学习网络 算法fasterrcnn深度

背景 为网关提供健康检查功能时需要对节点发送http或者tcp探活请求。Openresty 提供cosocket来处理非阻塞IO。 实现 跟工程结合在一起，这里简单拼接数据结构 local function __default_check_alive(status) return status >= ......

项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_2 源码 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable from to ......

一、网络编程入门 1、网络编程概述 2、网络编程的三要素 3、IP地址 InetAddress类 示例： 4、端口 5、协议 二、UDP通信程序 1、UDP通信原理 2、UDP发送数据 示例： package com.itbianma01; import java.io.IOException; i ......

from numpy import * import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 计算两点之间的欧式距离 def dist(a, b): return sqrt(sum((a - b) ** 2)) # 生成聚类中心 def crea ......

一、Abstract 最先进的计算机视觉系统被训练用以预测一组预定的固定目标类别。这种受限的监督方式限制了它们的通用性和可用性，因为需要额外的标记数据来指定任何新的视觉概念。因此，直接从关于图像的原始描述文本中学习是一个有希望的替代方法，它利用了更广泛的因特网监督来源。 我们证明了预测哪个标题与哪张 ......

Docker网络 我们使用容器，不单是运行单机程序，当然是需要运行网络服务在容器中，那么如何配置docker的容器网络，基础网络配置，网桥配置，端口映射，还是很重要。 docker网络功能 docker的网络功能就是利用Linux的network namespace，network bridge，虚 ......

1.配置容器端口映射 我们使用容器，不单是运行单机程序，当然是需要运行网络服务在容器中，那么如何配置docker的容器网络，基础网络配置，网桥配置，端口映射，还是很重要。 这里的学习思路，是先学习基本的容器网络操作命令 后面环节深入学习docker网络配置。 容器里运行web服务，是基本需求，想要让 ......

在当今数字化时代，视频监控技术已经广泛应用于我们生活的各个领域。然而，传统的视频监控方式往往需要大量的人力进行监控和分析，这不仅效率低下，而且容易出错。为了解决这个问题，羚通公司推出了一款全新的视频智能分析平台，该平台利用先进的视频监控算法，可以实时检测并分析手机打电话的行为，从而大大提高了监控效率 ......

1.fixed fixed，它表示浮点输出应该以固定点或小数点表示法显示。当然，fixed 操作符可能最重要的还是当它与 setprecision 操作符一起使用时，setprecision 即可以以一种新的方式显示。它将指定浮点数字的小数点后要显示的位数，而不是要显示的总有效数位数。而这通常正是我 ......

1.算法思想：递归、分治（归并排序、二分查找、快速排序）、贪心（贪心策略排序+当前最优）、动态规划（最优子结构+递推式）、回溯（解空间：排列树+子集树、深度搜索+剪枝）、分支限界（解空间：排列树+子集树、广度搜索+剪枝）） 2.排序算法：（low：冒泡、插入、选择；mid：快排、归并、堆排，其他：桶 ......

不知不觉就把IA的基础学了个大概，经过上一期的学习，感觉对于网络设备的工作原理还是需要一个简单的总结 下面我们会根据设备内部的工作机制进线学习 首先我们上一期也谈到了交换机的工作原理：接受到数据帧，查看目标MAC，对应的端口转发就ok了 不过上期讲的比较模糊，这期我们就从PC如何把数据帧交给交换机， ......

好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-初级难度算法面试题合集 问: 什么是排序？说出常见的排序算法有哪几种？ 排序是计算机科学中的一种基本操作，它将一组数据按照某种顺序进行排列。排序算法是实现排序过程的具体方法。常见的排序算法有多种，它们可以根据不同的数据结构、时间复杂度和空间复杂度进行分类。以下是 ......

props props可以实现父子组件通信，不管是在vue2或者vue3，props数据还是只读的！！！不能直接修改其值；在vue3中，我们可以通过defineProps获取父组件传递的数据，且在组建内部不需要引入defineProps方法可以直接使用，如下面例子 Parent.vue //父组件 ......

参考 http://www.redis.cn/ https://www.runoob.com/redis/redis-data-types.html https://developer.aliyun.com/article/1095427 https://zhuanlan.zhihu.com/p/4 ......

Linux 网络连接三种模式 桥接模式 NAT网络地址转换 主机模式 ......

例题：503. 下一个更大元素 II 给定一个循环数组 nums （ nums[nums.length - 1] 的下一个元素是 nums[0] ），返回 nums 中每个元素的 下一个更大元素 。 数字 x 的 下一个更大的元素 是按数组遍历顺序，这个数字之后的第一个比它更大的数，这意味着你应该循 ......

【写在每个笔记前面：个人学习记录，如有错误，烦请指正，不胜感激。】 因为自己有很多野路子的操作，效率在很大程度上被限制了，于是觉得更有必要重新全面学习一下基本操作。 一是学习更多的规范化操作；二是将零散知识点整理成体系化的内容，如下仅补充自己的漏洞，持续更新。 鼠标： 中键：自己在实际操作中，还不太 ......

