学习yolo系列，最重要的，最核心的就是网络模型、正负样本匹配、损失函数等三个方面。本篇汇总了yolov1-yolov5等5个版本的相关知识点，主要看点是在yolo框架搭建。初学者可以通过相关篇章搭建自己的知识点框架，然后再深入各个知识点，就像攻克一个又一个山头。当大部分的知识点都了然于胸，yolo...
你好呀，我是歪歪。 我想再讨论一下上次的这篇文章《哎，被这个叫做at least once的玩意坑麻了》 因为有些朋友看完之后再评论区给出了自己的思考，也有朋友和我私聊，分享了自己的看法，我觉得有些想法很好，所以我决定一鱼两吃，再聊聊这个问题。 假设，我们是一场面试，面试官给你抛出了这样一个问题：
Operational Property Graphs，中文通常译为“操作属性图”。 作为23ai中被官方highlight出的新特性之一，我们先看下官方的原文描述： Operational Property Graphs in SQL Developers can now build real-t
调用了这么久的JS方法是长在对象、类、值本身还是原型链上？ JavaScript这门语言总是能带给我惊喜，在敲代码的时候习以为常的写法，退一步再看看发现自己其实对很多基操只有表面的使用，而从来没思考过为何要这样操作。 今天整理JS代码的时候突然发出灵魂三连问： 为什么有些时候操作对象，可以直接调用对
前言 在使用WPF的过程中可能会经常遇到在DataGrid的最前或者最后添加一列选择框的需求，今天跟大家分享一下，在自己的项目中是如何实现的。 整体实现效果如下： 如果对此感兴趣，可以接下来看具体实现部分。 实践 假设数据库中的模型如下： public class Person { public i
原文: Libgdx游戏开发(5)——碰撞反弹的简单实践-Stars-One的杂货小窝 本篇简单以一个小球运动,一步步实现碰撞反弹的效果 本文代码示例以kotlin为主,且需要有一定的Libgdx入门基础 注:下面动态图片看着有些卡顿,是录制的问题,实际上运行时很流畅的 水平滚动 简单起见,我们通过
在查看一些基于mmdetection3d构建的代码的时候，一开始会摸不着头脑，它的dataset到底是怎么构造的？ 接下来就直接下载mmdetection3d这个仓库，然后去分析里面的代码。 可以看到config（比如mmdetection3d/configs/centerpoint/centerp
一：背景 1. 讲故事 前些天有位朋友找到我，说他们的程序会偶发性的卡死一段时间，然后又好了，让我帮忙看下怎么回事？窗体类的程序解决起来相对来说比较简单，让朋友用procdump自动抓一个卡死时的dump，拿到dump之后，上 windbg 说话。 二：WinDbg 分析 1. 主线程在做什么 要想
一、日常问题 1）CDN 异常 5 月中旬，发现图像异常的上报量比平时多了 10 多倍，日常 300 多，现在 4000 多。 但是看不到异常的错误码，不能确定是域名问题还是服务问题。还特地查看了错误分布的时间段，但并没有看出说明规律。 本来以为是证书的问题，因为正好那几天证书到期了，但是证书更新后
0、思考与回答 0.1、思考一 为什么 FreeRTOS简单内核实现3 任务管理 文章中实现的 RTOS 内核不能看起来并行运行呢？ Task1 延时 100ms 之后执行 taskYIELD() 切换到 Task2，Task2 延时 500ms 之后执行 taskYIELD() 再次切换 Task
在第一篇计算组的文章中，给大家介绍了，POWERBI的计算组功能的基本概念和作用。 本文，旨在通过简单案例，介绍计算组功能的具体应用场景。 没有看过第一篇的同学，可以先简单过一下第一篇，补齐一下概念和打开计算组功能。 https://www.cnblogs.com/simone331/p/18146
一：背景 1. 讲故事 前些天有位朋友在微信上丢了一个崩溃的dump给我，让我帮忙看下为什么出现了崩溃，在 Windows 的事件查看器上显示的是经典的 访问违例 ，即 c0000005 错误码，不管怎么说有dump就可以上windbg开干了。 二：WinDbg 分析 1. 程序为谁崩溃了 在 Wi
最近群里的讨论太猛了，硝烟味很重，有的群友直接开怼：这么简单的问题都不会，那你还面试什么呀？我一看这不就是很简单的数组和切片的区别嘛。
清除标注错误的数据 监督学习问题的数据由输入\(x\)和输出标签 \(y\) 构成，如果观察一下的数据，并发现有些输出标签 \(y\) 是错的。的数据有些标签是错的，是否值得花时间去修正这些标签呢？ 看看在猫分类问题中，图片是猫，\(y=1\)；不是猫，\(y=0\)。所以假设看了一些数据样本，发现
很高兴和大家分享 Hugging Face 的一项新功能: KV 缓存量化 ，它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。 太长不看版: KV 缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下，减少 LLM 在长文本生成场景下的内存使用量，从而在内存效率和生成速度之间提供可定制的权衡。 你是否曾尝试过用语
API接口都是提供给第三方服务/客户端调用，所有请求地址以及请求参数都是暴露给用户的。 每次请求一个HTTP请求，用户都可以通过F12,或者抓包工具看到请求的URL链接，然后copy出来。这样是非常不安全的，有人可能会恶意的刷我们的接口，那这时该怎么办呢？ 增加一个全局过滤器 获取客户端的IP 限制
一：背景 1. 讲故事 前些天有位朋友找到我，说他们的程序内存会偶发性暴涨，自己分析了下是非托管内存问题，让我帮忙看下怎么回事？哈哈，看到这个dump我还是非常有兴趣的，居然还有这种游戏币自助机类型的程序，下次去大玩家看看他们出币的机器后端是不是C#写的？由于dump是linux上的程序，刚好win
前言 作为深度学习的开山之作AlexNet，确实给后来的研究者们很大的启发，使用神经网络来做具体的任务，如分类任务、回归（预测）任务等，尽管AlexNet在今天看来已经有很多神经网络超越了它，但是它依然是重要的。AlexNet的作者Alex Krizhevsky首次在两块GTX 580 GPU上做神
通过本文的介绍，我们了解了腾讯云 BI 这款商业智能解决方案的基本功能和应用场景。从创建项目、连接数据源、数据表建模到页面搭建和推送功能的设置，我们通过一个互联网运营看板的案例，展示了如何快速入门并利用腾讯云 BI 进行数据分析和可视化。通过简单的数据编辑，我们可以轻松地设计报表，并实现数据的可视化...
前言 我们的API接口都是提供给第三方服务/客户端调用，所有请求地址以及请求参数都是暴露给用户的。 我们每次请求一个HTTP请求，用户都可以通过F12,或者抓包工具fd看到请求的URL链接，然后copy出来。这样是非常不安全的，有人可能会恶意的刷我们的接口，那这时该怎么办呢？防重放攻击就出来了。 什
