shell脚本日常练习

请写一个ping 公司内网的脚本 #!/bin/bash for i in `seq 254` do ping -c2 -i0.1 -W1 172.18.1.$i &> /dev/null if [ $? -eq 0 ];then echo " 172.18.1.$i 开机状态" else echo " 172.18.1.$i 关机状态" fi done 9*9 乘法表的脚本 for i in
分类: 其他 发布时间: 12-24 22:39 阅读次数: 0

Faster-RCNN论文详解

Faster-RCNN 提出了Region Proposal Network(RPN)一个全连接的卷积层可以同时预测目标边界和目标分数(物体) 把RPN和Fast-RCNN合并为一个网络通过共享他们的卷积特征——使用带有"attention"机制的神经网络 联合网络unified networks 1、introduction Region porposal mathod: Selective Search:基于人工特征的贪婪进行超级像素合并 EdgeBoxes在速度和质量方面都权衡得很好 上
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file.readlines()将多行合并为一行

file=open("data/dxy/final_result.txt",encoding="utf-8") lines=file.readlines()#形成一个列表,每行是一个元素 print(lines[0]) print(int(len(lines)/3)) for i in range(int(len(lines)/3)): print(i) correct=lines[i*3+0].strip() predict=lines[i*3+1].strip
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读取第一个dict

d = {"a":1,"b":2,"c":3,"d":4} k = d.keys()[0] print k, d[k]
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readlines()注意事项

readline()是每次读一行,下次调用的时候就是读取的下一行 readlines()相当于一次读取所有行,读取之后原变量就空了,因为没有下一行了。 all_symtoms1=open("all_symtoms.txt","r") test1=all_symtoms1.readlines() test2=all_symtoms1.readlines() print(len(test1)) print(len(test2)) ##### 581 0
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python中的list如何进行相减操作或者将list分片,即list加减

问题描述:假设我有这样两个list, 一个是list1,list1 = [1, 2, 3, 4, 5] 一个是list2,list2 = [1, 4, 5] 我们如何得到一个新的list,list3, list3中包括所有不在list2中出现的list1中的元素。 即:list3 = list1 - list2 解决方案:我们可以用set(集合)操作 list3 = list(set(list1) - set(list2)) set操作会将一个list转换成一个集合。 假设:list_t =
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将dict的keys转换为list

在python3中使用dict.keys()返回的不在是list类型了,而是dict_keys类型,也不支持索引,我们可以看一下下面这张图片 解决办法就是使用list()函数,即 list(dict.keys())
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python 中的 in is ==注意事项

在python中往往使用来判断子元素是否在另一个元素中,值得注意的是,in 的规则是根据后面元素来定的 如果是 "a" in "ab"则为真 "a" in ["ab","c"] 则为假 前者在字符串中查找,后者在列表中查找而不是在列表里的字符串中查找 注意 is是完全相等才为真 is 与==号也是有区别的 is是完全相同,包括对象,类型 ==是value相同 详情见https://juejin.im/entry/5a3b62446fb9a0451f311b5c
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softmax的实现,使用 numpy

实现了一维和二维矩阵的softmax import numpy as np def softmax(x): orig_shape=x.shape print("orig_shape",orig_shape) if len(x.shape)>1: #矩阵 tmp=np.max(x,axis=1) x-=tmp.reshape((x.shape[0],1)) x=np.exp(x)
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python函数传递参数方式,值传递 or 引用传递

首先说说Python中参数传递的问题,Python中有可变对象(比如列表List)和不可变对象(比如字符串),在参数传递时分为两种情况: 对于不可变对象作为函数参数,相当于C系语言的值传递; 对于可变对象作为函数参数,相当于C系语言的引用传递。 我们可以分析下楼主的代码,参数为不可变对象: def add(num): num = num + 10 d = 2 add(d) print d 理所当然的输出2,为什么呢?定义了一个变量d,d指向数字2,然后执行add方法,是复制d到nu
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x0=argmax(f(x))

假设f(x)是一个函数,那么 x0=argmax(f(x))的意思就是参数x0满足f(x0)为f(x)的最大值,即 argmax(f(x))是使得f(x)取得最大值所对应的变量x,arg即argument,意为“自变量”
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append()

dict在使用append()函数的时候必须是原本的dict中有相应的key,不然只能用dict[key]=XXX,即原先的dict中有这个key,才能对这个key进行append,理解为append是针对list的就对了 错误: test_dict={} a="a" b="b" for i in range(2): test_dict["x"].append(a) print(test_dict) -----------------------------------------
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python permute函数

permute(多维数组,[维数的组合]) 比如: a=rand(2,3,4); %这是一个三维数组,各维的长度分别为:2,3,4 %现在交换第一维和第二维: permute(A,[2,1,3]) %变成3*2*4的矩阵
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pytorch中embedding词嵌入的作用

Embedding 词嵌入在 pytorch 中非常简单,只需要调用 torch.nn.Embedding(m, n) 就可以了,m 表示单词的总数目,n 表示词嵌入的维度,其实词嵌入就相当于是一个大矩阵,矩阵的每一行表示一个单词。 emdedding初始化 默认是随机初始化的 import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable # 定义词嵌入 embeds = nn.Embedding(2, 5) #
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pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数介绍

https://blog.csdn.net/flysky_jay/article/details/81607289
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conda在指定目录下创建虚拟环境

https://www.cnblogs.com/youyouzaLearn/p/8277444.html
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tmux指南

https://wdxtub.com/2016/03/30/tmux-guide/
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Tomcat7配置优化

进入Tomcat bin目录下打开cmd窗口 tomcat7w.exe //MS/Tomcat7_basic(服务名称) 右下角会出现Tomcat图标 打开进行修改 如图所示 -XX:PermSize=64M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m (切记中间不要有空格,否则会导致服务无法启动报错代码4) 打开配置文件D:\Tomcat\tomcat_apply\conf server.xml 修改如下: <!--The connectors can
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Tomcat报错“JDBC”错误

部署完项目后 启动Tomcat报错 6个严重 最终所有问题指向JDBC驱动 自己查阅多方资料 Google 百度 但是无法解决 最终在研发大神的帮忙下 是项目文件的Mysql端口配置出现问题 所以配置一定要细心 十二月 18, 2018 1:37:29 下午 org.apache.catalina.core.StandardContext startInternal 严重: One or more Filters failed to start. Full details will be fo
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MySQL5.7.24安装配置(图文超详细教程)

1.下载MySQL 我用的是5.7.24 打开下载链接:https://dev.mysql.com/downloads/windows/installer/5.7.html 点击Download进行下载 弹出页面 点击No thanks进行下载 下载下来的文件名是 mysql-installer-community-5.7.24.0.msi 双击文件名称进行安装 如果提示如下错误 说明.NET4.5.2未安装 需要安装此插件 报错窗口有网址 直接安装即可 安装完毕后 重新打开MySQL安装程序
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