洛天的小窝

  哈希表就是在关键字和存储位置之间建立对应关系。也就是： flowchart LR A["关键字"] --> B["存储地址"] A@{ shape: rounded} B@{ shape: rounded} classDef default stroke-width:3px,font-size:16px,fill:transparent   在 C++ 中可以使用无序容器来实现： // 头文件#include<unordered_map>// 定义，这里表示key和value都是int型unordered_map<int, ...

一、插件安装 npm install hexo-filter-mermaid-diagrams 二、修改配置文件 2.1 博客配置：_config.yml   _config.yml在根目录。 在末尾添加以下内容： # mermaid chartmermaid: # mermaid url https://github.com/knsv/mermaid enable: true # default true version: "7.1.2" # default v7.1.2 options: # find more api options from https://g ...

2b2c1cd4235530843f47c1ca432ab0464415c7ebb125acdb43845259f6c8408a3fb594835b18f8c05d581c35402fb0e9f3434ba2ba71ce51e307fdb8b8ed287502fa3f28194b4e06a3e6dc2621743c86a15128b38e41deed1b9f49f9aef2ff77c1721daf6df9cf0a73adc554f8a13339cf7cbeb2b51e78239e19f1373b5526f466252342efac460ca2c8bbeaa1302ddf3b51b187c ...

前言：章节答案由我自己整理，期末考试答案引用自【参考博客】 考试成绩已出，45 道题错了 4 道，貌似期末考试答案有些错误在里面。试卷不能查看我无法进行答案更正，不过错四道也没什么影响，随便过 (・̀ ω・́) y 第一章 1.1 章节习题 根据本周所讲内容，对于论文标题的撰写，以下描述正确的是 A、标题应尽量精炼简洁 B、标题需注意保护知识产权 C、标题应反映核心技术 什么样的论文能被称为优秀的论文 A、论文能开辟一个新的方向 B、论文能获得学术界重视，获得足够的引用 C、论文有一定的研究价值 D、论文有一定的创新意义 根据本周所讲内容，对于论文摘要的写，以下描述正确的是 A、摘要应覆盖文 ...

前言：期末考试从章节练习题中选取，不会单独列出。所有题目由我自行整理。 考试成绩已出，全对，可放心食用😇 第一章 1956 年，谁撰写的《工程控制论》获国家科学一等奖 A、钱学森 中国在什么时间成功爆炸第一颗原子弹 A、1964 年 10 月 16 日 中国在什么时间成功爆炸了氢弹 A、1967 年 6 月 17 日 1999 年国庆 50 周年前夕，中共中央、国务院、中央军委授予多少名科技工作者以每由 515 克纯金制成的 “两弹一星功勋奖章” C、23 名 “科学没有国界，科学家却是有祖国的” 是谁的名句 C、钱三强 在五、六十年代的中国，科学界素有 “三钱” 之称谓 A、钱学森 B、 ...

一、题目描述   考虑一个余弦信号 $\small {x\left (t \right) =\cos \left (2\pi f_0t \right)}$ 沿着一条受到多径效应和多普勒效应影响的信道传输的情形。设有两条路径，并且假定该正弦信号正由一个移动的物体发出，因此会发生多普勒频移。设接收信号为： $$ \begin{aligned} r\left( t \right) =a_0\cos\left( 2\pi \left( f_0-v \right) \left( t-\dfrac{L_0}{c} \right) \right) +a_1\cos\left( 2\pi \left( f_0 ...

一、实验要求   ARM Cortex-M3 微处理器使用端口 GPIOA 控制一片七段数码管（共阳极），按键 K 连接 GPIOA15 管脚。   实现下述功能：使用查询方式查询按键状态，当按键打开时， GPIOA15 管脚为 “0” ，数码管显示 0；当按键闭合时，GPIOA15 管脚为 “1”，数码管显示自己的学号，每隔 1 秒显示 1 位，显示结束后，数码管灯关闭。 二、实现流程 三、实验代码 3.1 写入中断向量 AREA RESET,CODE EXPORT __Vectors EXPORT Reset_Handler__Vectors DCD __initial_sp DCD ...

目标检测基础与 MMDet 目标检测简介 实例应用 人脸识别 身份识别、属性分析 … 智慧城市 垃圾检测、非法占道检测、违章停车检测、危险物体检测、自助服务、烟雾和火灾检测、标准着装检测、危险行为检测 … 自动驾驶 环境感知、路径规划与控制 … 下游视觉任务 文字之别、人体姿态估计 … 滑窗 Sliding Window 未完待续…

  由于本人之前没有接触过 python 和机器学习的相关知识，这次图像分类的配置过程可谓一路艰辛，本文当是一次避坑总结。 配置环境概览: 平台: Windows 11 Python: 3.9.16 GPU: 本地 GPU CUDA: 11.7 cuDNN: 8.5 Pytorch: 1.13.1 OpenCV: 4.6.0 MMCV: 1.7.0 MMCls: 0.25.0 一、环境安装   整体环境框架如下： 1. CUDA 与 cuDNN 安装   网上有很多的教程，这里就不再赘述了，不过我以后有时间会补充上滴。这里推荐一个：【CUDA】cuda 安装。   不过有一点要说明，在安 ...

MMcls 实例应用 & 超算平台的使用 一、MMClasification 深度学习模型的训练涉及几个方面:   1. 模型结构：模型有几层、每层多少通道数等等   2. 数据集：用什么数据训练模型: 数据集划分、数据文件路径、数据增强策略等等   3. 训练策略：梯度下降算法、学习率参数、batch size 训练总轮次、学习率变化策略等等   4. 运行时：GPU 、分布式环境配置等等   5. 一些辅助功能：如打印日志、定时保存 checkpoint 等等 在 OpenMMLab 项目中，所有这些项目都涵盖在一个配置文件中，一个配置文件定义了一个完整的训练过程：   1. ...