目录1、以统计列表中的词频为例2、寻找出现次数最多的 k 个数刷 leetcode 时发现了可以很方便地统计词频的 Counter() 函数，有了这个函数就不用手动的使用 for 循环来手动统计词频啦！Counter() 是 collections 库中的一个函数，可以用来统计一个 python 列表、字符串、元组等可迭代对象中每个元素出现的次数，并返回一个字典。可以看下常用的 Counter()

坑一：直接装包，启用后图像是花屏如果直接使用如下命令安装usb_cam功能包：sudo apt-get install ros-melodic-usb-cam然后插上自己的UVC摄像头，运行如下指令：

目录1、有关函数的作用2、测试用例C++ STL 库的 list 容器是一个双向链表。包含在头文件 <list> 中1、有关函数的作用list 本身：list<type> li;定义一个参数类型为 type 的链表li.push_back(val)在尾节点后插入值为 val 的数据，作为新的尾节点li.push_front(val)在头节点前插入值为 val 的数据，作为新

一、先哔哔几句热下身相信疫情隔离在家而且还要使用深度学习的小伙伴们或多或少都会面临么的钱买高性能显卡又么的钱租服务器的窘境。下面就介绍以下Google Colab服务器的用法吧（至于怎么上Google大家自行解决哦）。Google Colaboratory是谷歌提供的基于linux系统的免费云平台，内部已经集成了深度学习所需要的库，比如Tensorflow（目前Version：2.2.0r...

import numpy as npa = [[3, 3, 8],[6, 9, 7],[3, 3, 2]]b = np.array(a)"""step-1、首先按照第一列数值升序顺序对每行的位置进行重排, 第一行有两个值相同, 转到step-2[[3, 3, 8],[[3, 3, 8],[6, 9, 7],-->[3, 3, 2],[3, 3, 2..

还以目标检测为例，仍然拿一个很大的数据集来训练模型，而 meta-learning 的目标不是让模型在没见过的图片中学会分辨训练集中提到过的类别，而是让模型学会分辨事物的异同，学会分辨这两者是相同的东西还是不同的东西，当模型学会分辨异同之后再在具体的分类任务中使用极少的数据集训练很少的次数即可达到甚至超越传统目标检测训练范式的效果（这种方式也称为。以上是元学习在目标检测方面的一种应用，通过元学习训

极大似然估计 是建立在 极大似然原理 的基础上的一个统计方法，是概率论在统计学中的应用。目录1、极大似然原理2、极大似然估计1、极大似然原理极大似然原理：在随机试验中，许多事件都有可能发生，概率大的事件发生的概率也大。若只进行一次试验，事件 A 发生了，则我们有理由认为 A 比其他事件发生的概率都大。例如，一个箱子里有红黑两种颜色的球，数量为10个和1个，但并不知道到底哪种颜色的球为10个那种颜色

用惯了Windows下的有道词典，其划词翻译功能用起来令人极其舒适。Linux下也有类似的软件：GoldenDict安装：sudo apt-get install goldendict下载之后找到图标，打开后如下所示：下面开始简单的配置一下GoldenDict：...

这个是个古老的问题。。上次用串口还是本科时候，最近面试被问到了这个问题竟然整蒙了，大致是：面试老师问：9600的波特率每秒可以传输多少个字节？我：e...直接除以8...emmm是 1200 Byte 吧（感觉哪里不对劲，但又理直气壮感觉是对的）面试官表示怀疑....我知道应该不是这么算的，应该得算上开始位之类的。。懵逼地进入了下一个问题 T_T正片开始：由波特率怎么计算每秒传输的字节数呢？在信息