这里实现的链表是内核链表的一个简单优化，在内核链表中next指针放在数据的尾部，定位指针域需要计算偏移量，增加了处理难度。优化后将next指针放在数据块的开头，免去了偏移量的计算。头文件：#ifndef LINKLIST_H#define LINKLIST_H#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h

我在用TestLink做测试用例执行时，报出如下错误：Fatal error: Uncaught Error: Cannot use string offset as an array in C:\testlink\htdocs\testlink\lib\execute\execSetResults.php:1539Stack trace:#0 C:\testlink\htdocs\testl..

一、目标检测算法分类1、两步走的目标检测先进行区域推荐，而后进行目标检测d

1、创建文件、xml等存放位置在yolov5目录下创建data文件夹（名字可以自定义），目录结构如下，将之前labelImg标注好的xml文件和图片放到对应目录下：…images # 存放图片…Annotations # 存放图片对应的xml文件…ImageSets/Main #之后会在Main文件夹内自动生成train.txt，val.txt，test.txt和trainval.txt四个文件，

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。面向批处理的计算（主

MinGW-w64编译OpenCV-3.4.5：（一）MinGW-w64编译OpenCV-3.4.5 - 简书 (jianshu.com)编译后生成的文件介绍：bin:可执行程序目录。etc:一些配置文件目录。include:OpenCV头文件目录。x64:64位系统对应的OpenCV库。x64子目录1mingw​​​​​​​mingw子目录1 bin:用于存放可执行程序和.dll动态链接库文件。

代码下载：链接：https://pan.baidu.com/s/17pQtRoiqDiavmPrMX_gFfQ 提取码：50r2论文下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1ovgn988hVPVTAEN7dXHHnA提取码：c1bg代码配置相关注：基础配置可参考本人博客：(2条消息) [目标检测]——YOLOv5模型使用记录_Star星屹程序设计的博客-CSDN博客https

写在前面：两种误差训练误差：模型在训练数据上得误差泛化误差：模型在新数据上的误差如何计算训练误差和泛化误差：验证数据集：一个用来评估模型好坏的数据集验证数据集一定不能和训练数据集混淆在一起测试数据集：只用一次的数据集K-则交叉验证：注意：数据集不大的情况下，通常采用K则交叉验证过拟合和欠拟合：数据简单的时候选择复杂的模型，就会出现过拟合；数据复杂的时候选择简单的模型会出现欠拟合模型容量的影响：模型

人工智能（应用数学）需要大量的数学知识需要学习哪些数学知识：微积分——主要需要微分线性代数概率论——参数估计最优化一、微积分在机器学习中，微积分主要用到微分部分，作用是求函数的极值，就是很多机器学习库中的求解器（solver）所实现的功能，在机器学习中用的微积分的知识点：导数和偏导数（多元函数）的定义与计算方法梯度向量的定义（向量求导求出来的叫梯度）极值定理，可导函数在极值点处导数或梯度为0雅克比

之前不会的一个知识点：(2条消息) python----引用其他py文件中的函数_qq_41978536的博客-CSDN博客_python引用其他py文件的函数一、感知机1、单层感知机给定输入x，权重w，和偏移b，感知机输出。相比线性回归加入了激活函数。感知机是一个二分类的模型可以解决线性分类问题，但是感知机不能拟合XOR问题，因为他只能产生线性分割面2、多层感知机多层感知机引入了隐藏层。多层感知