SSD源码解读——网络测试
之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。 搭建SSD的项目，可以分成以下四个部分： 数据读取； 网络搭建； 损失函数的构建； 网络测试 接下来，本篇博客重点分析网络测试。 在eval.py文件中，首先需要搭建测试用的网络。此时，需要将传入的第一个参数换成"test"字符串，这
Trie - 字典树
前言： 今天是 2019 年 12 月 11 日，我躺在床上，看着 Trie，灵机一动，来写了篇笔记 我们来一起学一学 Trie - 字典树！ 听起来很厉害的样子，实际上也很厉害 第一部分：来点介绍 什么是字典树呢 ? 顾名思义，字典，一看就方便查找字符串。而事实的确如此 字典树是这么一个东西 …… 如下 你要把 "A" "AB" "ABC" "ACB" "BAC" "BAD" 几个字符串记录下来，该怎么记录呢？ 下面这张图便是这个树形成的样子：
jsp表单数据添加到数据库
先由表单提交数据到某验证页面：checkregister.jsp <form method="POST"name="form1" action="checkregister.jsp" onsubmit="return check()"> 在checkregister.jsp这里可以直接传给数据库，我加了一个页面输出，为了直观的观察数据： <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
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安装pytorch的细节记录
根据教程安装pytorch的时候发现太慢了，无法容忍，根据https://blog.csdn.net/zzq060143/article/details/88042075z在Ancona Prompt平台上，输入以下命令 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsin
抓包工具之tcpdump
tcpdump 官网 -> http://www.tcpdump.org 1. 安装步骤 在官网分别下载 Tcpdump、Libpcap 这两个包链接 在安装Tcpdump之前，先安装Libpcap 以目前最新版为例，找一个合适的目录，把它们下载回来 wget http://www.tcpdump.org/release/libpcap-1.9.0.tar.gz
wget http://www.tcpdump.org/release/tcpdump-4.9.2.tar.gz 然后分别解压 ta
来吧！一文彻底搞定Vue组件！
作者 | Jeskson 来源 | 达达前端小酒馆 Vue组件的概述 组件是什么呢，了解组件对象的分析，Vue组件中的data属性，props传递数据的原理到底是什么。 事件通信的那些事 如何了解父子组件事件通信，和遇到非父子组件事件通信如何处理。 组件类型又是什么鬼 自定义组件双向绑定v-model，动态组件，又是如何称为动态的，为啥是动态呢，递归组件，如何理解递归。 Vue组件的了解 Vue的理解，可以找我上一篇vue.js-详解三大流行框架VUE_快速进阶前端大咖-Vue基础，组件是什么
【leetcode】1284. Minimum Number of Flips to Convert Binary Matrix to Zero Matrix
题目如下： Given a m x n binary matrix mat. In one step, you can choose one cell and flip it and all the four neighbours of it if they exist (Flip is changing 1 to 0 and 0 to 1). A pair of cells are called neighboors if they share one edge. Return the mi
python(静态，组合，继承)
静态属性 用@property修饰类的行为，把类的行为变成类的属性，有封装的作用 例子. # -*- coding: utf-8 -*-
class Room:
def __init__(self,name,owner,width,length,heigh):
self.Name=name
self.Owner=owner
self.Width=width
self.Length=length
self.H
yum update 出错
yum update 出错 : mirrors.163.com; Unknown error"
Trying other mirror.
yum-utils-1.1.31-52.el7.noarch FAILED
http://ap.stykers.moe/centos/7.7.1908/os/x86_64/Packages/yum-utils-1.1.31-52.el7.noarch.rpm: [Errno
《机器学习实战》--KNN
代码来自《机器学习实战》https://github.com/wzy6642/Machine-Learning-in-Action-Python3 K-近邻算法(KNN) 介绍 简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高、对异常值不敏感，无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高，无法给出数据的内在含义。 使用数据范围：数值型、标称型。 分类函数的伪代码： 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作： （1）计算已知类别数据集中的点与当
Matlab各种拟合
作者：Z-HE 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36103034 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 1） polyfit 代码例子如下，拟合一个3次曲线，并画图。 x = 0:1:9; y = [0 2 4 6 8 20 12 14 16 18] A=polyfit(x,y,3); z=polyval(A,x); plot(x,y,'r*',x,z,'b') 1） lsqcurvefit nlinfit 使用lsq
第02组Beta冲刺（3/4）
队名：十一个憨批 组长博客 作业博客 组长黄智 过去两天完成的任务：了解整个游戏的流程 GitHub签入记录 接下来的计划：继续完成游戏 还剩下哪些任务：完成游戏 燃尽图 遇到的困难：没有美术比较好的 收获和疑问：暂无 张诗栋 过去两天完成的任务:学习相关内容 接下来的计划：继续学习 剩下的任务：暂无 遇到的困难：作业多 收获和疑问：暂无 吴超望 过去两天完成的任务：完成了怪物贴图的制作 接下来的计划：优化贴图 剩下的任务：暂无 遇到的困难：一言难尽 收获和疑问：暂无 吴长星 过去两天完成的任
Compact Middle Packages
idea工具进行Java开发，在项目视图，默认是将package层级以简洁显示的，如下图： 但有时，我们希望不要使用这种模式，比如：某个父包下，有一个子包，想在父包下，增加一个包，可是来时增加在子包下，解决的办法就是将“Compact Middle Packages”选项去掉，具体在： 显示为非精简模式：
在小程序中使用第三方组件库里的组件
在小程序开发中 有时候有我用到第三方的组件，下面以Vant Weapp组件库为例 有两种方式： 一、直接去github下载他们的源代码。 具体看这位老哥的文章：https://www.jianshu.com/p/7c6a798c6d57 二、通过npm的方式 具体看这位老哥的文章：https://segmentfault.com/a/1190000016376876
android下载网络图片，设置宽高，等比缩放
使用Picasso组件去下载图片会发现图片宽高会变形不受等比缩放控制，即使设置了图片的 scaleType,可能是对Picasso的api没有用对， Picasso.with(this.activity) .load(AppModel.GetInstance().userAvatarPath) .noFade() .fit() .into(avatar) 使用Glide库会更加方便，很好控制下载好的图片宽高等比缩放 1，布局如下： <ImageView
android:id="@+id/qr
C++类成员初始化列表的构造顺序
看下面代码, 输出结果是多少呢？ class A{
public:
A(int k) : j(k), i(j)
{
}
void show()
{
cout << this->i << endl;
cout << this->j << endl;
}
private:
int i;
int j;
};
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