字符串编码流程 将字符串的每个字节换算成ASCII(0-255) (字符串实际上就是256进制的数字组合) 源字符串为：ABD 换算后： 65 66 68 将256进制的数字转换成10进制数字 256进制数：65 66 68 转成10进制：(65 * 256 + 66) * 256 + 68 = 4276804 将10进制数字转换成58进制数字 10
Python中的shape和resize函数的区别 在我们的习惯中，表示一个图像的尺寸，我们习惯上会说图像的“宽×高”，即先说横坐标，再说纵坐标。但是在计算中，对于图像的保存，都是按照矩阵形式来存储的，即先行后列。对于一张 宽×高×颜色通道 = 450×256×3 的图片，在保存时会保存在一个 256×
下载代码，编译 git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet cd darknet make 下载预训练权重: 验证： caozilong@caozilong-Vostro-3268:~/Workspace/yolo/darknet$ ./darknet detector test ./cfg/coco.data ./cfg/yolov4.cfg ./yolov4.weights data/dog.jpg GPU isn't
#include<reg51.h> #define uchar unsigned char uchar cnt; sbit fmq=P2^5; sbit key=P3^2; void t0isr() interrupt 1 { TH0=(65536-50000)/256; TL0=(65536-50000)%256; TH0=0X4C; TL0=0X00; cnt++; if(cnt>20) { TR0=0; cnt=0; fmq=1; } } main() { TMOD=0x01; T
python基础篇——集合 hello！我是wakeyo_J，每天一个konwledge point，一起学python，让技术无限发散。 集合 python基础篇——集合1. 集合类型定义2. 集合操作符3. 集合处理方法4. 集合类型应用场景总结 1. 集合类型定义 （1）集合是多个元素的无序组合 集合类型与数学中的
一、前言 1、和softmax实现一样，唯一的区别是我们模型含有两个全连接层 2、直接通过高级API更简洁实现多层感知机 3、对于相同的分类问题，多层感知机的实现和softmax回归的实现完全相同，只是多层感知机的实现增加了带有激活函数的隐藏层 二、模型 1、第一层是隐藏层，包含256个隐藏
Figure 1. Inference result of Faster (Base) R-CNN with Feature Pyramid Network. 嗨，我是计算机视觉研究员 Hiroto Honda¹[homepage] [twitter] 在这篇文章中，我想分享我对 Detectron 2 的了解——repo 结构、构建和训练网络、处理数据集等等。 2019 年，我使用Detectron 2
1字节(Byte)=8位(bit) [6] 1KB( Kilobyte，千字节)=1024B [6] 1MB( Megabyte，兆字节)=1024KB [6] 1GB( Gigabyte，吉字节，千兆)=1024MB [6] 1TB( Trillionbyte，万亿字节，太字节)=1024GB [6] 1PB( Petabyte，千万亿字节，拍字节)=1024TB [6] 1EB( Exabyte，百亿亿字节，艾字节)=1024PB [
log buffer redo日志的缓存 mysql其他的内容：表空间 行记录 锁 刷新到磁盘完成持久化，但是redis mysql都有内存缓存丢失的问题 bp---磁盘 1. 直接刷到磁盘会造成性能降低 2.先把提交的记录，操作信息缓存到另一个文件中，如果提交事务失败了，就从文件中取出这两条语句，再执行
本文主要介绍Java中，使用MD5､SHA1､SHA-256和SHA-512算法来计算文件和字符串的哈希值(hash)的方法，以及相关使用的示例方法代码。 原文地址：Java 使用MD5､SHA1､SHA-256和SHA-512计算文件和字符串哈希值(hash checksum)
一、简介 DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要用于将数据或图像的压缩，能够将空域的信号转换到频域上，具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的，但是在图像编码等领域给接下来的量化、哈弗曼编码等创造了很好的条件，同时，由于DCT变换时对称的，所以，我们可
区块链的定义 区块链的精妙之处 SHA-256算法 非对称加密算法 区块链生态系统的演变 区块链即服务BaaS
