09 2024 档案
摘要：最近都在和Linux打交道，这方面基础比较薄弱的我只好买了本鸟哥的书看看，感觉还不错。我觉得Linux相比windows比较麻烦的就是很多东西都要用命令来控制，当然，这也是很多人喜欢linux的原因，比较短小但却功能强大。为了方便大家查找linux的相关命令，我就将我了解到的命令列举一下，仅供大家参
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摘要：本节内容 缓存数据库介绍 redis操作 缓存数据库介绍 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库,随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显
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摘要：本节内容 Celery介绍和基本使用 在项目中如何使用celery 启用多个workers Celery 定时任务 与django结合 通过django配置celery periodic task 一、Celery介绍和基本使用 Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列，通
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摘要：round函数很简单，对浮点数进行近似取值，保留几位小数。比如 >>> round(10.0/3, 2) 3.33 >>> round(20/7) 3 第一个参数是一个浮点数，第二个参数是保留的小数位数，可选，如果不写的话默认保留到整数。 这么简单的函数，能有什么坑呢？ 1、round的结果跟pyt
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摘要：本节内容 Gevent协程 Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 Python连接Mysql数据库操作 RabbitMQ队列 Redis\Memcached缓存 Paramiko SSH Twsited网络框架 引子 到目前为止，我们已经学了网络并发编程的2个套路， 多进程，多线程，
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摘要：user-agent和proxy代码： # -*- coding:utf-8 -*- import random import re import urllib2 import urllib import time count=0 user_agent_list=[ 'Mozilla/5.0 (Wi
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摘要：1，项目来源： 实验楼课程 ：https://www.shiyanlou.com/courses/599 https://www.shiyanlou.com/courses/reports/1292313 2，增强版实现效果 支持城市切换 支持公交到达圈时间选择（高德地图只支持60min以内？） 支
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摘要：一 什么是web框架？ 框架，即framework，特指为解决一个开放性问题而设计的具有一定约束性的支撑结构，使用框架可以帮你快速开发特定的系统，简单地说，就是你用别人搭建好的舞台来做表演。 对于所有的Web应用，本质上其实就是一个socket服务端，用户的浏览器其实就是一个socket客户端。 i
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摘要：知识预览 Ajax准备知识：json Ajax简介 jquery实现的ajax JS实现的ajax jQuery.serialize() 上传文件 同源策略与Jsonp CORS 回到顶部 Ajax准备知识：json 什么是json？ 定义： JSON(JavaScript Object Notat
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摘要：知识预览 一 Django的form组件 二 Django的model form组件 三 Django的缓存机制 四 Django的信号 五 Django的序列化 回到顶部 一 Django的form组件 forms组件 回到顶部 二 Django的model form组件 这是一个神奇的组件，通过
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摘要：知识预览 构建一个表单 在Django 中构建一个表单 Django Form 类详解 使用表单模板 回到顶部 构建一个表单 假设你想在你的网站上创建一个简单的表单，以获得用户的名字。你需要类似这样的模板： ? 1 2 3 4 5 <form action="/your-name/" method=
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摘要：知识预览 COOKIE 与 SESSION 用户认证 回到顶部 COOKIE 与 SESSION 概念 cookie不属于http协议范围，由于http协议无法保持状态，但实际情况，我们却又需要“保持状态”，因此cookie就是在这样一个场景下诞生。 cookie的工作原理是：由服务器产生内容，浏览
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摘要：利用django搭建一个简单的博客系统，记录下整个过程。 建立项目blog，项目文件如下： 首先建立数据模型，包括用户，博客，文章，文章内容，评论，点赞，分类，标签八张表，代码如下： #coding:utf-8 from __future__ import unicode_literals from
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摘要：CSS的“层叠”规则的总结 当你随机打开一个页面，查看源代码，你会发现，同一个元素，不止有一个CSS选择器及对应的样式。而一个元素只能应用一个样式，那么一堆样式中究竟是应用哪一个呢？这就涉及到CSS的层叠规则了。下面就来总结下CSS的层叠规则。 概念：CSS中的层叠就是让多个来源的样式叠加在一起，然
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摘要：css3知识库 Css的工作方式是浏览器逐行下载样式表，应用其可识别的属性，忽略其不支持的属性。 css引入的3种方式 内联式：<div style="color:red"> 嵌入式：<style>样式<style> 外部引入：<link href="xxx.css" rel="stylesheet
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摘要：转载：https://github.com/taizilongxu/interview_python#2-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%B4%A2%E5%BC%95 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支
