车辆 深度 目标 代码
深度学习基础入门篇[一]:神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数
深度学习基础入门篇[一]:神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数 1.神经元 在生物学中,神经元细胞有兴奋与抑制两种状态。大多数神经元细胞在正常情况下处于抑制状态,一旦某个神经元受到刺激并且电位超过一定的阈值后,这个神经元细胞就被激活,处于兴奋状态,并向其他神经元传递信息。基于神经元 ......
nohup python app.py 1>log.log 2>&1 & 这句话代码咋解释呀,不太明白
nohup python app.py 1>log.log 2>&1 & 这句话代码咋解释呀,不太明白 GPT给的答案 克隆ChatGpt功能 nohup python app.py 1>log.log 2>&1 & 这句话代码咋解释呀,不太明白 这个命令可以分成几部分: - `nohup`: 意思 ......
VSCode中使用Git/git 代码管理
1.在一个目录下clone项目: git clone git@github.com:hemoumou-debug/libjpeg-turbo.git 问题1: 解决: 需要从 known_hosts 文件中删除旧的 github.com RSA 密钥,然后将新的 RSA 密钥添加到文件中。您可以按照 ......
如何在ubuntu22下安装docker版的golang来编译go语言写的代码
为了让我们的ubuntu22系统更干净清爽我们使用docker 首先使用snap install docker安装docker后即可使用docker了 docker命令的使用方法1:将你的代码下载到用户目录(~)下面(例如~/github/xixi/...)2:使用cd命令进到你代码需要运行go b ......
目标识别
目标识别 图像轮廓 图像轮廓:具有相同颜色或强度的连续点的曲线 作用: 可用于图形分析 物体的识别和检测 注意点: 为了检测的准确性,需要先对图像进行二值化或Canny操作 画轮廓时会修改输入的图像 findContours(img,mode,ApproximationMode) mode:模式 R ......
java代码执行的过程
java程序的运行必须经过三个阶段:编写、编译、运行 编写:指在 Java 开发环境中进行程序代码的输入,最终形成后缀名为 .java 的 Java 源文件。 编译:通过java编译器将java源文件(*.java)编译为java字节码文件(*.class) 运行:通过java类加载器将java字节 ......
UE5 修复 C++ 代码里的中文在蓝图中显示为乱码的问题
1. 打开 VS2019,依次点击 扩展 -> 管理扩展,搜索“UTF8”,安装后源码文件会强制保存为 UTF-8。 注:可能需要重新保存一下,但是只要保存文件的动作生效就会自动检测-转换编码。 2. 使用示例 ......
Dart代码混淆
Dart代码混淆 代码混淆是修改应用程序的二进制文件以使其更难被人类理解的过程。混淆会在编译后的 Dart 代码中隐藏函数和类名称,将每个符号替换为另一个符号。 Flutter 的代码混淆仅适用于release版本。 请注意,混淆代码不会加密资源,也不会防止逆向工程。它只会重命名名称更晦涩的符号。 ......
树:剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度
题目描述: 输入一棵二叉树的根节点,求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点(含根、叶节点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度。 例如: 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], 返回它的最大深度 3 。 树的遍历方式总体分为两类:深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索 ......
代码片段
1.js新增播放当前页面audio的播放按钮 下载全部的按钮 歌曲名设置为 data-desc=a.mp3 原始audio 下一首 下载所有 歌曲名 点击查看代码 let musics = document.querySelectorAll('audio') // 音频链接 let musicSrc ......
基于PSO的最优路径优化仿真,带GUI界面,可以设置粒子数目,迭代次数,优化目标,输出最优解和最优路径
1.算法描述 PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中,每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitnessvalue),每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。 粒 ......
评价代码质量的高低的标准(二)
代码质量高低也是一个综合各种因素得到的结论。我们并不能通过单一的维度去评价一段代码写的好坏。比如,即使一段代码的可扩展性很好,但可读性很差,那我们也不能说这段代码质量高。 除此之外,不同的评价维度也并不是完全独立的,有些是具有包含关系、重叠关系或者可以互相影响的。比如,代码的可读性好、可扩展性好,就 ......
写出高质量代码的好处(一)
为什么要学习设计模式? 1. 应对面试中的设计模式相关问题 在求职面试中,设计模式问题是被问得频率比较高的一类问题。特别是一些像 BAT、TMD 这样的大公司,比较重视候选人的基本功,经常会拿算法、设计模式之类的问题来考察候选人。 平时重视设计模式相关知识的积累,只需要在每次面试前花很短的时间,重新 ......
动手深度学习pytorch
<script src="http://latex.codecogs.com/latex.js" type="text/javascript"></script> 引言 一:过去⼗年中取 得巨⼤进步的想法 1.如dropout (Srivastava et al., 2014),有助于减轻过拟合的危 ......
