样式 深度 作用sass
python基础 ：作用域
一 前言 环境: python 3.10.11 win10 二 关于作用域 先来一个简单的例子,如下 执行结果 如上，在eating_other函数内为变量重新赋值，指向了一个新的对象，在该函数内输出的是新值,在该函数外输出的依旧是旧值,因为给变量重新赋值所产生的影响仅仅局限在在赋值所在的函数内,对 ......
在 Python 脚本的第一行使用 #!/usr/bin/env 有什么作用
#!/usr/bin/env 告诉计算机用什么程序执行该脚本。 001、测试两个程序 [root@pc1 test]# ls ## 两个测试程序 test2.py test.py [root@pc1 test]# cat test.py ## 程序1 print('hello world') [ro ......
Spring Boot - Bean 的作用域单例和原型
单例 Spring Bean 默认作用域是单例的，也就是说 A、B、C 三个类被注入到 IoC 容器中之后，假如 B、C 都依赖了 A，那么它们依赖的 A 在内存中都是同一个对象。 容器中只有一个A的实例，B和C都将引用同一个A对象。 原型 如果想要每次注入都创建一个新的 A 实例，可以考虑将 A ......
ElasticSearch深度解析入门篇：高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解，带你避坑
ElasticSearch深度解析入门篇：高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解，带你避坑 1.Elasticsearch 产生背景 大规模数据如何检索 如：当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、oracl ......
[Leetcode] 0111. 二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,nu ......
堆、队列数据结构的特点和作用介绍
What is Stack、Queue? 栈（Stack）又名堆栈; 队列（Queue）; 堆栈的特点： 由于堆栈的栈和蘸碟的蘸同音，可以想象去火锅店吃饭，调味台上有一摞蘸碟，你是不是只能从顶上的蘸碟拿起，这就是堆栈的特点：后进先出。 队列的特点： 队列就是类似排队的数据结构，比如排队打饭，先排队的 ......
Oracle 参数 STANDBY_FILE_MANAGEMENT 官方解释，作用，如何配置最优化建议
本站中文解释 STANDBY_FILE_MANAGEMENT：用于控制应用日志文件的处理，如果设置为AUTO时，此参数将用于控制应用日志文件是被自动删除、备份或迁移，以满足物理备份恢复要求。 设置正确的方法：1. 在Oracle实例中，使用ALTER SYSTEM 命令将STANDBY_FILE_M ......
刘老师《Pytorch深度学习实践》第三讲：梯度下降
1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)：由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......
[Vue]React、Vue中的key有什么作用? (key的内部原理)
1. 虚拟DOM中key的作用: key是虚拟DOM对象的标识，当状态中的数据发生变化时，Vue会根据[新数据]生成[新的虚拟DOM] 随后Vue进行[新虚拟DOM]与[旧虚拟DOM]的差异比较，比较规则如下: 2. 对比规则: (1).旧虚拟DOM中找到了与新虚拟DOM相同的key: ①.若虚拟D ......
Qt中设置设置控件样式 — setStyleSheet
通过 setStyleSheet 来设置控件的 Style 样式 控件样式的常用设置项： 1、border：设置控件的边框样式 // 1. 无边框 QString borderNone = "border:none"; // 2. 设置边框的值需要有3个因子： 宽度，线形，颜色 QString bo ......
基于Googlenet深度学习网络的矿物质种类识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
pycharm文件中配置.gitignore后没有起作用
原因：这是因为pycharm会自动运行git add .的功能，所以.gitignore修改后，需要手动清空cached的内容，然后再add一次，这时gitignore会起作用。 解决办法： 在pycharm命令里输入： git rm -r --cached . #也可以指定文件清理缓存 git a ......
C++U5-深度优先搜索-03（记忆化搜索、剪枝和优化）
💡 根据 遗忘曲线：如果没有记录和回顾，6天后便会忘记75%的内容 笔记正是帮助你记录和回顾的工具，不必拘泥于形式，其核心是：记录、翻看、思考 思维导图 记忆化搜索图示： 剪枝和优化解释 例题讲解： 【天下第一】 #include <bits/stdc++.h> using namespace s ......
【专题】2022年中国数字孪生行业研究报告-数字孪生与产业深度融合-推动报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34041 本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，并提供数字孪生应用技术的参考。同时，本报告合集还完整系 ......
xsl样式表学习
XSL指扩展样式表语言（Extensible Stylesheet Language） 万维网联盟开始发展样式表的起因是由于对基于XML的样式表语言的需求 XSLT指XSL转换。XSLT可以将XML文档转换为其他文档，比如XHTML XSLT参考手册 XSLT元素https://www.w3scho ......