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摘要：转载：https://blog.csdn.net/Ayhan_huang/article/details/78193553 static & media 在Django应用的文件夹下，经常会发现这两个文件夹：static, media; static称为静态文件夹，用于存放CSS, JavaScri
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摘要：Classical Question c1.Quick Sort / Top K problem class Solution: """ @param n: An integer @param nums: An array @return: the Kth largest element """ d
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摘要：mtcnn： Multitask 数据集： Wider Face数据集：http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/ CelebA数据集： http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html Pnet： pnet网络： import
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摘要：1-2 图片数据建模流程范例 tensorflow中准备图片数据的常用方案有两种，第一种是使用tf.keras中的ImageDataGenerator工具构建图片数据生成器。 第二种是使用tf.data.Dataset搭配tf.image中的一些图片处理方法构建数据管道。 第一种方法更为简单，其使用
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摘要：尊重别人的劳动成果就是对自己的尊重——声明至上：转载来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/35223115 从零开始学习「张氏相机标定法」（一）相机成像模型 先来简单介绍一下我们的主角：张正友博士。他是世界著名的计算机视觉和多媒体技术的专家，ACM Fellow，IEEE F
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摘要：相机内参矩阵，我们常见到这样的形式： 其理解参见下面链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/158737264
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摘要：web微信同步消息的流程总共有三个请求： 1， get请求， url：https://wx2.qq.com/cgi-bin/mmwebwx-bin/webwxgetcontact?lang=zh_CN&pass_ticket=OVZilalVdLYsS6X%2BIW8t3zjgJz6SggiGbeE
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摘要：知识预览 数据库的简介 mysql 回到顶部 数据库的简介 数据库 数据库（database，DB）是指长期存储在计算机内的，有组织，可共享的数据的集合。数据库中的数据按一定的数学模型组织、描述和存储，具有较小的冗余，较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。 数据库管理系统软件 数据库管理系
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摘要：1，Iterable, Iterators 和Generators的区别？ https://nvie.com/posts/iterators-vs-generators/ 2，vars()，locals(), globals()的区别？ https://www.techforgeek.info/va
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摘要：1，递归算法 递归算法是将复杂的问题分解为同类更简单的子问题，直到子问题可以被解决的算法思想。在下面的代码中，分别用普通方法和递归算法求list中数据累加之和，递归算法的求和过程如下图所示 #coding:utf-8 #普通方法 def listsum(numlist): total = 0 for
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摘要：python利用MySQLdb模块操作MySQL数据库，需要下载模块，主要操作为insert，update，select和delete。简单记录下学习过程，方便复习。 1 MySQLdb模块安装 （python2使用MySQLdb模，python3 使用pymysql模块） 最开始通过命令行安装，p
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摘要：1数据如下： 2.数据清洗： #数据清洗，对颜色和尺寸数据进行标准化设置 #天猫数据清洗，颜色 ALTER TABLE t_sales ADD color_std VARCHAR(128) NOT NULL AFTER color; UPDATE t_sales SET color_std = '黑
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摘要：1.pandas的主要数据结构（Series，DataFrame） Series为一维的数据结构，类似于python的字典，包括值和索引，创建Series: (不传入索引时，默认采用0，1,2，n-1) import pandas as pd import numpy as np s1 = pd.S
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摘要：1.常用函数 设置 plt.xlabel()：对x轴增加文本标签 plt.ylabel()：同理 plt.title(): 对图形整体增加文本标签 plt.text(): 在任意位置增加文本 绘图 plt.plot(x,y , fmt) ：绘制坐标图 plt.boxplot(data, notch,
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摘要：1，命令行语句 http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5237704.html 创建djangoproject：django-admin.py startproject sitename 创建app：python manage.py startapp app
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摘要：开始刷leetcode，记录下整个过程，留着慢慢学习和优化。 1.两数之和（Two sum） #coding:utf-8 # 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。 # 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你
