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(3)在LiteOrm_Manager类中定义对进行数据各种操作的函数: public <T> int save(Collection<T> list) { LiteOrm l_orm = lite_orm.single(); return l_orm.save(list);}public <T> 阅读全文
posted @ 2025-06-26 16:43
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SQLite是一种轻量级数据库,经常在Android开发中使用.LiteOrm是一个专为 Android 设计的轻量级、高性能的ORM(对象关系映射)框架,通过该框架可以通过简洁的代码对SQLite数据库进行增删查改等操作.Android开发中使用LiteOrm的步骤如下: (1)下载lite-or 阅读全文
posted @ 2025-05-29 14:01
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Alarm_Receiver的代码如下: public class Alarm_Receiver extends BroadcastReceiver { private boolean is_local_service_running; private boolean is_remote_servi 阅读全文
posted @ 2025-04-02 18:01
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摘要：
首先,定义两个类:Alarm_Scheduler和Alarm_Receiver,Alarm_Scheduler的代码如下: public class Alarm_Scheduler { public static void schedule_alarm(Context context) { Alar 阅读全文
posted @ 2025-03-26 21:11
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F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 F12 F13 F14 F15 F16 F17 F18 F19 F20 F21 F22 F23 F24 F25 F26 F27 F28 F29 F30 阅读全文
posted @ 2025-02-26 17:53
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摘要：
Android APP保活是一个很重要的问题,很多APP需要在后台持续运行,比如在后台持续定位、即时通讯、播放音乐等,但是Android系统为了省电,经常把在后台运行的进程杀死,造成APP不能保活,影响功能和使用.因此需要进行APP保活,APP保活有很多方法,如设置白名单,但是效果不是很好,即使设置 阅读全文
posted @ 2025-01-30 00:25
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退出代码137通常表示一个进程因为接收到SIGKILL信号而被操作系统强行终止。在大多数操作系统中，SIGKILL信号无法被程序捕获和处理，它通常是由操作系统内核用来强制终止反应出问题的程序。 出现这种错误通常是由于系统内存不足造成的，类似于GPU的CUDA OUT OF MEMORY，Python 阅读全文
posted @ 2024-12-26 15:00
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在深度学习模型的训练过程中,经常会遇到这样的现象：每次训练,虽然初始值、随机种子、训练数据的顺序不一样,但是得到的loss曲线都差不多,在验证集上的结果也差不多.这篇论文从land scape的角度解释了这个问题：神经网络的loss landscape并不是我们想象中的很混乱、毫无规律,而是在per 阅读全文
posted @ 2024-11-11 15:15
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Tiny ImageNet是ImageNet的子集,ImageNet太大了,训练一次要好几天,于是准备用Tiny ImageNet代替ImageNet,但是MMPretrain项目里面用的全部都是ImageNet,需要做一些修改才能使用Tiny ImageNet. /mmpretrain/mmpre 阅读全文
posted @ 2024-10-28 14:38
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以前的Ubuntu系统用的机械硬盘，因为读写次数太多，已经出现问题了，速度很慢，开机提示坏道，于是买了一个固态硬盘，准备重装系统，但是重装系统，各种驱动、环境都要重装，太麻烦了，于是准备把以前的硬盘完整的复制到新硬盘，这样就不用重装各种驱动、环境了. 把新硬盘接上主板后，输入以下dd命令： sudo 阅读全文
posted @ 2024-09-09 16:56
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用PyCharm调试时变量实现不出来,一直显示Collecting data...: 解决的办法是File-->Settings-->Python Debugger,选中Gevent compatible: 问题顺利解决,变量很快就出来了: 阅读全文
posted @ 2024-08-24 17:05
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简单的说,Label Smoothing就是把one-hot向量从[0,0,1,0,0,0,...,0]变成[0.01,0.01,0.8,0.01,0.01,0.01,...,0.01],用公式表示,就是 其中,k是类别数量,a是一个较小的数.这样做的目的是为了缓解模型过于武断的问题,增强模型的泛化 阅读全文
posted @ 2024-07-29 21:14
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调试的时候遇到了下面的错误: java.lang.SecurityException: Writable dex file '/data/data/com.deepcode.trace/code_cache/.overlay/base.apk/classes3.dex' is not allowed 阅读全文
posted @ 2024-06-25 18:26
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摘要：
在Android Studio打开项目时,出现了下载Gradle超时,导致项目无法运行. 首先在gradle-wrapper.properties文件中,查看Gradle版本和zipStorePath: 然后查看Gradle包存放的位置: 到https://mirrors.cloud.tencent 阅读全文
posted @ 2024-05-25 18:42
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实现了同一个PageAbility内部不同AbilitySlice之间的导航. 首先新建一个AbilitySlice2，将其加入MainAblity: addActionRoute("my.action", AbilitySlice2.class.getName()); 在config.json中配 阅读全文