基于深度学习的自动驾驶汽车语义分割与场景标注算法研究。
自动驾驶汽车是当前研究的热点领域之一，其中基于深度学习的语义分割与场景标注算法在自动驾驶汽车的视觉感知中具有重要作用。本文将围绕自动驾驶汽车的语义分割与场景标注算法展开研究。 一、研究背景 随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶汽车逐渐成为汽车产业的重要发展方向。在自动驾驶汽车的视觉感知中，语义分割和 ......
深度学习（非线性优化）
之前做非线性优化一般都是求雅可比矩阵或者数值求导，然后通过高斯牛顿或者LM迭代求解。 这次用pytorch中的方法求解试试。 下面给一个用pytorch求解的代码，例子是之前文章中的。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as ......
**（双星号/星号）和 *（星号/星号）对参数有什么作用？
内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=**（双星号/星号）和 *（星号/星号）对参数有什么作用？ 在以下函数定义中，*args 和 **kwargs 分别表示什么意思？ def foo(x, y, *args): pass def bar(x, y, **kwargs): ......
React学习一：环境搭建、JSX基础、事件绑定、组件使用、样式控制
一、概念 React由Meta公司研发，是一个用于构建Web和原生交互界面的库。 react中文文档地址：https://zh-hans.react.dev/learn React的优势 相较传统基于DOM开发的优势：组件化的开发方式；不错的性能 相较于其他前端框架的优势：丰富的生态；跨平台支持 二 ......
Proxy Facade 在 Angular 应用 Lazy Load 中的作用
代理门面设计模式（Proxy Facade），可以将功能从懒加载的特性模块中抽象出来，而且可以用于应用程序的各个部分，如组件、服务、指令等等。 代理门面的概念 在懒加载的配置中，代理门面被定义为一个非常薄的层，它只是一个带有一些元数据的空类，并且这个门面会动态地创建一个代理，用于门面实现。一旦代码的 ......
#深度学习复现Github项目代码流程详细过程
背景要求： 已安装好anaconda及pycharm，这两个的安装可从网上学习安装，教程很多。 第一步，在Github上下载项目代码 因为第一次运行代码，找一些比较多运行成功的例子来练习，这次我找的是Github上的pix2pixGAN项目的源码，具体路径如下： https://github.com ......
Python 作用域：局部作用域、全局作用域和使用 global 关键字
变量只在创建它的区域内可用。这被称为作用域。 局部作用域 在函数内部创建的变量属于该函数的局部作用域，并且只能在该函数内部使用。 示例：在函数内部创建的变量在该函数内部可用： def myfunc(): x = 300 print(x) myfunc() 函数内部的函数 如上面的示例所解释的那样，变 ......
Python变量的作用域教程
在写代码的时候，免不了要使用变量。但程序中的一个变量并不一定是在哪里都可以被使用，根据情况不同，会有不同的“有效范围”。 看这样一段代码： def func(x): print ('X in the beginning of func(x): ', x) x = 2 print ('X in the ......
代码随想训练营第十六天（Pyhton）｜ 104.二叉树的最大深度、 111.二叉树的最小深度、222.完全二叉树的节点个数
104.二叉树的最大深度 1、后续遍历递归法 class Solution: def maxDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int: if root is None: return 0 left_depth = self.maxDepth(root. ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.7 Transformer
自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。Transformer 模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管 Transformer 最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。 10.7.1 模 ......
深度学习（统计模型参数量）
统计模型参数量，方便判断不同模型大小： import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() se ......
深度学习---实例分割网络yolact
yolact是第一个在COCO 数据集上做到实时的实例分割模型（大于30FPS），其将问题划分成两个平行的分支，一个分支由特征金字塔的P3层，经过Protonet预测mask，另一个分支通过P3-P7特征层预测类别、包围框以及mask的系数coefficient。另外还提出了比NMS更快的方法Fas ......
Go语言区块链从入门到深度实战：一站式学习Go语言与区块链技术
Go语言区块链从入门到深度实战：一站式学习Go语言与区块链技术 0 介绍 学习目标：1、理解什么是区块链；2、掌握区块链基本结构；3、构建区块链基本模型； 理论部分：1、区块链七层架构模型；2、区块链链式结构； 实践部分：1、创建区块；2、创建区块的“链”；3、访问区块链； 开发环境：GoLand ......
深度学习Python3实现自己的区块链视频课程【百行代码实现真实区块链项目】
深度学习Python3实现自己的区块链视频课程【百行代码实现真实区块链项目】 你是否会和我一样，对加密数字货币底层的区块链技术非常感兴趣，特别想了解他们的运行机制。 但是学习区块链技术并非一帆风顺，我看多了大量的视频教程还有各种课程，最终的感觉就是真正可用的实战课程太少。 我喜欢在实践中学习，尤其喜 ......