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摘要：1，html标签 块级标签（block）：每个块元素独立显示，好像前后有换行 （特立独行） 内联标签（incline）：内联元素随着文字出现在行内，相互依靠在一起 （随波逐流） Block： <h1>....<h6>, <p>, <blockquote>，<ol>, <ul>, <li>，<div>
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摘要：跳跃表 http://www.dannysite.com/blog/228/ https://cloud.tencent.com/developer/news/387722 LRU (least-recently used) 利用OrderedDict实现 利用dict+双端链表实现 https:/
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摘要：jquery ajax 参数 参数名 类型 描述 url String (默认: 当前页地址) 发送请求的地址。 type String (默认: "GET") 请求方式 ("POST" 或 "GET")， 默认为 "GET"。注意：其它 HTTP 请求方法，如 PUT 和 DELETE 也可以使用
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摘要：继续整理了下MySQL相关的知识点，包括limit分页，执行计划，慢查询日志 limit分页 利用sql语句的limit能返回一定范围内的数据，可以实现分页 select * from book limit 20,10; 返回第20条开始的十条数据 select * from book where
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摘要：flask借助了jinja2模板和Werkzeug WSGI服务，Werkzeug本质上是一个Socket，类似于WSGI server，接收http请求并进行预处理，然后调用flask处理相应的请求。先看一段利用Werkzeug的代码 #coding:utf-8 from werkzeug.wra
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摘要：1.Numpy简介 Numpy是一个用于多维数组的第三方python库，更加接近于底层和硬件，数据处理效率更高。Numpy数组应用：记录图像中每一个像素点的灰度值或颜色；三维(多维)数据，如核磁共振扫描；设备测量的信号数据，如声波； Numpy效率分析（ipython交互界面，timeit模块可用于
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摘要：anaconda: 包管理 conda install 安装包 conda uninstall / conda remove 卸载包 conda update 更新包 conda list 查看所有包 虚拟环境管理 conda create -n learn_conda python=3.6 创建基
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摘要：1. 注意windows和linux文件名命名差异 linux系统允许文件中包含冒号，而windows系统中不允许。同事采用linux系统，创建了一个名字包含冒号的文件（如以时间12:32:40命名的log），通过git推送到远程，我利用windows系统进行pull时，merge会一直报错(inv
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摘要：RCNN系列是目标检测的two-satge代表，运行速度慢，但检测精度很高，也比较难理解，简单记录下，慢慢啃。。。。。 1. RCNN RCNN 是在2013年的论文Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic
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摘要：opencv实现了八种单目标跟踪算法，对于比较简单的场景，可以用来做目标跟踪，简单记录下学习过程。 跟踪器简介 BOOSTING Tracker: Based on the same algorithm used to power the machine learning behind Haar c
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摘要：最近需要将python项目打包成可执行文件，研究了下，记录下整个过程。项目是基于mxnet实现的一个物体检测器，需要打包成exe文件(windows)和linux的可执行文件，选择PyInstaller作为打包工具。主要有三个问题需要注意： 1.由于PyInstaller会将python环境中的所有
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/60753993 https://blog.csdn.net/bigbennyguo/article/details/87956434 https://blog.csdn.net/zhaokx3/article/details/7099435
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摘要：https://blog.csdn.net/wbdxz/article/details/82153550 src = r"F:\analyaer_event\temp\analyzer.boat.inshore_1590890469158" with open(src, "rb") as f: da
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摘要：https://chenrudan.github.io/blog/2015/08/04/dl5tricks.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/32338983 优化算法的常用tricks 最后，分享一些在优化算法的选择和使用方面的一些tricks。 首先，各大算法孰
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摘要：sudo apt install -y xorg sudo nvidia-xconfig --enable-all-gpus --allow-empty-initial-configuration --cool-bits=7 vi ~/gpufansetting 编辑脚本gpufansetting,
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摘要：看gluoncv网络的笔记 from gluoncv.model_zoo import get_model import mxnet as mx from mxnet import autograd # net = get_model('center_net_resnet50_v1b_coco',p
