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VOC、COCO、YOLO、YOLO OBB格式的介绍

与 VOC 格式不同,COCO 数据集的所有标注信息都集中在一个巨大的 JSON 文件中,例如 instances_train2017.json。这个 JSON 文件包含多个顶级键,每个键对应一类信息,这种集中式的存储方式非常适合大规模数据的管理和自动化处理。class_id: 这是一个整数,代表目标的类别索引。supercategory: 超类别,用于组织相关联的类别,例如 bicycle 和

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spring mvc后端实现过程

这段代码展示了一个 Spring MVC 的控制器 LoginController,继承了 AbstractController,并且通过 ModelAndView 返回模型和视图,属于传统的 Spring MVC 编程风格。通常,接口是用于定义业务逻辑的抽象层,实际的实现类会提供具体的业务实现。LoginVo 可能是一个自定义的类,表示用户登录时提交的数据。每个方法的返回值主要用于表示操作的成功

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#spring#mvc#java
Python之画一朵玫瑰花

【代码】Python之画一朵玫瑰花。

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#python#开发语言
Python之函数练习

编写一个程序,在主程序中求 1900 ~ 2020 年中所有的闰年,每行输出 5 个年份。闰年即能被 4 整除但不能被 100 整除,或者能被 400 整除的年份。要求定义一个函数 isLeapYear (year ),该函数用来判断某年是否为闰年,是闰年则函数返回 True,否则返回 False。并编写主程序调用该函数进行测试。编写 isOdd( )函数,该函数应有一个整数参数,如果该参数为奇数

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#python#算法#开发语言
Python语言基础知识(三)

内置函数(BIF,built-in functions)是Python内置对象类型之一,不需要额外导入任何模块即可直接使用,这些内置对象都封装在内置模块__builtins__之中,用C语言实现并且进行了大量优化,具有非常快的运行速度,推荐优先使用。当参数为数字字符串时,还允许指定第二个参数base用来说明数字字符串的进制,base的取值应为0或2-36之间的整数,其中0表示按数字字符串隐含的进制

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#python#网络#服务器
Python之元组、字典和集合练习

糕(Cheese Cake)和三明治(Sandwich);指定的饮料包括红茶(Black tea,)、咖啡(Coffee)和橙汁。料中各选一款组成套餐。已知,指定的糕点包括松饼(Muffins)、提拉米苏(Tiramisu)、芝士蛋。请问,可以搭配出哪些套餐供客户选择?请依次打印输出各种套餐。某餐厅推出了优惠下午茶套餐活动。顾客可以以优惠的价格从给定的糕点和给定的饮。

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#python#数据库#开发语言
数据库系统概论重要知识点

1.数据(Data):描述事物的符号称为数据2.数据库(DataBase,DB):数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据集合3.数据库管理系统(DataBase Management System,DBMS):数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件4.数据库系统(DataBase System,DBS):数据库系统是由数据库、数据管理系统、应用程序和数据库管理员(

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#数据库
spring boot 发送邮件验证码

qq邮箱在–>设置–>账号POP3/IMAP/SMTP/Exchange/CardDAV/CalDAV服务。SimpleMailMessage:分装简单的邮件的Bean。1、复杂邮件有更加丰富的内容,如:图片、链接、附件等。JavaMailSender:发送邮件的客户端。JavaMailSender:发送邮件的客户端。MimeMessage:封装复杂邮件的Bean。setFrom(发件地址)set

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#spring boot#java#数据库
小土堆Pytorch快速入门笔记

要构建Optimizer,您必须给它一个包含要优化的参数(所有参数都应该是变量s)的迭代表。然后,您可以指定优化器特定的选项,如学习率、权重衰减等。增加模型结构为了适应新的数据集CIFAR10,将原本输出类别1000,通过线性输出的类别为10。jupyter notebook终于能运行pytorch环境了呜呜呜。创建一个pytorch环境n后面环境名字,python环境版本。修改模型结构为了适应新

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#pytorch#人工智能#python
python之使用深度学习创建自己的表情符号

Sequential, Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D: 这些是Keras库中用于构建卷积神经网络(CNN)的类。在以下步骤中,将构建卷积神经网络架构,并在数据集上训练模型FER2013以便从图像中进行情感识别。我们将构建一个深度学习模型,从图像中对面部表情进行分类。创建一个名为 emojis 的文件夹,并将与数据集中七种情绪中的每一种对

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#python#深度学习#开发语言
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