2020年TI杯电子设计大赛F题及2022年山西省电子设计大赛E题简易无接触温度测量与身份识别装置整体思路及代码
2020年TI杯电子设计大赛F题及2022年山西省电子设计大赛E题简易无接触温度测量与身份识别装置整体思路及代码:本题选用GY906DCI(测量范围1米)红外测温模块读取人体和物体温度;STM32F103单片机进行数据处理和报警控制,并配合OLED屏和独立按键搭建了可实时显示温度相关信息的GUI;利... ......
R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=22521 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在大数据的趋势下,我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测 许多情况下都需要预 ......
R语言随机波动模型SV:马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告,包括一些图形和统计输出 本文做SV模型,选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法: sim <- svsim(1000,mu=-9 ......
windows编程自己常用的代码记录
##首先新建makefile ALL:main files += -mwindows -lcomctl32 -ldwmapi main:$(cpp) g++ $(cpp) $(files) -o $(exe) -static -Wall -std=c++11 $(INCLUDE) $(LIB) .P ......
代码能改变世界,资本不同情情怀,产品刚开始考虑商业化并不是坏事
代码能改变世界,资本不同情情怀。这年头不提早布局如何利用产品赚钱,等真的撑不住了只能关门大吉了。 这一点,csdn从一开始就做的很好,虽然我也一直骂csdn好多人全是抄袭搬运狗,博客质量低,但是人家广告,会员,付费专栏以及提供资源下载服务等收入,让写博客的人赚到钱,有激励写更多的东西,让平台能赚钱不 ......
前端项目代码阅读指南
0. 把项目运行起来,如果npm总是报错,并且项目年代久远,直接放弃,找一个能跑起来的看。 1. 看 package.json ,了解项目中用到了哪些依赖,这些依赖一般都是怎么使用的,项目结构大概什么样子 2. 看目录,猜一下每个目录下的文件都是干什么的 3. 看入口文件,一般是index.js,或 ......
C#高清打印关键代码
打印过程中,获取可见的实际宽度作为打印,就没有收缩的了,图片收缩放大是模糊的原因之一,所以所见所得就是最好的方法 1 private void printDocNew_PrintPage(object sender, System.Drawing.Printing.PrintPageEventArg ......
深度学习-情感分析
title: 情感分析 数据准备 现在我们手中有一批影评数据(IMDB 数据集),影评被分为两类:正面评价与负面评价。我们需要训练一个情感分析模型,对影评文本进行分类。 这个问题本质上还是一个文本分类问题,研究对象是电影评论类的文本,我们需要对文本进行二分类。下面我们来看一看训练数据。 IMDB(I ......
深度学习-pytorch模型构建
title: Python特殊语法--列表推导式 切片 迭代器 生成器 装饰器 lambda表达式 构建自己的模型 让我们直接切入主题,使用 PyTorch,自己构建并训练一个线性回归模型,来拟合出训练集中的走势分布。我们先随机生成训练集 X 与对应的标签 Y,具体代码如下: import nump ......
111. 二叉树的最小深度
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。 class Solution { public: int minDepth(TreeNode* root) { if(root == nullptr) return 0; ......
深度学习基础-pytorch1
DataSet DataLoader Torchvision 数据读取 训练开始的第一步,首先就是数据读取。PyTorch 为我们提供了一种十分方便的数据读取机制,即使用 Dataset 类与 DataLoader 类的组合,来得到数据迭代器。在训练或预测时,数据迭代器能够输出每一批次所需的数据,并 ......
c# .net 静态织入 代码生成 Source Generators
必须创建 netstandard项目【ClassLibrary1】来存放代码生成接口 [Generator] public class DemoSourceGenerator : ISourceGenerator { public void Execute(GeneratorExecutionCon ......
104.二叉树的最大深度
给定一个二叉树,找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例: 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], class Solution { public: int getdepth(TreeNode* n ......
智能AI代码工具Cursor的使用
// Import necessary namespaces using System.Net.Http; using System.Text; using System.Threading.Tasks; // Define a method to send a message to the WeC ......
基于mnist手写数字数据库的深度学习网络训练和数字识别matlab仿真
1.算法描述 MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,该 数据集包含 60000 个于训练的样本和 10000 个于测试的样本,图像是固定⼤小 ......
小皮1-click漏洞的代码审计学习笔记
漏洞起源于前段时间比较火的小皮 1-click 漏洞,用户名登录处缺少过滤,导致可以直接构造恶意 payload 实现存储型 XSS ,结合小皮本身所具有的计划任务,XSS + CSRF 实现了 RCE 。 因为用户名登录处缺少过滤,所以可以尝试 SQL 漏洞。 ......