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摘要：固定部分权重，不更新 比如说只更新最后一个dense层的权重：Trainer里面用下面这个而不是所有的model.collect_params() model.collect_params(select='.*dense0') 如果想设置为只有dense0层不更新 model.collect_par
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/256458915 P100, 5M图片，crnn识别一个epoch训练时间15h，第一次best_model出现在6epoch，第二次14epoch。batch_size=128, 占显存6g多。 SynText文本生成器。 seq2seq
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摘要：https://www.cnblogs.com/xiaotie/archive/2012/03/25/2416267.html
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摘要：https://www.apiref.com/cpp/index.html 学习笔记内容 1 引用和指针 string (http://c.biancheng.net/view/400.html) vector (https://zhuanlan.zhihu.com/p/286187973) IO库
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摘要：mxnet报错： 参考下面博客，执行命令重新加载nvidia内核 https://blog.csdn.net/maizousidemao/article/details/108234321 sudo rmmod nvidia_uvm sudo modprobe nvidia_uvm 报错信息，nvi
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摘要：https://blog.csdn.net/wuan584974722/article/details/51435876 此实例通过使用Halcon实现5种清晰度算法函数：1. 方差算法函数；2. 拉普拉斯能量函数；3. 能量梯度函数；4. Brenner函数；5. Tenegrad函数； http
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摘要：1. 剑指 Offer 03. 数组中重复的数字 在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0～n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字重复了，也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。 示例 1： 输入：[2, 3, 1, 0, 2, 5, 3]输
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摘要：https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_gui/py_video_display/py_video_display.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/38136322 当我们需要读取网络摄像头的时候，
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摘要：yolo5的训练trick https://zhuanlan.zhihu.com/p/197776260 ema 权重系数随着迭代次数的变化趋势如下，当迭代次数增加时，权重系数越来越大，则后续模型的参数对整体ema模型的参数影响越来越小 import numpy as np import matpl
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摘要：LUT即look-up table, 进行查表转换，LUT函数对输入图像，根据提供的转换表，将像素值进行转换，其参数含义如下： dst = cv2.LUT(src, lut, dst=None) src：输入数据array，类型为8位整型（np.uin8) lut：查找表，如果输入src是多通道的，
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摘要：win10同时装了mxnet和pytorch， mxnet版本为1.5.0+cu101， torch版本为1.7.1+cu101, 出现了下面奇怪的错误： OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。 Error loading "D:\Anaconda3\lib\site-p
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摘要：无监督目标定位 SCDA：selective convolution descriptor aggregation https://www.jianshu.com/p/69bebb635b3d?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=se
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摘要：https://www.zhihu.com/question/58200555
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摘要：引言 空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)，广泛应用于语义分割与目标检测等任务中，语义分割中经典的deeplab系列与DUC对空洞卷积进行了深入的思考。目标检测中SSD与RFBNet，同样使用了空洞卷积 空洞卷积：在3*3卷积核中间填充0，有两种实现方式，第一，卷积核填充
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摘要：双边滤波原理讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/161665205， https://zhuanlan.zhihu.com/p/37404280 相比于上面几种平滑算法，双边滤波在平滑的同时还能保持图像中物体的轮廓信息。双边滤波在高斯平滑的基础上引入了灰度值相似性权重因子
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摘要：python数据存储为二进制 # 存二进制float32的数据bin_npy = np.arange(12).reshape((2, 2, 3)).astype(np.float32) bin_npy.tofile(r"mycpp\test.bin") # 读取二进制float32数据 t = np
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