前言谈到计算机视觉时，我们都会联想到图像分类，图像分类是计算机视觉最基本的任务之一，在图像分类的基础上，我们还有更复杂的任务，比如目标检测，物体定位，图像分割等，本文主要讲目标检测，目标检测是分类与定位的结合，在给定一张图片，目标检测的任务是要识别出图片的目标以及它的位置，由于图片中的目标个数不确定，且要精确定位目标，目标检测比分类任务更复杂。...

解释：这句话的意思是 通过c3p0获得的Connection无法转换成 mysql 类型的Connection如下图：原因：因为c3p0所导入的包是：java.sql.Connection;而不是：import java.mysql.Connection;所以我们应该使两者的导入的包一致即可。解决方法：将import java.mysql.Connection 更改为import java.mys

这个时候有src目录了，但是报没有插件的错误，这个时候就可以，将idea的maven设置成本地的maven配置，点击ok,错误就解决了，如下图。至此按模板创建一个web项目的maven项目，基本解决，接下来补充相关的java,test等文件夹，可以参考以下本主题的其他链接，重启一下，然后刷新一下maven，这样的错误就解决了，但是依然没有src文件目录。最终按模板创建一个web项目的maven项目

一.LeNet概述LeNet由Yann Lecun 创建，并将该网络用于邮局的邮政的邮政编码识别，有着良好的学习和识别能力。LeNet又称LeNet-5,具有一个输入层，两个卷积层，两个池化层，3个全连接层（其中最后一个全连接层为输出层）。LeNet网络结构图如下：LeNet-5共有7层（不包含输入），每层都包含可训练参数。输入图像大小为32*32，比MNIST数据集的图片要大一些，这么做的原因是

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第一种情况如图：这种情况发生首先检查一下eclipse中是否导入了spring框架封装jdbc的相关jar包，检查如下图位置这个 就需要先下载相关5.0.0版本的jar包直接导入；链接：https://pan.baidu.com/s/1e95oxkJr1j1jWlatprhN1A提取码：uw2b 或者官网下载4.2.12版本：https://jar-download.com/artifacts/o

import osimport shutildef split(src,img,annota):imges=[]#存储所有图片的路径annotation=[]#存储所有xml的路径#第一步：遍历需要分离的文件夹for f in os.listdir(src):if f.endswith(".jpg"):imges.append(f)if f.endswith(".jpeg"):.

#如果是绝对路径使用一个反斜杠就会报错img_path='D:\python_work\objectDetection\YOLOv4\pytorch-YOLOv4\myData\JPEGImages\000247.jpg'img = cv2.imread(img_path)print(img)cv2.imshow('img',img)cv2.waitKey(0)img1= cv2.cvtColor

一.model.parameters()与model.state_dict()model.parameters()与model.state_dict()都是Pytorch中用于查看网络参数的方法一般来说，前者多见于优化器的初始化，例如：后者多见于模型的保存，如：当我们对网络调参或者查看网络的参数是否具有可复现性时，可能会查看网络的参数pretrained_dict = torch.load(yol