张士玉小黑屋

目前深度学习图像处理主流方向的模型基本都做到了很高的精度，你能想到的方法，基本上前人都做过了，并且还做得很好，因此越往后论文越来越难发，创新点越来越难找。尤其是YOLO系列模型???，热度很高，也是改进频率很高的一个模型。文章目录在这里插入图片描述一、创新思路?刨根问底法声东击西法移花接木法说明二、期刊论文改进的特点总结?改进共性特点backboneneckheadtransformer注意力机制创新点实现三、部分英文期刊论文创新点?Nature子刊：部分YOLO改进期刊RoaddamagedetectionalgorithmforimprovedYOLOv5Real-timedetectionofparticleboardsurface

一、keystone身份认证服务要求：知道如何在页面上新增用户、租户、给用户分配角色、配额就ok了sshtrystack@172.25.0.10进入自己的openstack1.1、切换用户（admin）：source/home/devstack/openrcadmin1.2、获取环境变量：export|grepOS其中：OS_AUTH_TYPE=“password”：“密码验证OS_AUTH_URL=“http://172.25.0.10/identity”：keystone的Ip地址OS_CACERT=“”：当keystone的Ip地址是https的访问方式的时候，如果要信任此地址的话，就要在此加上证书，否则在该https命令后要

前言Android期末作业，估摸着也花了整整5天。里面可能会缺少某些细节，如果跟着做有不会的评论就行，每天都会看，尽力解答。功能待办专注计时音乐天气实现步骤一、底部菜单栏切换页1.添加依赖dependencies{implementation'com.google.android.material:material:1.2.1'}2.在res资源文件夹下新建一个menu文件夹，创建底部导航的菜单布局文件创建对应数量的item，为每个菜单栏选项给每个item定义title（标题），icon（图标）<?xmlversion="1.0"encoding="utf-8"?><menuxmlns:android="http://schemas.a

☆前段时间由于一时的头脑发热，写了一篇《做了8年前端，细说那些曾经让你浴霸不能的后端》的博客，虽然每个细节也都属实吧，但始终是一些负能量的东西，建议大家不要去看了，今年互联网情况已经这样了，就不要再去怀念那些不美好了☆干了这么多年前端，怎么可能遇到的都是这种后端呢，其实不得不承认，我们的后端们还是优秀人选占的更多。 1记得刚工作的时候，大家还用myeclipse，做为前端小白那个时候js啥的还不是特别的熟练呢，但是开发，联调都得用myeclipse，而且本地得启动javaweb项目，非常头疼。当时的java大哥，就非常细心，帮我配置环境变量，配置mycelipse的java环境，至今我非常感谢他。后来我怕每次都打扰人家不好，我就自己总结了一下，不过现在前后端分

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【LinuxC/C++/Python社区】一起探讨和分享LinuxC/C++/Python/Shell编程、机器人技术、机器学习、机器视觉、嵌入式AI相关领域的知识和技术。人工智能与机器学习?人工智能相关概念☞什么是人工智能、机器学习、深度学习☞人工智能发展必备的三要素☞人工智能主要分支?机器学习工作流程☞数据集☞数据基本处理☞特征工程☞机器学习o监督学习o无监督学习o半监督学习o强化学习☞模型评估o分类模型评估o回归模型评估o拟合专栏：《机器学习》​​?人工智能相关概念☞什么是人工智能、机器学习、深度学习人工智能这个概念诞生于1956年的达特茅斯会议，因

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统⛄内容介绍对影响汽车行驶安全的各方面因素进行了较为深入的分析和研究,建立停车动力学数学模型;该汽车数学模型不需引入很多的人为假设;.利用MATLAB语言开发了一个模块化的仿真软件,该软件能够满足所建模型的校验和在特殊工况下的仿真研究;也可以进一步完善该软件使之服务于汽车运行的其他方面的仿真研究.⛄部分代码function[x,result,Hfree,free,trac

?个人主页：不叫猫先生?‍♂️作者简介：专注于前端领域各种技术，热衷分享，关注我会给你带来一些不一样的认知和成长。?个人签名：不破不立?本文目录?一、前言?二、节点介绍?三、Babel基础?四、案例展示?五、手写babel插件?一、前言抽象语法树（AbstractSyntaxTree，AST），是源代码（不仅限于JavaScript，同时还应用于其他语言，例如:Python，Rust等）语法结构的⼀种抽象表示。它以树状的形式表现编程语⾔的语法结构，树上的每个节点都表示源代码中的⼀种结构。AST运⽤⼴泛，⽐如：⾼级语⾔的编译、机器码的⽣成⼀些⾼级编辑器的错误提示、代码⾼亮、代码⾃动补全；对于前端来说很多⼯具，例如elint、pretiier对代码错误或⻛格的

此文主要在小程序内聊天的基础上实现语音发送及文字转换。小程序账号创建及工具准备页面大体设计实现录音功能实现对话界面语音转换文字账号创建及应用申请实现语音转文字小程序账号创建及工具准备访问微信公众平台，点击账号注册。选择小程序，并在表单填写所需的各项信息进行注册。在开发管理选择开发设置，将AppID及AppSecret复制出来进行存储。下载安装微信web开发者工具并创建一个新的项目，填入上图所复制的AppId。页面大体设计页面上主要元素应该有语音发送按钮、语音展示区域、语音转换结果区域等，大致设计如下。实现录音功能在小程序中获取全局唯一的录音管理器：RecorderManagerwx.getRecord

文章目录一、Mybatis延迟加载1.1延迟加载介绍1.1.1搭建项目工程1）SQL脚本：2）引入依赖：3）MyBatis核心配置文件：4）实体类：5）dao接口：6）mapper.xml：1.2一对一实现延时加载1.2.1需求1.2.2dao接口1.2.3接口映射1.2.4测试1.3一对多实现延时加载1.3.1需求1.3.2dao接口1.3.3接口映射1.3.4测试一、Mybatis延迟加载1.1延迟加载介绍通过前面的学习，我们已经掌握了Mybatis中一对一，一对多，多对多关系的配置及实现，可以实现对象的关联查询。我们昨天在配置emp和dept关联查询时，不管部门信息是否有使用到，都会把部门信息查询出来；我们希望查询

DQN算法是DeepMind团队提出的一种深度强化学习算法，在许多电动游戏中达到人类玩家甚至超越人类玩家的水准，本文就带领大家了解一下这个算法，论文和代码的链接见下方。论文：Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning|Nature代码：https://github.com/indigoLovee/DQN喜欢的话可以点个star呢。1DQN算法简介Q-learning算法采用一个Q-tabel来记录每个状态下的动作值，当状态空间或动作空间较大时，需要的存储空间也会较大。如果状态空间或动作空间连续，则该算法无法使用。因此，Q-learning算法只能用于解决离散低维状态空间和动作空间类问题。DQN算法的核心就是用