学习网络 算法fasterrcnn深度
RHEL 网络配置 --- IP转发
一、概要 1. 环境 Rocky Linux 9.1 CentOS 7.9 二、配置 1. sysctl服务 (1) 检查状态 systemctl status sysctl (2) 开启 sudo systemctl start sysctl sudo systemctl enable sysct ......
Python 算法之二分查找
## Python 算法之二分查找 ### 二分查找 * 二分查找又称折半查找 * 优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好 * 缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难 * 折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。 ### 猜数字游戏 * 1、生成一个有序列表 * 2、用户猜测某个数字是 ......
轻量级的深度学习框架Tinygrad
Tinygrad是一个轻量级的深度学习库，它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中，我们将探讨Tinygrad及其主要功能，以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。 https://avoid.overfit.cn/post/33edc61f5a414cefa4431 ......
Java学习-集合篇
# 集合 什么是集合？有什么用？ 数组其实就是一个集合。集合实际上就是一个容器。可以来容纳其他类型的数据。 集合为什么说在开发中使用的较多？ 集合是一个容器，是一个载体，可以依次容纳多个对象。 在实际的开发中，假设连接数据库，数据库当中有10条记录，那么假设把这10条记录查询出来，在java程序中会 ......
《算法学习指南》pdf电子书免费下载
在编写代码时，每位软件专业人士都需要对算法有充分的理解。在这本实用性极强的著作中，作者对一些关键的算法行了详实的描述，可以有效地提高用各种语言编写代码的质量。软件发人员、测试人员和维护人员可以在本书中学会如何使用算法，以创造性的方式解决计算性问题。 本书各章内容前后衔紧密，环环相扣，用醒目的图表有条 ......
轻松配置深度学习模型 ?
动动发财的小手，点个赞吧！  由于所有模块都需要大量参数和设置，因此管理深度学习模型可能很困难。训练模块可能需要诸 ......
[QML]事无巨细开始实践QML开发（一）什么是QML，为什么学习QML，先写一个简单的页面
# [QML]从零开始QML开发（一）什么是QML，为什么学习QML，先写一个简单的页面 ## QML开发和QWidget开发的区别 QML（Qt Meta-Object Language）是Qt提供的一种声明性语言，用于快速创建用户界面。相对而言，Qt Widgets是基于C++的桌面应用程序开发 ......
vMware-Centos7网络连接设置
# 原文链接:https://blog.csdn.net/zacry/article/details/124229889 VmWare 12.5.9 build-7535481[安装CentOS](https://so.csdn.net/so/search?q=安装CentOS&spm=1001.2 ......
【深度学习】参数量、模型大小、显存
对于一个深度学习神经网络来说，其通常包含很多卷积层，用于不断提取目标的特征，或对目标进行最终定位或者分类。 1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中，最常见的数据格式是float32，占4个字节（Byte）。类似地，float16，占2个字节。1024个字节为1KB，1024x1024个字节 ......
基于SURF+Affine+Ransac+ICP算法的三维点云室内场景重建matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 三维点云室内重建是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以为现实世界中的建筑空间提供高精度的三维模型。在这个领域中，SURF+AFFINE+RANSAC+ICP算法是一种常用的方法。本文将对这些算法进行详细介绍，并探讨 ......
基于DCT变换和ZigZag的图像压缩算法matlab性能仿真,仿真输出不同压缩率与图像质量的关系
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 图像压缩是一种广泛应用的技术，它能够在不影响图像质量的前提下，减少图像所占用的存储空间。本文将介绍一种基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT）和ZigZag扫描的图像压缩算法， ......
Redis学习经验
Redis 各位读者朋友你们好，我是你们的好朋友IT黑铁，最近巩固加深Redis中将经验记录了下来，其中若有错误请多指教！ 学习途径： B站黑马程序员的Redis视频 注：由于部分ppt图片过于的好和部分知识基本不需要扩展，我就直接截取了黑马程序员的ppt图片，万分感谢！ 概述Redis是一款键值对 ......
神经网络第二周
Classic networks： LeNet-5，针对灰度图像训练的 AlexNet VGG（VGG-16，16表示的是包含16个卷积层和全连接层；卷积层后面跟着可以压缩图像大小的池化层，池化层缩小图像的高度和宽度） ResNet（残差网络） ResNetws是由残差块构建的 看过程 在残差网络中 ......
Markdown学习
Markdown学习 标题 三级标题 四级标题 字体 Hello,World! Hello,World! Hello,World! Hello,World! 引用 选择狂神说Java，走向人生巅峰 分割线 三个-，或者三个* 图片 超链接 点击跳转到犬汰twitter 列表 A B C A B C ......
关于我的Shader学习笔记
由于发布的博客是笔记性质，肯定会在一些方面描述的不够详细。如果对于我的笔记有什么疑问，欢迎私信我提问！ 本笔记参考书籍：《Unity Shader入门精要》冯乐乐著 《3D游戏与计算机图形学中的数学方法》 《Introduction to 3D Game Programming with Direc ......
