面试官：什么？你只用了20行代码就拿了冠军？你 有点东西！
你知道的越多，你不知道的越多文本已收录至我的GitHub仓库，欢迎Star：https://github.com/AobingJava/JavaFamily有我画的面试点脑图前言这一期不算《吊打面试官》系列的，所有没前言我直接开始。絮叨本来应该是没有这期的，看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛，双十一比较忙嘛，要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材，还得搞个程序员一天的Vlog，还要写BUG，超级忙的。R
【Flutter 1-5】运行Flutter的第一个项目——计数器
创建Flutter项目有很多种方法，各个IDE工具也都集成了创建Flutter项目的快捷操作。我们这里列举三种方式：使用命令行创建、使用Android Studio创建和使用VSCode创建。
【Flutter 1-6】Flutter项目目录结构
了解Flutter的目录结构，可以帮助我们更好的管理和开发项目。这样我们在开发的过程中就会很清楚的知道，iOS代码该放在那里，Android代码该放在那里，Flutter代码该放在哪里，测试代码放在哪里等等。
《吊打面试官》系列-Redis常见面试题
你知道的越多，你不知道的越多GitHub地址https://github.com/AobingJava/JavaFamily已经开源，有面试点，欢迎【Star】和【完善】前言Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸，打败了无数竞争对手，每次都只能看到无数落寞的身
海思3519A入门笔记：（一）海思Hi3519A开发环境搭建
海思Hi3519A开发环境搭建，参考海思官方文档：《Hi3519AV100╱Hi3556AV100 开发环境用户指南.pdf》、《Hi3519AV100 SDK 安装及升级使用说明.pdf》，-虚拟机版本：VMware® Workstation 15 Pro，操作系统版本：ubuntu-18.04.1-desktop-x64。
如何用模拟器模拟真实手机环境
51CTO博客2.0是国内领先的IT原创文章分享及交流平台,包含系统运维,云计算,大数据分析,Web开发入门,高可用架构,微服务,架构设计,PHP教程,Python入门,Java,数据库,网络安全,人工智能,区块链,移动开发技术,服务器,考试认证等文章。
Kubeflow Artifact Store简介
artifact作为结果信息展示的工具，主要服务于kubeflow notebook server和kubeflow pipelines，现结合artifact的应用作介绍。Metadatakubeflow artifact store最早称之为metadata store，它的定位是记录和管理kubeflow机器学习工作流中的元数据。想要记录工程中的metadata，你需要使用专用的Metadata SDK，在python中使用pip安装即可:pip install kubeflow-metada
机器学习笔记——梯度下降优化方案（
机器学习笔记——梯度下降优化方案一、梯度下降粒度优化1.1 Batch gradient descent1.2 Stochastic gradient descent1.3 Mini-batch gradient descent1.4 三种方法的代码分析二、梯度下降参数优化2.1 步长与梯度的关系2.2 AdaGrad 与 RMSProp2.4 AdaDelta2.5 Momentum 与 Nesterov Momentum2.6 Adam2.7 AdaBelief一、梯度下降粒度优化1.1 Batch
Batch Normalization批标准化是什么？ | BN有啥用 | Batch Normalization是什么
今天不讲原理了，我感觉写一大堆，让大家也理解不透简要说一下：不仅仅极大提升了训练速度，收敛过程大大加快； 还能增加分类效果，一种解释是这是类似于Dropout的一种防止过拟合的正则化表达方式，所以不用Dropout也能达到相当的效果； 另外调参过程也简单多了，对于初始化要求没那么高，而且可以使用大的学习率等。在网上还找到一些比较不错的图，可以启发数据做预处理可以用 normalization 归一化 ，或者 standardization 标准化，用来将数据的不同 feature 转.
传统图像处理之随机脉冲噪声检测
我这里参考论文：随机值脉冲噪声检测系统的局部一致性指数方案文章目录前言一、什么是噪声检测？二、LCI值的定义1.噪声像素与干净像素的特点2.如何确定LCI的值总结前言本博客主要讲述如何用LCI值的判断像素是否是干净像素 第一次写 写的不对之处还请多多指教一、什么是噪声检测？由于非理想传感器，传输错误，错误的存储器等，可能无法正确的评估数字图像中某些像素的光度值，这些损坏的像素会影响整体图像视觉，所以我们需要将被迫坏的噪声像素检测出来以此来为后面的修复图像打基础。二、LCI值的定义1.噪
立体匹配 -- GC-Net网络结构分析
参考 GC-Net pytorch版本首先看代码要对应着网络结构图和网络层的表格。一.Unary Features 特征提取1.使用2-D卷积提取深度特征。首先使用fiter size:5*5,stride:2的conv2d 将输入降维(1/2H,1/2W). imgl0=F.relu(self.bn0(self.conv0(imgLeft))) imgr0=F.relu(self.bn0(self.conv0(imgRight)))self.conv0=nn.Conv2d(3,3.
[提供软件环境和数据集下载]Windows下基于YOLOv4和OpenCV4深度学习工业瑕疵缺陷检测实战：训练自己的数据集和前端软件，效果意外的好
你将收获掌握Windows系统基于深度学习的目标检测训练自己的数据集方法掌握labelImg图像标注方法掌握YOLOv4数据集整理方法掌握YOLOv4训练、测试、性能统计方法掌握训练好的网络模型在前端软件的测试与应用掌握前端软件把检测结果传给PLC或机器人的通讯方法适用人群对人工智能机器视觉与对YOLOv4目标检测感兴趣的朋友们和从业者软件环境：Windows7或10x64;cuda 10.2; cudnn7.6.5; Python3.7; VisualStudi..
简单实现深拷贝工具函数
consttype=obj=>{vartoString=Object.prototype.toString;varmap={'[objectArray]':'array,'[objectObject]':'object'}returnmap[toString.call(obj)]}cosntdeepClone=data=>{var
今日推荐
周排行