学习网络 算法fasterrcnn深度

首先这个是链式法则：  ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog ......

20. 有效的括号 特点： 左括号之后，可能还会有左括号，但是只要有右括号，那么它必须立刻和最近的左括号 代码： 1 char returnRightChar(char &c) 2 { 3 switch (c) 4 { 5 case '[': return ']'; 6 case '(': retu ......

 # 1 Basic Rule ![image](https://img2023.cnblogs.com/ ......

# 1 单输出感知机  ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog ......

在计算机眼中，图像就是由一个个像素点组成，而像素点中，又有三个值（ R ，G ，B ），也就是红、绿、蓝三个颜色，即三原色。 故，opencv默认的读取图片的格式是RGB。 一般格式： import cv2import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as ......

一、简介 官网： https://spring.io/projects/spring-framework#overview 官方下载工具： https://repo.spring.io/release/org/springframework/spring/ github下载： https://git ......

本文探讨了深度链接在知识管理和理解上的重要性。深度链接不仅允许我们直接回到原始的上下文进行重新思考，还可以在不同内容层次间灵活跳转和关联，从而更深入全面地理解一个主题。 文章首先对深度链接与转述进行了对比，指出虽然转述能够帮助我们用自己的话来理解和消化信息，但在处理复杂信息和构建知识网络的过程中，... ......

[toc] ### 题目链接： https://www.acwing.com/problem/content/description/4911/ ### 题目分析： >数据范围最大$10^{14}$，所以如果采用枚举一定会**TLE**，因为只有$10^5$天会运来新的草，所以我们可以只考虑运草的天 ......

# TCP编程 ## 1、网络编程分类 包括TCPsocket编程（底层基于tcp/ip协议）和b/s结构的http编程（使用的是http协议，但是底层是tcp socket实现的） 资料：尚硅谷的TCP资料（3卷），可以咸鱼找下资料看下 ## 2 TCPsocket编程 windows查看端口密码 ......

排列组合是数学中一项非常重要、基础的内容，可以解决许多与计数有关的问题。 让我们先从最基本的数数学起。 ......

博客推行版本更新，成果积累制度，已经写过的博客还会再次更新，不断地琢磨，高质量高数量都是要追求的，工匠精神是学习必不可少的精神。因此，大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言，你们的支持是我最大的动力，你们敢投，我就敢肝 ......

公司计划面试 2N 人。第 i 人飞往 A 市的费用为 costs[i][0]，飞往 B 市的费用为 costs[i][1]。返回将每个人都飞到某座城市的最低费用，要求每个城市都有 N 人抵达。示例：输入：[[10,20],[30,200],[400,50],[30,20]]（第i个人飞往两个城市的 ......

## 问题 有一条直线 $y=\frac{Px+K}{Q}$，其中 $P\ge 0$ 且 $0\le K Info _Euclid(ll p, ll q, ll k, ll xlim, const Info& u, const Info& r) { if (!xlim) return Info(); ......

希尔排序的实现 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef int KeyType; typedef struct { KeyType *elem; /*elem[0]一般作哨兵或缓冲区*/ int Length; }SqList; void Creat ......

修建道路 #include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> using namespace std; int inf=0x3f3f3f; int map[105][105],dis[105],book[105]; int m,n; in ......

7-1 jmu-ds-实现KMP 分数 10 #include<stdio.h> #include<iostream> #include<string.h> using namespace std; const int MAX_LEN = 20010; //本题运用到字符串比对中的next[j]求法 ......

C++是一门有着四十年历史的语言，先后经历过四次版本大升级（诞生、98、11、17（20），14算小升级）。每次升级都是很多问题和解决方案的取舍。了解这些历史，能更好地帮助我们理清语言的发展脉络。所以接下来我将借它的发展历程，谈一谈我对它的理解，最后给出我认为比较合理的学习路线指南。 ### C++ ......

首先要求百度这个网站注册一个账号，申请TTS的使用权限：https://ai.baidu.com/tech/speech/tts 点击立即使用，一系列操作之后可以领取免费试用的资格 创建相关应用就可以获取到程序里面要用的key了 最后程序里还要引用两个nuget包，一个是百度的AI包另外一个是NAu ......

# 网络工程设计--结构化布线总结 ## 结构化布线系统 ### 概念 > 它是一种跨学科、跨行业的系统工程，能够满足支持综合性的应用。 ### 特点 - 良好的综合性、兼容性。 - 适应性强，使用灵活。 - 易扩展，便于维护。 - 科学性、经济实用性。 ## 结构化布线系统的六种子系统 ### 1 ......

# 1 梯度下降简介 ## 1.1 什么是梯度下降  梯度是一个向量 ![image](https:// ......

新手友好bert4keras https://spaces.ac.cn/ 在鹅厂实习阶段，follow苏神（科学空间）的博客，启发了idea，成功改进了线上的一款模型。想法产出和实验进展很大一部分得益于苏神设计的bert4keras，清晰轻量、基于keras，可以很简洁的实现bert，同时附上了很多 ......

1.算法仿真效果 matlab2022a/vivado2019.2仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 点和线是做图像分析时两个最重要的特征，而线条往往反映了物体的轮廓，对图像中边缘线的检测是图像分割与特征提取的基础。边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度 ......

添加文档 新增文档的DSL语法如下： POST /索引库名/_doc/文档id { "字段一":"value1", "字段二":"value2", "字段三":{ "子属性1"："value3", "子属性2":"value4" } } 示例： #插入文档 POST /heima/_doc/1 { ......

深度学习的框架 TensorFlow Pytorch PaddlePaddle 深度学习模型 CNN LSTM Attention机制 Seq2Seq 损失函数 优化方法 特征表示 TRANSLATE with x English Arabic Hebrew Polish Bulgarian Hin ......

今天来学习下车床(lathe)建型及粒子系统，babylon.js有一个很强大的函数CreateLathe，可以将一段路径经过旋转后，形成1个shape，这么说有点抽象，比如下面这张图： 其中的关键点坐标为： const fountainProfile = [ new BABYLON.Vector3 ......

# 1. 问题回顾 在上节的再谈宝可梦、数码宝贝分类问题上,我们提出了机器学习的分类原理.并提出了一个矛盾点:当可选参数过多,loss会变小,但理想和现实差距会很大;当可选参数比较少,loss会变大,但理想和现实差距会减小.现在我们需要一个Loss小,可选参数也少的模型. ![image](http ......

四，vue中的AJAX 比较了各种AJAX的方式，xhr，jQuery，fetch,综合考虑都不好，直接就G了，xhr学过，fetch了解过，jQuery听说过，结果最后表示要用axios。。。点个海克斯“考前恶补”。 1.配置代理 <template> <div> <button @click=" ......

一、模板 # 伪命令 .PHONY: clean compileSo compileExe run: compileExe @./main compileExe: compileSo @g++ main.cpp -Llib -lsoowCapture -lcamapi -lpthread =lIma ......

经过建民老师几次测验我发现我是真写不完那个web系统项目，然后如果真的打分的话，不会很高。 所以接下来时间我要学习一些java web模板。 这个模板吧主要是基于springboot的系统模板。我学习一下，等下次测验就可以快点。 ......

OpenAI 中的词向量（word embedding）是基于大规模语料库的机器学习模型学习出的，通常使用神经网络来训练。这些向量被训练为能够代表词汇的语义和上下文信息，并能够在进行自然语言处理任务时被较好的应用。 传统的词向量通常是将单个单词映射到一个高维空间中的向量，并根据上下文信息进行训练。O ......