张士玉小黑屋

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文章目录??什么是多态???多态demo??Java多态优势是什么??Java多态劣势是什么??什么是多态?在编程语言和类型论中，多态（英语：polymorphism）指为不同数据类型的实体提供统一的接口。多态类型（英语：polymorphictype）可以将自身所支持的操作套用到其它类型的值上。面向对象的三大特征：封装性、继承性、多态性，多态性就是多态，多态是在封装的升华，可以说没有封装就么有多态。extends继承或者implements实现，无论是类与类之间的继承、类与接口之间的实现还是接口与接口间的继承，反正总会出现上下的层次关系，这种关系的产生就是多态性出现的前提。为了更好的明白什么是多态，来个小demo吧！??多态demo场景：有学生

目录类型object函数arraytuple(元组)enum(枚举)`&`的使用类型别名小结ts专栏===>?typescript入门到拔高?(持续更新中…)类型类型例子描述object{name:‘孙悟空’}任意的JS对象array[1,2,3]任意数组tuple[4,5]元组，TS新增类型，固定长度数组enumenum{A,B}枚举，TS中新增类型objectobject表示一个js对象leta:object;a={};//function也是一个对象a=function(){};在实际开发中我们不会这样去书写对象，我们会采取以下的写法：letb:{name:string,age?:number};b={name

前言最近在网上看到一个有意思的开源项目，基于快手团队开发的开源AI斗地主——DouZero做的一个“成熟”的AI，项目开源地址【https://github.com/tianqiraf/DouZero_For_HappyDouDiZhu–tianqiraf】。今天我们就一起来学习下是如何制作一个基于DouZero的出牌器，看看AI是如何来帮助斗地主的！一、核心功能设计首先这款出牌器是基于DouZero开发的，核心是需要利用训练好的AI模型来帮住我们，给出最优出牌方案。其次关于出牌器，先要需要确认一个AI出牌角色，代表我们玩家自己。我们只要给这个AI输入玩家手牌和三张底牌。确认好地主和农民的各个角色，告诉它三个人对应的关系，这样就可以确定队友和对手。我们还要将每一轮其他两人的出

给那个可怜的博士生一个研究主题吧。AI崛起十年之后，一些低垂的研究果子能摘的基本都被研究者们摘完了，隐藏在高处的果子一般人很难拿下。现在，很多研究者拔剑四顾心茫然，尤其对刚刚踏入AI领域的博士生，很难找到新的研究突破点，随着深度学习“撞墙”的唱衰声不断，大家也就只好卷各种SOTA了。当然，不少有追求的研究者都在思索和探究，这个领域还有没新鲜、有趣的研究主题？AI的下一个大事件是什么？这种前瞻性的问题一向会给人缥缈的焦虑感，但研究者又不得不去预测和押注。先来回望下AI研究的黄金十年里发生的那些标志性事件。2012年，AlexNet一鸣惊人，一举革新了计算机视觉领域，是新一轮深度学习浪潮的首席弄潮儿。生成对抗网络GAN诞生于2014年，来自IanGoodfellow

文章目录?ReactUI组件库?流行的开源ReactUI组件库?antd的基本使用?antd样式按需引入?antd自定义主题大家上午好呀~今天来学习一下React的UI组件库以及antd的使用相关的知识点。感兴趣的小伙伴可以给个三连哦~?ReactUI组件库?流行的开源ReactUI组件库material-ui（国外）ant-design（国内蚂蚁金服）?antd的基本使用antd是基于AntDesign设计体系的ReactUI组件库，主要用于研发企业级中后台产品。安装antd组件库：npminstallantd--saveyarnaddantd默认按需引入antd组件：import{Button,DatePicke

文章目录一、项目结构二、开发规范遵循Vue单文件组件(SFC)规范组件及接口规范三、css样式规范全局样式与局部样式尺寸响应式字体的使用请使用flex布局方式一、项目结构在完成uniapp项目的创建之后，其项目目录结构如下所示。我们下面对项目结构进行简单的介绍，如果你看完介绍的内容，仍然无法理解，建议您先去学习一下vue。因为uniapp是基于vue核心语法进行开发，所以学习vue是必要的。.hbuilderx是开发该项目使用的工具HBuilderX的开发配置目录，一般不需要手工修改其内容。有了该目录别人在导入项目的时候，会默认使用你的开发工具配置信息。因为每个人使用开发工具的习惯不同，所以该目录一般不上传到版本管理仓库。pages是所有vue页面的存放目录，可以

???????????? ?博客首页：knighthood2001?欢迎点赞?评论?️❤️热爱python，期待与大家一同进步成长！！❤️?给大家推荐一款很火爆的刷题、面试求职网站?目录什么是labelimg安装labelimg初识labelimg labelimg的快捷键标注结果展示1VOC2YOLO labelimg.exe的存放位置写在结尾什么是labelimg        labelimg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用python写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用（虽然是英文版的）。其注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集

1.什么是OpenMVOpenMV 是一个开源，低成本，功能强大的  机器视觉模块。OpenMV上的机器视觉算法包括 寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪  等。以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。（这也就意味着，我们可以通过python来对他进行编程，所以我们就需要学习一点基础的python知识）————————————————2.关于OpenMV和OpenCVOpenMV是开源的机器视觉框架，而OpenMV 是一种开源计算机视觉库，两者都是实现视觉应用的工具，不同的是OpenMV可以运行在 MCU上，而OpenCV

本文主要介绍Logistic回归和Softmax回归一、回归与分类回忆给定数据点集合  和相应的标签 ，对于一个新的数据点x，预测它的标签(目标是找到一个映射):如果是一个连续的集合，称其为回归(regression)如果是一个离散的集合，称其为分类(classfication)多项式回归 考虑一个回归问题，输入x和输出y都是标量。寻找一个函数   来拟合数据 无论是线性回归还是非线性回归，我们一般都是通过一些成本函数如最小均方误差(MSE)，作为损失函数，来确定f的参数。线性回归是线性的        其中(偏置/残差/误差项)可以融入并且得到 设均方误差(MSE)为成本函数通过最小化成本函数来找到最优的w和b    如最小二乘法、梯度