耳 ......
文件

学习记录笔记

学习记录笔记 A*算法 奇乐编程学院B站视频 练习网站 ......
笔记

深度学习笔记2:数据增强

上一节由于训练数据集样本量较小,模型过早拟合最终我们在测试数据集的分类精度只达到了70%,本章节我们通过使用数据增强降低过拟合的方法。使用数据增强之后,模型的分类精度将提高到 80%~85%。数据增强是指从现有的训练样本中生成更多的训练数据,做法是利用一些能够生成可信图像的随机变换来增强(augme... ......
深度 笔记 数据