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目录解读借助mybatis-plus，我们只需要定义实体，然后定义接口，并且将接口继承基础的接口类型，并且传入泛型的实体就可以实现对实体的增删改查。

图是一种抽象数据结构，本质和树结构是一样的。图与树相比较，图具有封闭性，可以把树结构看成是图结构的前生。在树结构中，如果把兄弟节点之间或子节点之间横向连接，便构建成一个图。树适合描述从上向下的一对多的数据结构，如公司的组织结构。图适合描述更复杂的多对多数据结构，如复杂的群体社交关系。根据图的特性，图数据结构中至少要包含两类信息所有顶点构成集合信息，这里用V表示（如地图程序中，所有城市构在顶点集合）

一、YOLO-V1结构剖析YOLO-V1的核心思想：就是利用整张图作为网络的输入，将目标检测作为回归问题解决，直接在输出层回归预选框的位置及其所属的类别。YOLO和RCNN最大的区别就是去掉了RPN网络，去掉候选区这个步骤以后，YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。单看网络结构的话，和普通的CNN对象分类网络几乎没有本质的区别，最大的差异是最后输出层用线性函数做激活函数，

近期Transformer在CV领域掀起了一股热潮，从图像分类的ViT，到目标检测的DETR，再到图像分割的SETR以及3D人体姿态的METRO，预计在未来所有CNN能干的事情，都会涌现出一大批论文。虽然灌水总是存在的，但客观上的确也一定程度上推进了AI领域技术和方法的融合与发展。...

但是如果没有设置默认参数，则必须命令行传参，并且需要注意顺序保持一致

1、Python调用C动态链接库使用C语言编译产生共享库，然后python使用ctype库里的cdll来打开共享库。(1)C语言文件：pycall.c/***gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c*/#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int foo(int a, int b){printf

1，前言最近在看机器学习神经网络方面的知识，也看了很多关于反向传播算法原理的介绍，有一篇文章写的很好，在这里记录下，并且加入自己的理解。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去（这种学习方法很重要），实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这

什么是FasterRCNN目标检测算法Faster-RCNN是一个非常有效的目标检测算法，虽然是一个比较早的论文， 但它至今仍是许多目标检测算法的基础。Faster-RCNN作为一种two-stage的算法，与one-stage的算法相比，two-stage的算法更加复杂且速度较慢，但是检测精度会更高。事实上也确实是这样，Faster-RCNN的检测效果非常不错，但是检测速度与训练速度有待提高。源

其实就是设置自己的环境变量，需要什么版本就设置什么样的环境变量；