基于PCA降维的交通标志训练和识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 交通标志识别一直是计算机视觉和机器学习领域的研究热点之一。PCA（Principal Component Analysis）降维算法是一种常用的特征提取方法，可以将高维数据降低到低维空间中。本文介绍一种基于PCA降维的交通标志训练和识别算法，该算法可以从交通标志图像中提取特征，并训 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （44）-- 算法导论6.1 1题
# 一、在高度为h的堆中，元素个数最多和最少分别是多少? ## 文心一言： 在高度为 h 的二叉搜索树（BST）中，元素个数最多和最少的情况分别如下： 1.最多情况：当每个节点都包含两个子节点时，BST 中的元素个数最多。此时，BST 中的元素个数为 2^(h+1) - 1。 2.最少情况：当 BS ......
吴恩达卷积神经网络
过滤器、padding（6）、卷积步长（7）、三维卷积、池化层 神经网络的前几层如何检测边缘，有些后面的层可能检测到物体的部分，更靠后的一些层，可能检测到完整的物体 eg：给一个例子，可能首先检测图片中的垂直边缘，或者那你想检测水平边缘 这是6*6*1的灰度矩阵，不是6*6*3的，因为没有RGB三通 ......
大数据学习+1
什么是大数据 狭义上：大数据是一类技术栈，是一种用来处理海量数据的软件技术体系 广义上：大数据是数字化时代，信息化时代的基础（技术）支撑，以数据为生活赋能。 大数据的核心工作 大数据的核心工作其实就是：从海量的高增长、多类别、低密度的数据中挖掘出高质量的结果。 ......
学习总结
这次实训实践操作了对于一款天气系统手机软件的最基本逻辑框架的搭建，学习了OPENHARMONY这个插件的相关使用和学习途径的获取。 具体实训内容为：使用了 API9 的开发版本,实现主要功能构成,主要是理解学习掌握天气软件的具体开发代码和思路,偏向前端开发。 学习过程中经常遇到很多配置问题，但是在老 ......
网络计划技术——供应链网络规划案例
供应链网络是由供应商、制造商、分销商和零售商等组成的一个综合体系，用于管理和协调产品的流动和交付。它涵盖了从原材料采购到产品销售的整个过程，包括物流、库存管理、信息流等方面。一个高效的供应链网络能够实现资源的优化配置、降低成本、提高交付速度和客户满意度，从而增强企业的竞争力和业务成功。供应链网络是由 ......
基于python的 Web 开发框架学习笔记
转载请注明 来源:http://www.eword.name/ Author：eword Email:eword@eword.name python专题目录 基于python的 Web 开发框架学习笔记 详细记录Eword的python入门过程 IDE环境推荐 # 【推荐】 VSCode+Pytho ......
基于python的 Web 开发框架学习笔记
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关于python学习笔记
转载请注明 来源:http://www.eword.name/ Author：eword Email:eword@eword.name 关于python学习笔记 详细记录Eword的python入门过程 IDE环境推荐 # 【推荐】 VSCode+Python+pip+Virtualenv 或 # ......
关于python学习笔记
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Python学习笔记专题目录
转载请注明 来源:http://www.eword.name/ Author：eword Email:eword@eword.name Python学习笔记专题目录 首页 Python 学习笔记 MacBook 搭建python开发环境 【必须】安装Python 【必须】安装pip 【必须】virt ......
一致性哈希算法
请求和后端ip地址计算hash值%2^32。 把请求转给按顺时针找到的后端IP。如果后端IP挂了，原本转给其他后端IP的请求不变。为了增强均衡性，可以增加虚拟节点。 参考资料nginx 负载均衡/一致性哈希 ......
RAW域算法之坏点消除DPC
坏点检测/消除 (Defect Pixel Detection/Correction) 与FPN 类似，坏点的产生也与 Sensor 的工艺有关。与FPN 不同的是，坏点有固定点和疑似坏点两种。而后者的出现相对不固定，会随着曝光时间以及温度的变化而变。因此进行坏点消除之前需要首先进行坏点检测 (De ......
RAW域算法之固定模式噪声消除FPN
固定模式噪声消除 (Fixed Pattern Noise Remove) 由于 Sensor 工艺的原因导致了 Sensor 会在固定的位置产生相对固定的随时间变化较小的噪声，称之为固定模式噪声。固定模式噪声一般出现于 CMOS Sensor，并且 Sensor的模拟增益或者列增益开的越大，固定模 ......
RAW域算法处理之LDC
镜头畸变校正lens distortion correction 常见的镜头畸变有两种，一种是桶形失真，常出现于短焦大视角镜头；一种是枕形失真，常出现于变焦镜头的长焦段，如图所示。通过镜头畸变校正期望校正后的图像中垂直和水平直线依然保持垂直和水平。校正算法原理：一般分两步，首先通过 calibrat ......