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  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    学习分类 2-2 内积

    对于分类问题,我们不再像回归问题那样,找出直线的斜率和截距。为了方便理解,将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。

    58910编辑于 2022-11-08
  • 来自专栏IT技术圈

    习题2-2 阶梯电价 (15分)

    为了提倡居民节约用电,某省电力公司执行“阶梯电价”,安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”:月用电量50千瓦时(含50千瓦时)以内的,电价为0.53元/千瓦时;超过50千瓦时的,超出部分的用电量,电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。

    3.3K10发布于 2021-04-01
  • 来自专栏Hank’s Blog

    2-2 R语言基础 向量

    > x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致,R就会强制转换,将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")

    78110发布于 2020-09-16
  • 来自专栏刷题笔记

    2-2 学生成绩链表处理 (20 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数,一个将输入的学生成绩组织成单向链表

    1.6K20发布于 2019-11-08
  • 来自专栏波波烤鸭

    2-2 SPU和SKU详解及MyBatisPlus自动生成

    2-2 SPU和SKU详解   商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念,本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit

    3.2K41发布于 2021-01-21
  • 来自专栏mysql

    hhdb数据库介绍(2-2)

    HHDB Server在计算节点、数据节点、配置库等层次提供全面的高可用保障。提供完善的心跳检测、故障切换对存储节点同步追平判断、全局自增序列在故障时自动跳号、客户端连接Hold等机制,保障数据服务的可用性与数据的一致性。

    21510编辑于 2024-11-28
  • 来自专栏育种数据分析之放飞自我

    笔记 | GWAS 操作流程2-2:性别质控

    「原理:」检查性别差异。先验信息,女性的受试者的F值必须小于0.2,男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交(纯合子)估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。

    1.6K31发布于 2020-05-18
  • 来自专栏悟道

    2-2 二分&前缀和模板

    二分模板 int mid=0; while(left<right){ mid=(left+right)/2; if(check(mid)<K) r=mid; else l=mid+1; } 前缀和模板 : 前缀呢 无非就是 从left->right的和: ( s[right] - s[left-1]) import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(Stri

    37530发布于 2021-03-11
  • 来自专栏python3

    Python自动化开发学习2-2

    open()打开文件。windows系统默认的是gbk编码,如果不指定字符编码,就会使用系统默认的字符编码打开文件。比如这时python就会使用gbk编码去读utf-8文件,运行后会报错或者读到乱码。

    73530发布于 2020-01-10
  • 来自专栏韦东山嵌入式

    鸿蒙系统开发教程_韦东山 2-2必备基础知识

    在RTOS中,本质也是去读写寄存器,但是需要有统一的驱动程序框架。 所以:RTOS驱动 = 驱动框架 + 硬件操作

    61920编辑于 2022-05-05
  • 来自专栏HenCoder

    HenCoder UI 部分 2-2 全新定义 View 的尺寸

    这期是 HenCoder 布局部分的第二期:重写 onMeasure() 来全新定制自定义 View 的尺寸。

    38030发布于 2018-08-20
  • 来自专栏Deep learning进阶路

    2-2 线性表之链表 及其C++实现

    2-2 线性表之链表 及其C++实现 采用顺序存储结构的顺序表,其数据元素是用一组地址连续的存储单元来依次存放的,无须为表示数据元素之间的逻辑关系而增加额外的存储空间,其逻辑关系蕴含在存储单元的邻接关系中

    1.5K20发布于 2019-07-02
  • 来自专栏京程一灯

    JavaScript 数据结构(2-2):栈与队列-队列篇

    翻译:疯狂的技术宅 说明:本文翻译自系列文章《Data Structures With JavaScript》,总共为四篇,原作者是在美国硅谷工作的工程师 Cho S. Kim 。由京程一灯老编 疯

    52120发布于 2019-03-28
  • 来自专栏cwl_Java

    C++编程之美-数字之魅(代码清单2-2)

    代码清单2-2 int Count(BYTE v) { int num = 0; while(v) { num += v & 0x01;

    26730编辑于 2022-11-30
  • 来自专栏HenCoder

    HenCoder Android UI 部分 2-2 全新定义 View 的尺寸

    这期是 HenCoder 布局部分的最后一期:重写 onMeasure() 和 onLayout() 来定制 Layout 的内部布局。

    38320发布于 2018-08-20
  • 来自专栏ypw

    题目 1674: 算法2-2:有序线性表的有序合并

    那么我们还可以想到第二种思路就是跟归并排序差不多,两个数组,然后设立两个变量模拟指针,然后进行比较。

    62310发布于 2021-03-04
  • 来自专栏PaddlePaddle

    目标检测】SSD目标检测

    场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧,让计算机找出其中所有目标的位置,并给出每个目标的具体类别。对于人类来说,目标检测是一个非常简单的任务。 然而,计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵,很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念,也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。 与此同时,由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置,目标的形态千变万化,图像或是视频帧的背景千差万别,诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。 【目标检测】 SSD目标检测 |1. PaddlePaddle已集成SSD算法,本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。

    5.1K90发布于 2018-04-02
  • 来自专栏随笔记录

    Kali Linux中安装Xfce的步骤2-2 通过update-alternatives

    在软件系统中,有时候面临着一个复杂对象的创建工作,其通常由各个部分的子对象用一定的算法构成。由于需求的变化,这个复杂对象的各个部分经常面临着剧烈的变化,但是它们组合在一起的算法却相对稳定。

    1K30发布于 2020-05-22
  • 来自专栏无人驾驶感知

    目标跟踪】多目标跟踪测距

    目标框内左上角,显示的是目标距离相机的纵向距离。目标横向距离、速度已求出,没在图片展示。 这里不仅仅实现对目标检测框的跟踪,且可以实现单相机进行对目标进行测距跟踪。 想了解详细原理可以参考往期博客:【目标跟踪】多目标跟踪sort (python 代码) 。这里不过多赘述,直接上代码,如有疑问,欢迎私信交流。 调用跟踪与测距接口进行计算 可以设置 dispaly 与 video_save 是否 show 图片 与保存视频 x_p 里面包含目标离相机纵向与横向距离,还有速度、加速度。 目标状态为 (x,y,vx,vy,ax,ay) 目标横向距离,纵向距离,横向速度,纵向速度,横向加速度,纵向加速度。 关于目标前后帧匹配,是利用 iou 匹配进行的,所以要基于目标检测框的匹配跟踪。

    1.1K10编辑于 2024-02-05
  • 来自专栏全栈程序员必看

    cvpr目标检测_目标检测指标

    特征金字塔(Feature pyramids)是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们是计算和内存密集型的。 高分辨率地图具有低级特征,这会损害其目标识别的表征能力。 深度卷积网络目标检测器。随着现代深度卷积网络 [19] 的发展,像 OverFeat [34] 和 R-CNN [12] 这样的目标检测器在准确度上显示出显着的提高。 在最初的 RPN 设计中,在单尺度卷积特征图之上,在密集的 3×3 滑动窗口上评估小型子网络,执行目标/非目标二进制分类和边界框回归。 目标/非目标标准和边界框回归目标是相对于一组称为锚点的参考框定义的[29]。锚点具有多个预定义的比例和纵横比,以覆盖不同形状的目标。 我们通过用我们的 FPN 替换单尺度特征图来调整 RPN。

    1.3K40编辑于 2022-11-15
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