命令行代码如下：rtcwake -m disk -s 140 //s4(挂起) 140秒后自动唤醒rtcwake -m mem -s 140 //s3(休眠) 140秒后自动唤醒

题目：如何得到一个数据流中的中位数？思路：如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数，那么那么中位数就是排序之后中间两个数的平均值。我们可以将整个数据分成两部分，分别用两个数据容器存储。如果能保证数据容器左边的数据都小于右边的数据，那么即使左、右两边内部的数据没有排序，也可以根据左边最大的数及右边最小的数得到中位数。我们可以用最大堆...

max_element函数可以返回容器中的最大值。min_element函数可以返回容器中的最小值。函数格式为：max_element(first,end,cmp)min_element(first,end,cmp)其中first和end 分别为选用的容器的范围，而cmp参数是可选参数，我们可以自己设置它的功能。接下来我们看一个例子：#include <algorithm>#inclu

对于对外开放的网站和系统，文件权限控制是一个很重要的事情，对于文件和文件夹权限原则是最小权限够用就行， 不相关的文件只需要只读权限即可。实现方法：递归修改权限方法是通过 find命令 根据文件参数查找到对应的类型之后执行指定权限。说明：以下path为你需要修改的目录的路径。1.修改所有者：chown -R root.root path （递归修改指定路径的所有文件为root用户组所有）...

拉普拉斯算子是一个二阶算子，比起一阶微分算子，二阶微分算子的边缘定位能力更强，锐化效果更好。使用二阶微分算子的基本方法是定义一种二阶微分的离散形式，然后根据这个形式生成一个滤波模版，与图像进行卷积。滤波器分各向同性滤波器和各向异性滤波器。各向同性滤波器与图像进行卷积时，图像旋转后响应不变，说明滤波器模版自身是对称的。如果是各向异性滤波器，当原图旋转90度时，原图某一点能检测出细节（突变）的，但是现

AA论文中将寻找最佳增强策略的问题转化为离散搜索问题。搜索算法使用一个controller RNN作为搜索器，使用增强学习，使用近段策略优化算法。搜索空间空间中每一个策略有5个子策略，每个子策略中有两个图像操作，每个操作有两个参数调节，分别是操作使用的可能性和操作的等级。一共有16个操作可选，每个操作的可能性离散化成10个值，每个操作的等级同样离散化成11个值。整体逻辑整体逻辑如下图所示：...

首先下载PyTorch的whl文件我们可以使用清华源中的下载资源（武林秘籍：可以使用迅雷下载，速度很快！！！）清华源PyTorch库安装PyTorchpip install xxx.whlpip install torchvision验证安装结果在终端输入如下命令pythonimport torchprint(torch.__version__)即可验证PyTorch是否安装成功，还能查看Pyto

Toet A. TNO Image fusion dataset. (117.03 MB)——红外和可见光图像序列网址：https://figshare.com/articles/TN_Image_Fusion_Dataset/1008029（内容很丰富，常用的图像都是从该库里挑出来的。论文中也常引用该网址。）简介：“The TNO Image Fusion Dataset contain...

CSPNet的贡献增强了CNN的学习能力，能够在轻量化的同时保持准确性。降低计算瓶颈。降低内存成本。CSPNet介绍作者认为在神经网络推理过程中计算量过高的问题是由于网络优化中的梯度信息重复导致的。CSPNet通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中，在减少了计算量的同时可以保证准确率。CSPNet不仅仅是一个网络，更是一个处理思想，可以和ResNet、ResNext、DenseNet、Effic

作用：查看Tensor的维度。具体例子如下：>>> import torch>>> a = torch.Tensor([[[1,1],[2,2]],[[3,3],[4,4]]])>>> a.size()torch.Size([2, 2, 2])