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问题描述官方文档做的Demo发现遇到了错误提示如下：error: (-215:Assertion failed) !empty() in function ‘cv::CascadeClassifier::detectMultiScale’错误的原因：出现 error: (-215:Assertion failed) !empty() in function ‘cv::CascadeClassifi

缘由是：要转换的list里面的元素包含多维的tensor。c

必应是微软推出的搜索引擎，相比于百度具有广告少的显著优点，比较良心。幸运的是已经有人完成了这项工作，具体请看这个网站：必应每日高清壁纸(这个网站收录了必应每天的主页图片，并且提供直接下载（管理猿太良心了，祝愿少掉一些头发，少写一些bug ）。但是博主发现这个网站缺少一个一键全部下载功能，只能一张一张图片手动下载，如果要把所有图片都下载下来，非常麻烦，因此用python写了一个下载网站上所有图片的小

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解决方案一（自己的方法）：找到Anaconda3\pkgs\python-3.8.12-h900ac77_2_cpython\DLLs下的_ssl.pyd文件，查阅在该环境上安装的python版本号，下载python寻找对应的_ssl.pyd覆盖到上述目录中，即可解决问题。解决方案二：在 Windows 环境变量中添加如下三项：C:\Users\username\Anaconda3C:\Users

在查询套餐信息时, 只包含套餐的基本信息, 并不包含套餐的分类名称, 所以在这里查询到套餐的基本信息后, 还需要根据分类ID(categoryId), 查询套餐分类名称(categoryName)，并最终将套餐的基本信息及分类名称信息封装到SetmealDto(在第一小节已经导入)中。查询返回的字段中，包含套餐的基本信息之外，还有一个套餐的分类名称，在查询时，需要关联查询这个字段。2). 删除多个

本文提出一种新颖的稀疏MLP模块(sMLP)。sMLP模块在2D图像标记中沿轴向方向应用1D MLP，并在行或列之间共享参数。这种方法通过稀疏连接和权重共享显著降低了模型参数的数量和计算复杂度，从而避免了常见的过拟合问题。 Sparse MLP for Image Recognition: Is Self-Attention Really Necessary?(AAAI 2022)

【代码】“Could not find suitable distribution for Requirement.parse(‘XXXX‘)”的问题。

从几个例子中检测稀有物体是一个新出现的问题。先前的研究表明，元学习是一种很有前途的方法。但是，微调技术几乎没有引起人们的注意。我们发现，仅对稀有类现有检测器的最后一层进行微调对于少镜头目标检测任务是至关重要的。在当前的基准测试中，这种简单的方法比元学习方法高出大约2~20个百分点，有时甚至会使以前的方法的准确率翻一番。然而，少数样本的高方差往往导致现有基准的不可靠。我们通过对多组训练样本进行采样来