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深度 双手 方法211

室内单目深度估计-3

注： 研究方向为depth estimation，欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。 1. 论文简介 论文题目：MonoIndoor: Towards Good Practice of Self-Supervised Monocular Depth Estimation for ......
深度

RxJava 异常时堆栈显示不正确？解决方法都在这里

本文首发我的博客，github 地址 大家好，我是徐公，今天为大家带来的是 RxJava 的一个血案，一行代码 return null 引发的。 前阵子，组内的同事反馈说 RxJava 在 debug 包 crash 了，捕获到的异常信息不全。（即我们捕获到的堆栈没有包含我们自己代码，都是一些系统或 ......
堆栈 方法 RxJava

Python核对遥感影像批量下载情况的方法

本文介绍批量下载遥感影像时，利用Python实现已下载影像文件的核对，并自动生成未下载影像的下载链接列表的方法~ ......
遥感 影像 情况 方法 Python

Python自动合并Word文件同时添加分页符的方法

本文介绍基于Python，实现对多个Word文档加以自动合并，并在每次合并时按要求增添一个分页符的方法。 现有多个Word文档文件，需将其按名称顺序合并为一个新的Word文件，且需保证每一次合并时，都另起一页（即新的Word文件一页中，不能出现两个及以上的原本单个Word文件的内容）。 一般的，实现 ......
同时 文件 方法 Python Word

深度学习基础-优化算法详解

所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，网络参数初始化决定模型是否收敛，而优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 ......
算法 深度 基础

修改ctags让fzf.vim插件显示C,C++方法声明的标签

背景 在 vim 中使用 fzf.vim 插件可以进行方便的搜索文件, 源码TAG, GIT 记录等, 最近抽空看了下 BTags 命令在 c, c++ 文件中, 无法显示头文件中的函数声明 标签问题. 比如在头文件中有如下一个函数声明, 使用 BTags 命令是无法显示出这个函数原型的. /* 函 ......
插件 标签 方法 ctags fzf

深度学习-RNN

I.前言 介绍RNN的概念和应用 RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一类能够处理序列数据的神经网络，它在处理时考虑了之前的状态，因此能够对序列数据中的每个元素进行建模和预测。 RNN的应用非常广泛，特别是在自然语言处理和时间序列分析方面。以下是RNN在各个领域 ......
深度 RNN

深度学习-LSTM

前言 神经网络的历史和背景 神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，它由大量简单的神经元单元组成，通过它们之间的连接和传递信息来模拟人脑的学习和推理过程。神经网络起源于上世纪40年代，当时Warren McCulloch和Walter Pitts提出了一种可模拟生物神经元的数学模型，这是第一个神经 ......
深度 LSTM

深度复盘-重启 etcd 引发的异常

作者信息： 唐聪、王超凡，腾讯云原生产品中心技术专家，负责腾讯云大规模 TKE 集群和 etcd 控制面稳定性、性能和成本优化工作。 王子勇，腾讯云专家级工程师， 腾讯云计算产品技术服务专家团队负责人。 概况 作为当前中国广泛使用的云视频会议产品，腾讯会议已服务超过 3 亿用户，能高并发支撑千万级用 ......
深度 etcd

Python 发展趋势：与 Rust 深度融合、更易于编写 Web 应用

大家好，我是猫哥，好久不见！2022 年末的时候，我不可避免地阳了，借着身体不舒服就停更了，接踵而至的是元旦和春节假期，又给自己放了假，连年终总结也鸽了，一懈怠就到了 2 月中旬…… 现在是我家娃出生的第三个月，全家人大部分的时间和精力都在他身上，结果是幸福与疲累共存。新生儿是那么的可爱，又是那么的 ......
深度 趋势 Python Rust Web

探索：优雅地实现异步方法的并行执行

接上篇 通过一个示例形象地理解C# async await 非并行异步、并行异步、并行异步的并发量控制 (废话删了) 没有语法糖，代码一样写，java8没有语法糖，一样能写出高性能代码。但有了C# async await语法糖，水平一般的普通的业务程序员，哪怕很菜，也能写出高性能高吞吐量的代码。 标 ......
方法

符号化方法

解析组合试图从一个较为机械化的方式帮助我们将组合计数问题从模型直接转为生成函数。 —— $\text{EntropyIncreaser}$ 解析组合为我们提供了一套能处理一系列组合结构计数和渐进估计的方法，分为解析和组合两个部分。 解析的部分主要讨论了如何近似生成函数的系数，而组合的部分则着眼于操作 ......
符号 方法

django框架之drf：4、序列化器常用字段及参数，序列化器高级用法之source，定制字段数据的两种方法，多表关联反序列化的保存，ModelSerializer的使用

Django框架之drf 一、序列化器常用字段及参数 # 序列化类 》字段类 CharField，除此之外还有哪些其他的 # 序列化类 》字段类，字段类上，传属性的 ，序列化类上，也可以写属性 models.CharField(max_length=32) 1、常用字段 | 字段 | 字段构造方式 ......
序列 字段 ModelSerializer 框架 常用

室内单目深度估计-2

注： 研究方向为depth estimation，欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。 1. 论文简介 论文题目：Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation Paper地址：https://openaccess.t ......
深度