posted @ 2024-04-28 17:40
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1. 在https://developer.harmonyos.com网站上注册账号; 2. 下载DevEco Studio安装文件,选择Windows 64位版本; 3. 运行安装文件,开始安装; 4. 选择Do not import settings; 5. 运行DevEco Studio,安装 阅读全文
posted @ 2024-03-31 18:47
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摘要：
1. 安装Python,默认已经安装; 2. 安装VSCode,默认已经安装,如果版本低,可以更新到最新版本; 3. 在https://device.harmonyos.com/cn/develop/ide#download下载DevEco Device Tool 4.0 Release,选择Lin 阅读全文
posted @ 2024-02-24 17:49
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跑Cifar,发现训练时间很长,仔细一看,原来cudaGetDeviceCount()返回的是0,就是说没有找到GPU,没有用GPU跑,是在用CPU跑,难怪时间这么长. 在终端输入nvidia-smi,出现了以下错误: Failed to initialize NVML: Driver/librar 阅读全文
posted @ 2024-01-30 17:24
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1. 在命令窗口中输入下面两个命令: pip install pyqt5 pip install pyqt5-tools 2. 打开PyCharm的File->Settings->Tools->External Tools,单击Add,在弹出的窗口中输入: Name: QtDisigner Prog 阅读全文
posted @ 2023-12-31 16:47
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Qualitative Results如下图所示: 阅读全文
posted @ 2023-11-26 16:30
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实验结果如下图所示: 阅读全文
posted @ 2023-10-30 23:02
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损失函数分为3种类型: (1) 对于热力图,用以下的Focal Loss计算: (2) 对于深度,采用Laplacian aleatoric uncertainty loss function for depth计算: (3) 对于尺寸采用L1 Loss计算: 阅读全文
posted @ 2023-09-29 23:54
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Feature backbone采用DLA,输入维度为3×H×W的RGB图,得到维度D×h×w的特征图F,然后将特征图送入几个轻量级regression heads,2D bouding boxes的中心特征图用下面的模块得到: 其中AN是Attentive Normalization.用公式表示: 阅读全文
posted @ 2023-08-29 21:30
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MonoCon的网络结构和MonoDLE几乎一样,只是添加了辅助学习(Auxiliary Learning, AL)模块. 网络结构如上图所示,对于3D目标检测来说,预测2D框是没有必要的,但是MonoCon在训练阶段仍然计算了2D框的损失函数,但是在推理的时候,并不会预测2D框,这就是所谓的辅助学 阅读全文
posted @ 2023-07-27 17:43
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作者认为单目3D目标检测可以简化为深度估计问题,深度估计不准确限制了检测的性能.已有的算法直接使用孤立实例或者像素估计深度,没有考虑目标之间的集合关系,因此提出了构建预测的目标之间的几何关系图,来促进深度预测. 将深度值划分成若干个区间,然后通过分布的期望来计算深度值,在精度和速度上都取得了不错的性 阅读全文
posted @ 2023-06-22 17:32
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进入git目录,输入以下命令: sudo git init --bare 仓库名.git sudo chown -R 用户名:用户名 仓库名.git 仓库的URL地址为: 用户名@IP:git目录/仓库名.git 在PyCharm中右键单击项目文件夹,选择Git->Manage Remotes,添加 阅读全文
posted @ 2023-05-11 15:50
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运行: sudo apt update 提示: E: 有几个软件包无法下载，要不运行 apt-get update 或者加上 --fix-missing 的选项再试试？ 于是运行: apt-get update --fix-missing 运行: sudo apt-get install build 阅读全文
posted @ 2023-05-04 12:16
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模型如下图所示: 将H×W×C的图像reshape成了N×(P2×C),其中(H,W)是图像的原始分辨率,C是通道数,(P,P)是每个图像块的分辨率,N=H×W/P2为图像块的数量,将一个图像块使用可学习的线性层映射到维度为D的隐藏向量,如式(1)所示,线性映射的输出称为patch embeddin 阅读全文
posted @ 2023-04-29 23:45
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MMDetection的学习率设置文件放在目录mmdetection3d\configs\_base_\schedules\下面,如下图所示. 各文件的含义如下： consine.py: SGDR policy, 40epochs; cyclic_20e.py: CLR policy, 20 epo 阅读全文
posted @ 2023-03-30 21:39
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SGDR和CLR比较类似,都是给学习率设置周期和变化范围,按照下面的公式让学习率周期性的变化: 总的来说,就是在一个周期开始时,将学习率设置为最大值,然后按照余弦函数减小到最小值,再开始下一个周期的循环.尝试了各种超参数的设置. 阅读全文
posted @ 2023-02-20 16:52
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浙公网安备 33010602011771号