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代码运算
word1 = {'yi':'一','er':'二','san':'三'} print(word1) Dictionary = {'key1':'value1'，'key2':'value2','keyn':'valuen'} wor最小二乘法拟合椭圆（椭圆拟合线）
转自：https://blog.csdn.net/weixin_39591047/article/details/87542496 参考文章：最小二乘法拟合椭圆——MATLAB和Qt-C++实现https://blog.csdn.net/sinat_21107433/article/details/80877758 以上文章中，C++代码有问题。因此参考如下文章，得到正确的结果。 矩阵求逆-高斯消元法介绍全景分割UPSNet笔记
全景分割之UPSNet 网络架构如图所示，骨干网络为Resnet，经过FPN提取特征，然后分为实例分割头和语义分割头，其中实例分割头与Mask RCNN相同，语义分割头经过可变形卷积DCN后输出语义相关Logits 然后经过一个全景头将二者融合，前面内容别的博客已经讲解得比较清楚了，故暂不赘述，此处只2022年6月2日笔记
2022年6月2日笔记 100元的换钱方案 程序思路:for循环嵌套、穷举法列出全部方案、判断条件是否成立,成立输出. 程序源码: #include main() { int yi,wu,shi,ershi,sum,count=0; //1元 5元 10元 for(yi=0;yi<=100;yi++){ for(wu=0;wu<=100;wu++){ for(shi=0;shi<=100;直线段与圆弧光栅化的计算方法
直线段光栅化 数值微分法（DDA算法） 计算方法： \(\Delta\)x = \(x_2-x_1\)，\(\Delta y=y_2-y_1\) ，\(k=\frac{\Delta y}{\Delta x}\) 当$ -1≤k≤1 $ 时： \[\begin{array}{l} \left\{\begin{matrix} x_{i+1} = x_i + 1 \quad \\ y_{i+1} = y_i + k \quad \\ \end队列具有「先进先出」的性质，因此很适合用来找出第一个满足某个条件的元素。
https://leetcode-cn.com/problems/first-unique-character-in-a-string/solution/zi-fu-chuan-zhong-de-di-yi-ge-wei-yi-zi-x9rok/ 思路与算法 我们也可以借助队列找到第一个不重复的字符。队列具有「先进先出」的性质，因此很适合用来找出第一个满足某个条件的元素。 具体地，我们docker搭建灯塔教学
docker搭建灯塔教学 1）说明 域名资产发现和整理 IP/IP 段资产整理 端口扫描和服务识别 WEB 站点指纹识别 资产分组管理和搜索 任务策略配置 计划任务和周期任务 Github 关键字监控 域名/IP 资产监控 站点变化监控 文件泄漏等风险检测 2）下载地址 https://github.com/TophantTechno第十yi集：文件操作模式
'''文件操作模式'''fp = open('too.txt','a',encoding='utf=8')fp.write('\n你好')fp.close()# fl =# 文件操作的高级操作'''with open(文件路径 打开模式)'''# r+即可读又可写with open('too.tx【数据结构与算法】之深入解析“直线上最多的点数”的求解思路与算法示例
一、题目要求 给你一个数组 points ，其中 points[i] = [xi, yi] 表示 X-Y 平面上的一个点，求最多有多少个点在同一条直线上。 示例 1： 输入：points = [[1,1],[2,2]python 蓝桥杯--数的读法
Tom教授正在给研究生讲授一门关于基因的课程，有一件事情让他颇为头疼：一条染色体上有成千上万个碱基对，它们从0开始编号，到几百万，几千万，甚至上亿。 比如说，在对学生讲解第1234567009号位置上的碱基时，光看着数字是很难准确的念出来的。 所以，他迫切地需要一个系统，然后当他输入1python机器学习之分类预测
目录 逻辑回归未完待续…… 逻辑回归 计算机自动寻找垃圾信息共同特征 在新信息中检测是否包含垃圾信息特征内容， 判断其是否为垃圾邮件 部分特征：发件人、是否群发、网址、元、赢、微信、免费 根据数据类别与部分特征信息，自动寻找类别与特征信息的关系， 判断一个新的样本机器学习中的数学——距离定义（二十四）：Bregman散度（Bregman Divergence）
F-散度已经可以表达我们提到的所有散度，目前为止它是最通用的散度形式。但很多文章也会出现另一种叫做Bregman的散度，它和F-散度不太一样，是另一大类散度。 我们以欧几里得距离举例，即 n n n维Raki的统计学习方法笔记0xB(11)章：条件随机场