Python 同步和异步使用Redis集群的方法

目前在做Python项目用到同步和异步的方法使用Redis单机，现在要增加兼容Redis集群。也就说当前项目用到中同步单机，同步集群，异步单机，异步集群都用到了。 ......
集群 方法 Python Redis

Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口，实现深度学习神经网络回归的具体方法。 () 1 写在前面 1. 本文介绍的是基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口；关于Keras接 ......
DNNRegressor TensorFlow 深度 代码 Python

Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFl ......
神经网络 TensorFlow Sequential 深度 神经

Python自动批量修改文件名称的方法

本文介绍基于Python语言，按照一定命名规则批量修改多个文件的文件名的方法。 已知现有一个文件夹，其中包括班级所有同学上交的作业文件，每人一份；所有作业文件命名格式统一，都是地信1701_姓名_学习心得格式。 现需要对每一位同学的作业文件加以改名，有很多种需求。 第一种需求，将每一位同学作业文件名 ......
名称 文件 方法 Python

深度剖析 Linux 伙伴系统的设计与实现

在上篇文章 《深入理解 Linux 物理内存分配全链路实现》 中，笔者为大家详细介绍了 Linux 内存分配在内核中的整个链路实现： 但是当内核执行到 get_page_from_freelist 函数，准备进入伙伴系统执行具体内存分配动作的相关逻辑，笔者考虑到文章篇幅的原因，并没有过多的着墨，算是 ......
深度 伙伴 系统 Linux

深度学习炼丹-数据标准化

当我们处理的数据具有不同尺度时，执行数据标准化操作是很有必要的。本文给出了数据标准化(Normalization)的定义、常用方法以及为什么要做数据标准化，并给出相关代码实现。 ......
深度 标准 数据

Vue 中 Promise 的then方法异步使用及async/await 异步使用总结

转载请注明出处： 1.Promise 的 then 方法使用 then 方法是 Promise 中 处理的是异步调用，异步调用是非阻塞式的，在调用的时候并不知道它什么时候结束，也就不会等到他返回一个有效数据之后再进行下一步处理； 想了解 Promise 的使用，可以看这篇文章： ES6 中 Prom ......
Promise 方法 async await then

使用gm/ID方法设计二级运算放大器

1 设计指标 运算放大器采用图1所示的电路结构，电路中的电流源均采用共源共栅结构，可以获得较高的共模抑制比和电流复制精度。其性能指标为增益带宽积GBW=100MHz，负载电容CL=2pF。本设计采用的工艺库中NMOS的最小沟道长度为0.5μm，PMOS的最小沟道长度为0.55μm。 图1 二级运算放 ......
运算放大器 放大器 方法 gm ID

C#调用js库的方法

前言 用.net6开发一个Winform程序，处理Excel文件，并把结果导出Excel文件。 要用到两个算法，一是turf.js库的booleanPointInPolygon方法，判断经纬度坐标是否在区域内；二是经纬度纠偏算法，因为对方给的区域坐标集合有偏移，需要纠偏。 这两个算法，网上找C#的实 ......
方法

element上传图片组件使用方法|图片回显|格式转换base64

upload上传组件的使用方法 上传图片后自动上传（也可以手动上传），图片上传成功后由后端返回特定图片地址，在表单提交后将表单数据同图片地址一并返回即可完成图片上传功能。 组件HTML <!-- 上传图片 --> <div style="margin: 4px 0">图片上传（仅支持jpg、png格 ......
图片 使用方法 组件 element 格式

STM32 学习方法

前言 学习知识要掌握有效的学习方法，学习技术也是一样，本篇分享关于我学习 STM32 后总结的学习方法。 推荐的学习方法 系统学习 在网上购买一款开发板，使用开发板+开发板配套视频教程+开发板配套源码+芯片官方手册搭配学习。 安富莱、正点原子、野火，这三家公司研发的开发板都挺不错，可自由选择一款作为 ......
学习方法 方法 STM 32

Java类、对象以及(静态)方法的探讨

大家好，这是我的第一篇博客。在这里我想跟大家分享一下Java最基础的Class and Object，也就是我们熟说的类和对象，以及对Java方法的探讨。 初学时的我因为没有对这里面的每一行代码思考透彻，在学习Java中级时感到愈加困难，像是在搭建一栋地基不断摇晃的大楼，越往上盖，越是觉得自己轻浮。 ......
静态 对象 方法 Java

微信小程序转发onShareAppMessage设置path参数后在onload获取不到值的原因和解决方法

官方实例：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/reference/api/Page.html#onShareAppMessage-Object-object 官方实例代码如下： Page({ onShareAppMessage() { c ......
onShareAppMessage 参数 原因 程序 方法

深度学习基础-损失函数详解

大多数深度学习算法都会涉及某种形式的优化，所谓优化指的是改变 x 以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务，我们通常以最小化 f(x) 指代大多数最优化问题。损失函数大致可分为两种：回归损失（针对连续型变量）和分类损失（针对离散型变量）。常用的减少损失函数的优化算法是“梯度下降法”（Gradien... ......
函数 深度 损失 基础

[深度学习] 基于切片辅助超推理库SAHI优化小目标识别

对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小 ......
小目 深度 SAHI

深度学习之Transformer网络

【博主使用的python版本：3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
Transformer 深度 网络
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