链接：https://arxiv.org/abs/1910.01271希望作者能在不久后开源！文章目录从两阶段目标检测开始的故事YOLO Nano 设计思路YOLO Nano 架构设计实验效果目标检测在计算机视觉领域是一个活跃的研究分支，而深度学习已经成为这一领域最前沿也是最成功的解决方案。但是，在边缘和移动设备中广泛部署神经网络模型需要大量的计算算力和内存。因此，近来研究领域主要在解决适...

参考的猎豹网校技术排序效率高，和快速排序相当，但是比快速排序要多一倍的存储空间（缺点明显）。既可以从高位开始排序，也可以从地位开始排序。代码附上#include<iostream>#include<list>using namespace std;int maxdigiit(int data[],int n){//int len3 = siz...

参考博客1：数据结构：堆（Heap）https://www.jianshu.com/p/6b526aa481b1参考博客2：图解数据结构堆的各种操作与算法，程序员必备基础数据结构https://baijiahao.baidu.com/s?id=1634972438141231356&wfr=spider&for=pc （简单介绍）参考博客3：数据结构-堆（heap）https:..

膜拜大佬       &nbsp在图像分割任务特别是医学图像分割中，U-Net[1]无疑是最成功的方法之一，该方法在2015年MICCAI会议上提出，目前已达到四千多次引用。其采用的编码器（下采样）-解码器（上采样）结构和跳跃连接是一种非常经典的设计方法。目前已有许多新的卷积神经网络设计方式，但很多仍延续了U-Net..

文章更新时段：2019-11

转：c++ 批量创建txt文件#include &amp;lt;iostream&amp;gt;#include &amp;lt;fstream&amp;gt;#include&amp;lt;string&amp;gt;using namespace std;//将int转为string类型，后可以操作。int main(){ofstream Fil

简介  谈起MAC地址，不得不说一下IP地址。IP地址工作在TCP/IP参考模型的第三层网络层。IP地址专注于网络层，将数据包从一个网络转发到另外一个网络；而MAC地址专注于数据链路层，将一个数据帧从一个节点传送到相同链路的另一个节点。定位网络中的计算机的位置，最常用的有域名地址、Ip地址、MAC地址三种方式，它们分别对应于OSI模型中的应用层、网络层、数据链接层。通常IP地址是不断变化的，而M.

在学习机器学习的时候，我们总是会听到向量化（vectorized）这个词，为什么呢？其实一个主要的原因是为了提升代码的运行效率。假设现在我们有这么个函数：如果没有向量化，那么在直接计算这个求和公式的话，需要的代码量是如下这么多行：p = 0;for i = 1:n+1,p = p + theta(i)*x(i);end;但是如果将其中一个参数集合向量化了，使其两个...

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念、为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋，这里我重新说明一次：目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象，目标识别是用来判断图片上这个对象是什么。识别通常只处理已经检测到对象的区域，例如，人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸。传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法，后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题。在这里我们主要介绍.

https://blog.csdn.net/ZYTTAE/article/details/42507541