1、容器容器是用来储存元素的一种数据结构，容器将所有数据保存在内存中，Python中典型的容器有：list，set，dict，str等等。class test():def __init__(self,data=1):self.data = datadef __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.data > 5:raise

仔细说来，multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思,在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块。创建进程部分，进程同步部分，进程池部分，进程之间数据共享。Python要进行多进程操作，需要用到muiltprocessing库，其中的Process类跟threading模块的Thread类很相似。使用方式和所

总结1. 两者本身的区别与联系区别（1)回归得出来的值是一一对应的，就是我输入一个值它就会告诉我所对应的精确值，也就是预测值，是连续的，且我每输入一个不同变量，他预测的值只跟这个变量对应，1对1的。(2)而分类是离散的，是多对1的，比如，我输入一堆狗的图片进去，它都是被判断为狗，我输入一堆猫进去，都判断为猫，是多对1的，而且是离散的。相同点本质是一样的，都是通过数据来拟合一个函数，用来预测.我的理

车道线检测是自动驾驶中的一个基础模块，其实也是一个由来已久的任务，早期已有很多基于传统图像处理实现的车道线检测算法。但随着大家研究的深入，车道线检测任务所应对的场景越来越多样化，逐步已经脱离了对于“白、黄色线条”这种低阶理解。目前更多的方式是寻求对于语义上车道线存在位置的检测，即使它是模糊的、被光照影响的、甚至是完全被遮挡的。本文主要对主流的车道线检测（包括BEV-鸟瞰图视角和图像视角）方法进行总

omegaconf 是一个灵活的 Python 配置系统，支持从多个来源（如 YAML 配置文件、数据类/对象和命令行参数）合并配置，并提供一致的 API，无论配置是如何创建的。OmegaConf 还提供了运行时类型安全，通过结构化配置实现。在训练模型的过程中，一个很令人头大的前置工作是如何对各项配置参数进行管理。模型结构、训练、评测、优化、数据预处理、数据加载、多机环境等，各项参数加起来经常有大

本文转载自 https://blog.csdn.net/qq_23981335/article/details/106572171仅作记录学习~总结BN，LN，IN，GN，WS 从学术上解释差异：BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值，对小batchsize效果不好；BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batch

总结1. 两者本身的区别与联系区别（1)回归得出来的值是一一对应的，就是我输入一个值它就会告诉我所对应的精确值，也就是预测值，是连续的，且我每输入一个不同变量，他预测的值只跟这个变量对应，1对1的。(2)而分类是离散的，是多对1的，比如，我输入一堆狗的图片进去，它都是被判断为狗，我输入一堆猫进去，都判断为猫，是多对1的，而且是离散的。相同点本质是一样的，都是通过数据来拟合一个函数，用来预测.我的理

转载自：https://blog.csdn.net/c2250645962/article/details/105291782背景在使用pytorch做深度学习任务的数据加载时，常用的方式是使用torchvision.Dataset类定义数据读取，然后使用torch.utils.data.DataLoader定义数据加载器。该部分内容见 链接不过，有些分类数据的文件目录组织形式如下：即默认你的数据

如何测试c++中的私有成员方法/变量

文章转载自：https://blog.fiteen.top/2019/sorting-algorithm， 仅作学习使用~概述由于待排序的元素数量不同，使得排序过程中涉及的存储器不同，可将排序方法分为两类：一类是内部排序，指的是待排序列存放在计算机随机存储器中进行的排序过程；另一类是外部排序，指的是待排序的元素的数量很大，以致内存一次不能容纳全部记录，在排序过程中尚需对外存进行访问的排序过程。我们