笔记opencv
数论学习笔记
数论分块 求 \(\sum f(i)g(\biggl\lfloor \dfrac{n}{i} \biggr\rfloor)\)，并且 \(f(i)\) 的前缀和可以快速计算。 发现 \(\biggl\lfloor \dfrac{n}{i} \biggr\rfloor\) 的取值只有根号种，暴力做就完 ......
[最优化方法笔记] 梯度下降法
1. 梯度下降法 无约束最优化问题一般可以概括为： \[\min_{x \in \mathbb{R}^n}f(x) \]通过不断迭代到达最优点 \(x^*\)，迭代过程为： \[x^{k + 1} = x^k + \alpha_k d^k \]其中 \(d^k\) 为当前的 搜索方向，\(\alph ......
【graphviz笔记】用graphviz画UML类图
digraph UMLClassDiagram { // 指定节点类型，这样节点才会变成UML的类图矩形 node [shape=record, fontname="Arial"]; // 定义节点数据 // 其中“|”会渲染成横线； // \l表示向左对齐，同时换行 // \n表示居中对齐，同时换 ......
linux 学习笔记
计算机硬件软件体系 冯诺依曼体系结构 1.计算机处理的数据和指令一律用二进制数表示 2.顺序执行程序 3.计算机硬件由运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备五部分组成 计算机硬件组成、 1.输入设备 键盘鼠标2.输出设备 显示器，音响3.存储器 1)RAM(random access memor ......
《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》阅读笔记
论文标题 《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》 细粒度视觉分类中类别一致多粒度特征的渐进学习 作者 Ruoyi D ......
学C笔记归纳 第十四篇——一维数组
1.什么是数组？ 数组是一组相同类型元素的集合。 2.数组的创建方式 type_t arr_name [const_n] type_t 数组的元素类型 arr_name 数组名 const_n 常量表达式，用来指定数组的大小 例如：int arr[2]; char[2+3] ; //这样也行 3.下 ......
[Python学习笔记]制作自动将xls文件转化为xlsx文件的程序
背景：供应商程序导出的文件是xls格式的，我需要使用Power Query将这些文件合并整理，但是目前没有找到可以打卡xls文件的代码，所以将xls文件转化为xlsx文件后再使用Power Query进行处理。 思路： 1. 网上找到了将xls文件转化为xlsx文件的代码，将这个代码定义为一个函数去 ......
Leader笔记：程序员小团队透明和信任管理
今天想跟大家分享一下小团队的透明管理，这也是一个管理技巧，相信很多Leader身份的同学都了解到主管有很大的一个优势，就是在组织内拥有了信息不对称能力，Leader能够听到和了解到完全不同层面上的内容和消息，所以有很多Leader就采用这种信息不对称的方式来管理同学，这种短期看起来确实会有一定的优势 ......
读程序员的README笔记11_软件交付（下）
1. 部署环节 1.1. 部署软件是指将软件包送到它们需要运行的地方的行为 1.2. 移动应用的部署与核反应堆的部署不同，但同样的基本原则都适用 1.3. 自动部署 1.3.1. 使用脚本而不是手动步骤来部署软件 1.3.2. 自动部署的可预测性更高，因为脚本的行为是可以重复的，并且有版本控制 1. ......
[最优化方法笔记] 线搜索方法
1. 线搜索方法 1.1 无约束优化问题求解 无约束优化问题求解的基本方法是迭代算法，通过逐步逼近的方法来逼近精确解。 假设精确解所在的点为 \(x^*\)，初始点为 \(x_0\)，通过不断迭代 \(x^1, x^2, ... x^k\) 使得 \(x \rightarrow x^*\)。 一般的 ......
[最优化方法笔记] 凸集、凸函数
1. 凸集 1.1 凸集的几何定义 在 \(\mathbb{R}^n\) 空间中，经过两个不同的点 \(x_1\) 和 \(x_2\) 可以确定一条直线，方程如下： \[y = \theta x_1 + (1 - \theta)x_2, \; \theta \in \mathbb{R} \]特别地： ......
在VisionFive 2（昉·星光2）开发板上基于Opencv进行人脸识别
此教程的运行主要是在StarFive的VisionFive 2（昉·星光2）开发板上，板子的具体信息或者其他产品参考官网主页；VisionFive 2的开源技术文档和装机教程参考官方文档。 1. 在VisionFive 2上安装debian系统 将Debian OS烧录到Micro-SD上 这一部分 ......
算法学习笔记二一冒泡排序
目录什么是冒泡排序算法原理代码示例 什么是冒泡排序 对给定数组进行遍历，每次比较相邻两个元素大小，若大的数值在前面则交换两数位置（升序），每完成一趟遍历数组中最大的元素都会上升到数组的末尾，这也是冒泡一词的由来。 算法原理 （升序）列表每相邻的数，如果前面比后面大，则交换这两个数。 一趟排序完成后 ......
十二月阅读笔记二
需求说明应该从业务角度出发清晰地定义所需的功能，而不是去定义系统应该如何实现细节。这样，开发团队可以自由地找出符合需求的最佳方案。 要达到这样的目的，需求说明应该具备以下条件：1、精确、可测。2、是真正的需求说明，而不是脚本。3、是关于业务功能的，而不是关于软件设计的。 一个系统开发的成败，好的需求 ......