使用html2canvas在前端生成图片并下载 1. 需求2. 准备工作3. 实现4.补充资料 1. 需求 在PC网页端，和手机H5端可实现点击拍照按钮将整个页面保存并下载成图片。（其实跟手机的滚动截屏差不多） 2. 准备工作 只需这两个文件： html2canvas.1.0.min.js 下载地址：html2canvas.1.0.mi
对于CNN（卷积神经网络）最早可以追溯到1986年BP算法的提出，然后1989年LeCun将其用到多层神经网络中，直到1998年LeCun提出LeNet-5模型，神经网络的雏形完成。第一个典型的CNN就是LeNet5网络结构，但是今天我们要讲的主角是AlexNet也就是文章《ImageNet Classification with Deep C
0. 写完代码不知道这行代码是干嘛的，但是又不敢删掉。。。 1. 前端 vs 后端 2. 那些年暗恋的前任们 3. 今天公司新来了个妹子后，程序员们的反应 4. 程序员 vs *** 5. 第一行代码 vs 两小时后的代码 6
ResNet50结构 ResNet简介 随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象，可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高)；针对这个问题提出了一种全新的网络，称为深度残差网络，允许网络尽可能的加深，其中引入了全新的结构如图。 残差指的是什么？ 其中
参考：列表、元组、字典、相加操作 简单总结就是，列表与元组的相加，就是相当于 concatenation，就是变长了，而不是类似 numpy 的相关操作 列表相加： a=[1,2,3] b=[4,5,6] print(a+b) # [1, 2, 3, 4, 5, 6] 元组相加： a=(1,2,3) b=(4,5,6) print(a+b) # (1, 2,
一、简介 1 【摘要】 Laplace算子作为边缘检测之一，和Sobel算子一样也是工程数学中常用的一种积分变换，属于空间锐化滤波操作。拉普拉斯算子（Laplace Operator）是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度（▽f）的散度（▽·f）。拉普拉斯算子也可以推广为定义在黎曼流形上的椭圆型算子
随着密码学技术的发展，MD5哈希算法构造的密码越来越不安全，所以，PG顺应发展，从10版本开始支持了SCRAM-SHA-256加密算法，因为使用的新的哈希算法。使得在暴力破解的时候花费的代价更加昂贵。那么，接下来，在PG中看一下如何从MD5切换到SCRAM-SHA-256。 首先，太老的的驱动不支持SCRAM-SHA
目录 论文地址ResNet基本思想ResNeXt基本思想 论文地址 ResNet ：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNeXt： https://arxiv.org/abs/1611.05431 ResNet基本思想 在训练深层网络时，一般会遇到三个问题： 过拟合。这一点其实很好理解，因为训练的损失函数是训练集上的loss，当
灰度图像增强的大致原理以及操作方法 面向作业编程 上图是大概对灰度图的增强处理 就是想让图片变得更好看 那么如何具体操作就看下面的代码了 这是一个简单的线性分段处理，相信在注释的帮助下应该能看懂。 %返回行数列数 [h,w]=size(gray); [m,n]=size(gray); %创建一个0
在使用NPOI技术开发自动操作EXCEL软件时遇到不能精确设置列宽的问题。 如 ISheet sheet1 = hssfworkbook.CreateSheet("Sheet1"); sheet1.SetColumnWidth(0, 50 * 256); // 在EXCEL文档中实际列宽为49.29 sheet1.SetColumnWidth(1, 100 * 256); // 在EXCEL文档中实际列宽
一、简介 直方图均衡化是基于灰度直方图的图像增强的一种方法，还有另外一种方法是直方图规定化。 均衡化的目的是将原始图像的直方图变为均衡分布的的形式，将一非均匀灰度概率密度分布图像，通过寻求某种灰度变换，变成一幅具有均匀概率密度分布的目的图像。 具体原理如下： 1 连续灰度级：
#本质 统计每个像素灰度出现的概率 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('ruonan.jpg',1) Info = img.shape height = Info[0] width = Info[1] count_b = np.zeros(256,np.float) count_g = np.zeros(256,np.float) count_r = np.
目录 一.生成器： 结构： 生成器损失： 二.判别器： 结构： 判别器损失： 一.生成器： 结构： 即一个修改过的U-Net网络，跳连在编码器和解码器之间。 编码器（下采样）的每个块由卷积层，batchnorm层和leakyrelu层构成； 解码器（上采样）的每个块由反卷积层，batchnorm层和Dropout层（仅应用于前三个块）构成。