羚通视频智能分析平台是一项利用先进的人工智能技术进行实时监控的创新解决方案。该平台专门设计出用于森林防火的烟火识别预警系统，旨在提高森林防火的效率和准确性。 该系统的核心是烟火识别算法，它基于深度学习技术。通过对大量烟火图像数据的学习和训练，该算法形成了一套能够自动识别视频中的烟火目标并对它们进行分 ......

最近做到了很多网络流的题，一眼都挺不一眼的，凭自己也只有几道可以想到性质，但知道网络流相关知识之后就都是简单题了。 以下所有的证明都偏口胡，但有一定程度上的严谨性。 设情景下的最大流流量为 \(|F|\)。 称某个最大流方案中这条边流量所构成的流网络为使用流网络。 称流网络中每条边的容量减去某个最大 ......

为什么正则化有利于预防过拟合呢？ 通过两个例子来直观体会一下。 左图是高偏差，右图是高方差，中间是Just Right。 现在来看下这个庞大的深度拟合神经网络。知道这张图不够大，深度也不够，但可以想象这是一个过拟合的神经网络。这是的代价函数\(J\)，含有参数\(W\)，\(b\)。添加正则项，它可 ......

1、如果你想加速比直线快，那么后轮驱动更快。后轮驱动的后轮在起步时抓地力更好，让车跑得更快。汽车加速时，车身重心后移，车头上升，这正好降低了前轮驱动对驱动轮的抓地力，不利于汽车在短时间内达到更高的速度。 2、如果是同等马力的车，后驱一定要比前驱快。因为后驱加速时驱动轮不会打滑，前驱加速时驱动轮会打滑 ......

羚通视频智能分析平台的危险区域行人入侵检测算法是一种基于计算机视觉和深度学习等前沿技术的应用，它通过实时处理和分析视频图像，对行人目标进行准确识别和跟踪。该算法利用先进的计算机视觉技术，能够自动识别行人特征，如头部、身体轮廓等，并根据这些特征进行分类和预测，从而为行人入侵检测提供有力的决策支持。 当 ......

前言 经过上个章节的介绍，大家可以了解到 uni-app-pinia存储数据的基本使用方法 那本章节来给大家介绍一下 uni-app-网络请求 的基本使用方法 步入正题 首先我们打开官方文档，我先带着大家看一下官方文档的介绍：https://uniapp.dcloud.net.cn/api/requ ......

Unity3D 是一款强大的游戏开发引擎，可以用于开发各种类型的游戏，包括多人联机网络游戏。然而，在开发多人联机网络游戏时，有一些常见的误区需要注意。本文将详细解释这些误区，并提供技术解决方案和代码实现。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零基础小白，也有一些正在从事游戏开发 ......

1- 模型 模型结构 特征表示能力 训练效率 模型复杂度 鲁棒性 CNN 局部连接、权值共享的卷积结构 对局部特征提取能力强，适用于图像、语音等领域 训练效率高，可并行化处理 模型结构相对简单，参数较少，不适用于处理序列数据 对数据噪声、变形等鲁棒性一般 RNN 具有循环连接的结构，如LSTM、GR ......

模型演进卷积神经网络--循环神经网络--Transformer 卷积神经网络 CNN 主要处理图像的神经网络卷积本身是一种数学计算先观察--再记忆存储 循环神经网络 RNN 语义存在上下文的前后依赖关系循环神经网络的上一级节点的输出继续往下一级进行传递，事后对序列数据的上下文影响进行建模后续的每一个 ......

Python是一门强大而且多用途的编程语言，在数据科学、机器学习、Web 开发和软件工程等多个行业中都有广泛应用。 如果你对学习 Python 感兴趣，网上有很多免费Python资源可供您使用，包括许多免费网站，提供教程、练习和交互式编程环境。 以下是常见的学习资源，仅供参考： 1. Python官 ......

Kruskal重构树一般用于求图上任意两点间距离的最值，距离为路径上边权最值。 建树： 将边权升序排序后，依次把点对加入树中，每次把两点当前所在的树根与一个新点连边，点权为原边权，然后新加的点成为树根。 例如，对于以下最小生成树： 它的Kruskal重构树为： 性质： 对于原图上的两点，它们的距离为 ......

介绍 Trie树可以快速查找字符串，通过合并前缀来节省空间，一般用于解决字符串和最大异或和（01Trie）问题。 一般在插入字符串时，会在串的尾部打上标记，用于统计类问题。 题目 P8511 [Ynoi Easy Round 2021] TEST_68 思路 假设在树上任取两点，当两点异或值最大时， ......

Day6哈希表，数之和 By HQWQF 2023/12/19 笔记 454.四数相加II 给定四个包含整数的数组列表 A , B , C , D ,计算有多少个元组 (i, j, k, l) ，使得 A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0。 为了使问题简单化，所有的 A, B, ......