为了完成nlp-beginner任务4，所以先复习一下CRF 按顺序看以下： 如何轻松愉快地理解条件随机场（CRF）？统计学习方法第11章LSTM+CRF 解析（原理篇） 模型 条件随机场是由转移特征函数和状态特征函数构成的 参数化形式：【人工智能】非线性分类器（QDU）
转载请务必经过我的同意 非线性分类器 支持向量机（SVM，support vector machine）boosting算法 支持向量机 简介 支持向量机（support vector machines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。由SVM算法详解
Support Vector Machine 终于，我们来到了SVM。SVM是我个人感觉机器学习中最优美的算法，这次我们要来非常细致地介绍。SVM是一类有监督的分类算法，它的大致思想是：假设样本空间上有两类点，我们希望找到一个划分超平面，将这两类样本分开，而划分超平面应该选择泛化能力最好的，也就是能使统计学习方法学习笔记第二章(感知机）
感知机是一个二分类的线性分类模型，是神经网络和支持向量机的基础。 考虑统计学习方法三要素： 模型：f(x) = sign(w*x+b) 策略：收敛前提条件：数据集是线性可分的 学习策略：考虑每一个点到超平面的距离：(二维的点到平面距离公式），对于分类错误的数据，yi*(w*xi_b)<0，则令损失函数为-Σyi*(w*x数学小知识点：贝叶斯公式的简单理解
2021.11.23 我们常有公式： P ( X ∣ Y ) =Python手撸机器学习系列（九）：硬间隔SVM对偶形式求解
硬间隔SVM对偶形式求解 原始形式梯度下降法求解请参考我的上一篇博客：硬间隔SVM原始形式梯度下降法求解 1、对偶形式求解原理 引入拉格朗日乘子法 L ( wsklearn机器学习（二）
Task02 本次学习参照Datawhale开源学习：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/tree/main/ml-with-sklearn 内容安排如下，主要是一些代码实现和部分原理介绍。 2. 支持向量机 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是监督学习方式对数据进行二元分类太空旅行：倍增+位运算
http://172.20.8.83/showsource.php?id=2968 题目描述 乐乐准备去太空旅行，共有 n 个星球可以选择，星球编号为 1 ~ n，每个星球都有一个“游览值”ai。 共有 m 次查询，对于第 i 次查询，乐乐将从 xi 号星球开始游览，之后他会选择沿着编号递增的顺序选择游览其他星球， 但是如果这个星Python项目打包成可执行的exe文件
目录 前言 环境依赖 项目打包 总结 前言 之前有人私信我，他写了一个在终端交互的小程序，希望可以不在IDE的终端显示，而是独立一个窗口进行交互。其实只要把项目打包成exe执行文件，就可以在执行的时候在cmd独立一个窗口了。 如果python项目打包exe呢？下面按照步骤讲解一下。 环境依CSP 202009-1 称检测点查询 python
CSP 202009-1 称检测点查询 python 题目背景 2020 年 6 月 8 日，国务院联防联控机制发布《关于加快推进新冠病毒核酸检测的实施意见》，提出对“密切接触者”等八类重点人群“应检尽检”，其他人群“愿检尽检”。 问题描述 某市设有 n 个核酸检测点，编号从 1 到 n，其中 i 号检测点的FMR,RR(Registeration Recall)3DMatch数据集的评估指标
FMR T是真实的位姿变换； xi, yi 是按照你自己的方法，预测选择出来的点云对（比如你直接用特征的余弦距离矩阵选择出来每行的TOP1,得到的xi和yi）；τ1和τ2是人为设定的阈值（通常τ1=0.1，τ2=0.05）个人认为这个指标主要使用来评价你选择点云对的能力，也就是你选的点云对，里面有多少是正确391. 完美矩形
给你一个数组 rectangles ，其中 rectangles[i] = [xi, yi, ai, bi] 表示一个坐标轴平行的矩形。这个矩形的左下顶点是 (xi, yi) ，右上顶点是 (ai, bi) 。 如果所有矩形一起精确覆盖了某个矩形区域，则返回 true ；否则，返回 false 。GFL: Generalized Focal Loss
现有的模型存在两个问题: (1)classification score和quality score(包括IoU和centerness score)训练和推理时不一致.训练的时候这两个score是分别训练的,推理的时候将这两个score相乘作为NMS的依据,如下图(a)所示. 这有可能造成一些错误,如下图所示,在推理过程中,某些负例的cls s