原创 在調用函數的時候,傳參中的變量、一級指針和二級指針的關係

#include <stdio.h> void func1(int temp) { printf("進入函數使用 int temp的變量傳參數:\n"); printf("進入函數變量傳參數的 變量空間在%x,變量值是%x\n

原创 C++中符號&的應用概念。

詳解看這裏 #include <stdio.h> void func(int& temp) { printf("函數中temp的地址是%x,值是%x。\n", &temp, temp); } int main() { int a =

原创 Faster-RCNN的網絡配置文件,使用yml格式編寫對應的配置字典

目錄 pytorch編寫Faster-RCNN的下載地址 目錄下的網絡配置文件地址 *.yml配置文件格式快速入門,另一個入門地址 *.yml轉換成字典的演示網址,另一個入門地址 Faster-Rcnn中用到的yml配置格式 使用轉換成字

原创 高級算法梳理- ->Test3

CART樹 算法分類與迴歸樹的英文是Classfication And Regression Tree,縮寫爲CART。CART算法採用二分遞歸分割的技術將當前樣本集分爲兩個子樣本集,使得生成的每個非葉子節點都有兩個分支。非葉子節點的特徵

原创 NLP->Test4

樸素貝葉斯原理 樸素貝葉斯(naive Bayes)算法是有監督的學習算法,解決的是分類問題,如客戶是否流失、是否值得投資、信用等級評定等多分類問題。該算法的優點在於簡單易懂、學習效率高、在某些領域的分類問題中能夠與決策樹、神經網絡相媲美

原创 YOLOV3用自己的數據集訓練

主要參考:https://www.cnblogs.com/answerThe/p/11481564.html                    https://www.aiuai.cn/aifarm1097.html 官網有製作YOL

原创 關於python2和python3互用的模塊__future__

__future__ 的解釋參考。 自己的解釋: 這個是爲了在python2環境中可以運行python3寫的代碼。PS:__future__是未來的意思,對於python2,python3就等於是未來的代碼。 未來的代碼包括這7個方面:

原创 NMS的Cython實現

python實現NMS還是很慢的,使用Cython重新編寫,可以大幅度加快速度。 Cython的官方教程 現在我們開始解析Cython程序,首先就是導入庫了。 import numpy as np cimport numpy as np

原创 python基礎-Task5

類和對象 類: 用來描述具有相同的屬性和方法的對象的集合。它定義了該集合中每個對象所共有的屬性和方法。對象是類的實例。 方法:類中定義的函數。 類變量:類變量在整個實例化的對象中是公用的。類變量定義在類中且在函數體之外。類變量通常不作爲實

原创 tensorboard2.1.0在win10下打開沒反應顯示一片白

找到events.out.tfevents前綴的文件 在他的上一層目錄 tensorboard --logdir=logs 結果如下圖:  解決:降級到2.0.0 重複上面步驟,完美解決。      

原创 YOLOV3的win10安裝

WIN10下安裝YOLO 繞了一個大坑,在2020.3.20,python3.8暫時不支持tensoflow,但是訓練的時候需要tensorflow,所以降版本到了python3.7。 使用anaconda複製環境 最後發現,這個所謂訓練

原创 純C語言按鍵驅動,使用軟件查詢實現

https://github.com/jiejieTop/ButtonDrive 調試打印個人信息——__DEBUG__ 調試信息PRINT_DEBUG_ENABLE 錯誤信息PRINT_ERR_ENABLE 個人信息PRINT_INF

原创 python基礎-Task6

代碼框架 - 遊戲初始化 - 遊戲循環部分主要包括以下部分: - (1)按一定頻率發射子彈和生成敵機; (2)移動子彈和移動敵機; (3)敵機與玩家飛機相撞處理方法; (4)敵機和玩家飛機子彈擊中處理方法;

原创 高級算法梳理->Tesk4

原文鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/fDwpJxSwWXWjV0y0mtKxAQ 1 LightGBM原理     1.1 GBDT和 LightGBM對比    

原创 高級算法梳理->GBDT算法梳理 ->Test2

簡介: GBDT 的全稱是 Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升樹,在傳統機器學習算法中,GBDT算的上TOP3的算法。想要理解GBDT的真正意義,那就必須理解GBDT中的Gradient Boosti