昨天在做一道题目看到这样一道题目：对一个给定的数组来说，要求给定一个指定长度的滑动窗口，然后滑动窗口每次右移一位，要输出当前窗口最大值的集合，这个问题说实在并不是很困难，看到之后也的确是很快就做了出来，而且用了不同的方法，在上网搜的时候无意间看到了一位大牛写的关于这个问题的解法，不得不说自己考虑的还是很不够 的，不说代码的整洁度，单单从实现的方式以及实现的时间复杂度来说我就不行了。    假定

pandas是一个很不错的框架，对于格式化的数据处理极为便利，最近比较频繁的使用到SQL语句，由于开发语言使用的是Python自然想找一下是否有这方面的库，于是乎还真的被我给找到了，pandasql就是这样的一个库，当然Python从来不缺乏第三方的库，比如进行SQL处理的时候有Mysql相关的，有sqlite相关的等等，就不一一枚举了，pandasql好在是可以与pandas完美的结合，会减少很

转自这里。卷积（convolution）是深度学习中非常有用的计算操作，主要用于提取图像的特征。在近几年来深度学习快速发展的过程中，卷积从标准卷积演变出了反卷积、可分离卷积、分组卷积等各种类型，以适应于不同的场景，接下来一起来认识它们吧。一、卷积的基本属性卷积核（Kernel）：卷积操作的感受野，直观理解就是一个滤波矩阵，普遍使用的卷积核大小为3×3、5×5等；步长（Stride）：卷积核遍历特征

基于深度神经网络的目标检测器不断发展，并被应用于多种应用中，每个应用都有其独特的需求。虽然安全关键型应用需要高精度和可靠性，但低延迟任务需要资源和能源高效的网络。实时检测网络在具有高影响力的现实世界应用中是必需的，但它们往往过分强调精度和速度的改进，而忽略了多功能性、鲁棒性、资源和能源效率等其他能力。现有的网络缺乏参考基准，也没有设计新网络的标准评估指南，导致比较模糊和不一致。

我们模型开发完成后往往需要基于一些web服务模块将模型部署成可被外部访问的服务形式，用的最多的就是flask框架了，可以很方便地将模型暴露成web服务接口，现在有一个新的需求就是需要使用grpc方式来开发接口，用于集群服务内部之间的相互访问调用。gRPC有什么好处以及在什么场景下需要用gRPC既然是server/client模型，那么我们直接用restful api不是也可以满足吗，为什么还需要R

最近刚入手一款新电脑，之前的电脑真的是老爷机了已经是跑不动了的感觉，新电脑拿到手后自然很多软件和环境都要重新来一次了，下午在安装sublime的时候寻找了一下注册码就在上一篇博文中，需要的朋友可以拿去破解一下，亲测可行，之后再使用sublime text2运行小脚本的时候却出现了只有底部出现空白框但是没有结果输出的问题，查了网上的资料有的说是热键冲突被占用有的说是python的环境变量没有添加进去

1、查找最大的k个元素1、排序，快速排序。我们知道，快速排序平均所费时间为n*logn，从小到大排序这n个数，然后再遍历序列中后k个元素输出，即可，总的时间复杂度为O（n*logn+k）=O（n*logn）。2、排序，选择排序。用选择或交换排序，即遍历n个数，先把最先遍历到得k个数存入大小为k的数组之中，对这k个数，利用选择或交换排序，找到k个数中的最小数kmin（kmin设为k个

无人机助力违法毒品种植智能监测预警，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建无人机航拍场景下的农村田园场景下非法种植罂粟花检测预警识别系统

怀着满心的科幻愿景，习惯了滕导演以及各位演员不遗余力地前期宣传，我得以熟知了这一部中国式的科幻大片《上海堡垒》，最初看到新闻消息说，《上海堡垒》首映好评如潮的时候，我觉得突然特别想走进影院一探究竟了，犹记得当初《哪吒之魔童降世》首映传出好评如潮的时候票房果然火爆，今天据说已经突破了36亿了，真的是牛！20190809上映，受到台风“利奇马”的袭击影响，我还未来得及走进...

之前就有接触过auto_ml这个自动机器学习框架，但是一直没有时间做一个简单的记录总结，以便于后续有时间继续学习，我相信随着机器学习的普及推广和发展，自动机器学习一定会占据越来越大的作用，因为机器学习、深度学习里面很大的一部分时间都要花在特征工程、模型选择、组合和参数调优上面，auto_ml框架提供了一种很好的解决思路，当前的自动学习框架也有很多，想要完整地进行学习还是需要花费一定的时间...