算法学习笔记一二分查找
目录什么是二分查找算法原理示例代码（python） 什么是二分查找 二分查找也叫折半查找，是在有序数组查找特定元素的算法。算法的时间复杂度为O(logn)。 算法原理 定义一个有序数组， 初始化left数组第一个元素序号，right为数组最后一个元素序号，middle为left和right中间元素序 ......
PANE-GNN Unifying Positive and Negative Edges in Graph Neural Networks for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前利用GNN的推荐系统主要关注用户的正面反馈，而忽略了负面反馈提供的见解。于是我们提出了PANG- GNN，该模型将图神经网络的正面和负面边统一在一起。PANG-GNN首先将原始评分图根据正面和负面反馈划分为两个不同的二分图。接下来分别使用两个独立的嵌入，即感兴趣嵌入和无兴趣嵌入 ......
读书笔记12《构建之法 现代软件工程（第二版）》读后感
今天将《大话软件工程-需求分析与软件设计》这本书算是总体阅读下来了，说一说总的感受。 《大话软件工程-需求分析与软件设计》是一本为软件工程师和客户们提供一套支持交流、传递，具有很强实操性的理论、方法、工具和标准的书籍。这本书让我对软件工程有了更深入的理解，并且让我对需求分析和软件设计这两个关键的软件 ......
Zotero使用笔记
1、下载导入论文 第一种：打开谷歌学术，输入关键词，然后我们能看到相关的论文，最后点击黄色的文件袋，选择想要导入的论文。—— 注意：Zotero也需要打开。 第二种：进入Zotero 通过点击标识符，输入专属的ISBN或DOI，生成条目。 第三种：进入Zotero 点击+按钮，手动添加 第四种：将P ......
LCT 学习笔记
引子 在古老且美妙的数据结构王国，一次，一个巨大的怪兽出现在了这个国家，这个怪兽是一棵树，打败这个怪兽只需要能快速求出这个怪兽任意一条路径上的和就可以了，可是他灵活多变，自己的手脚可以调换位置，或拿下来（边可以断掉或连上）身上的每一寸肌肤都可改变其硬度（点可以修改值） 树链剖分找到了$splay$， ......
秦疆的Java课程笔记：70 面向对象 方法重写
重写都是方法的重写，和属性没有关系。 //父类写一个静态方法 public class A { public static void test() { System.out.println("A=>test()"); } } //子类也写一个静态方法 public class B extends A ......
秦疆的Java课程笔记：69 面向对象 Super详解
super调用父类属性 //首先写一个父类 public class Person { protected String name = "1"; } //然后写一个子类 public class Student extends Person{ private String name = "2"; p ......
C++学习笔记十一：数据类型的转换
一个表达式里的所有变量应该具有相同的类型。 上溢和下溢(overflow and underflow): 1.隐式转换(implicitly): 编译器自动进行。总是把占用内存小的数据类型转化为占用大的数据类型。 int类型转换为double double price { 45.6 }; int u ......
[视频笔记] 麦子学院Linux嵌入式ARM开发
目录 第一阶段 CLinux 01_嵌入式c语言高级 02_Linux操作系统基础 03_GUN开发 第二阶段 Linux应用 01_IO 02_进程 03_网络 第三阶段 ARM裸机 ARM开发板基础知识 01_ARM学习准备工作 02_ARM世界概要 ARM体系系统 03_ARM体系结构_Cor ......
电路基础笔记1
电路基础 1电流 正电荷在电路中的移动方向规定为电流的方向。 电流通常用字母“I”表示，单位为安培（简称安），用“A”表示，比安培小的单位有毫安（mA）、微安（μA），它们之间的换算关系为1A=103mA=106μA 直流电与交流电 直流电是指方向始终固定不变的电压或电流。能产生直流电的电源称为直流 ......
【笔记】2023.12.14 树上问题
笔记 2023.12.14：树上问题 [Ynoi2004] rpmtdq 支配对：\(i_1\leq i_2\leq j_2\leq j_1, dist(i_1, j_1)\geq dist(i_2, j_2)\) 时，称 \((i_1, j_1)\) 被 \((i_2, j_2)\) 支配，前者就 ......
Python 学习笔记
Python 学习笔记 1、Python脚本 1.1脚本.py hello.py #code:utf-8 # 以下空一行 import os # 以下空两行 print(os.getcwd()) print('欢迎大家') print('来到python世界')`# 最后也要空一行 虽然空行对程序的 ......
阅读笔记《探索需求》
这是本学期最后一本书了，《探索需求》。 第一章讲的是方法论是不够的，主要围绕了三个问题：第一是为什么，因为我们使用的通常都是需求映射图，而不是需求本身，这就是需求要“探索”的原因。人们探索制作映射图，最终得到一张足够接近于实际形态的映射图，并为了一个“现实的”目的把它表达出来。第二是什么时候，如果你 ......
【论文阅读笔记】【多模态-Vision-Language Pretraining】 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation
BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......
深度学习笔记4：在卷积基上添加数据增强代码块和分类器
特征提取的另一种方式是将原有模型与一个新的密集分类器相连接，以构建一个新的模型，然后对整个模型进行端到端的训练。这种方法在输入数据上进行整体训练，使模型能够更好地适应数据特性并提取更有效的特征。通过这种方式，模型的性能可以得到进一步提高，同时也能更好地捕捉到数据中的复杂模式。 冻结卷积基 from ......