Kong发现，每隔30-60分钟在坐和站之间切换，是他保持活跃的好方法，不仅可以改善姿势，还能有效减少背部/颈部/膝盖的疼痛。...现在，还需要一些方法在控制引脚上以固定的时间间隔发送小电流。 再介绍一种常见的小芯片，555定时器。...树莓派没有以太网端口，所以在安装上进行了一些调整，使能够通过USB从Macbook SSH连接到树莓派。 现在就有了一个运行树莓派的终端。...在这里，Kong写了一个极其简单的Python脚本，在45到60分钟之间的一个随机时间间隔内触发树莓派上的一个GPIO引脚。...在设计这个桌子之前，Kong尝试了各种方法，但都会以分散注意力作为代价，而且还不得不有意识地选择站立，以使自己保持坐和站的健康节奏。
（：这两个成语用的，是不是很有文化的样子，好评~ 自己买票，我们坐时光机回来 ✈ 现在帅气漂亮的你坐在电脑前，面对Baidu或者Google的搜索界面，有没有想一下，当你键入关键词（：比如"石璞东"之后...在PC上通过浏览器进入腾讯视频官网进行查看 安装腾讯视频客户端 （：别抬杠哟，这两种方法只是为了解释以下知识点。...在Python2.x中，分为urllib库和urllib2库，Python3.x之后都合并到urllib库中。 1....因为我自己的网站没有这个协议，所以我以简书网站为例，简单说下其中各字段代表的意思： 地址：https://www.jianshu.com/robots.txt ?...当通过浏览器去访问一个网站的时候，它会携带一些相关信息，就是图中我用红框标记出来的，那就很简单了，为了防止网站的反爬虫，我可以给我的爬虫程序加上这些必要的头部信息，从而初步欺骗浏览器。
♥ 拿起Python，防御特朗普的Twitter 本文亮点 1、可扩展的基础架构，数据获取方便； 2、Python编程技术应用； 3、编程、计量经济学、强化学习的基础概念； 4、超全策略代码； 本推文会介绍如何在利用股票分钟数据...每获取一条数据时，程序会建立API连接、从服务器请求数据、等待响应，重复请求直到完成所有的URL。...在我们的代码中也有类似的方法， _fetch_hist_async将创建一个事件循环来控制fetch_data_async进程（fetch_data_async是获取日内价格的基础任务）； 遇到await...其中a是一个固定常数，y(t)是目标的平稳的价差。 显然，我们可以简单地使用普通最小二乘方法来估计价差y和系数b，通过将x(1,t)来对x(2,t)做回归。...在监督学习中，每个样本都有一个预测目标以便计算差值，通过不断迭代减小这个差值来更新算法。然而在强化学习中，Policy是通过评估来学习的，样本中没有直接的标注数据。
要将这样的信号转为 PCM 格式的方法，是使用三个参数来表示声音，它们是：声道数、采样位数和采样频率。 采样频率：即取样频率,指每秒钟取得声音样本的次数。...在16位声卡中有22KHz、44KHz等几级,其 中，22KHz相当于普通FM广播的音质，44KHz已相当于CD音质了，目前的常用采样频率都不超过48KHz。...这几幅图中的格子从左到右，逐渐加密，先是加大横坐标的密度，然后加大纵坐标的密度。...显然，当横坐 标的单位越小即两个采样时刻的间隔越小，则越有利于保持原始声音的真实情况，换句话说，采样的频率越大则音质越有保证；同理，当纵坐标的单位越小则越有利于音质的提高，即采样的位数越大越好。...微软的WAV文件就是pcm编码的一种。 本文转自：http://gadil.blog.51cto.com/1077220/1142552
很简单，初始时，位图中所有位都是0，当这个用户某天登录了，就在位图中找到这天，把其位变成1，一年下来，这张位图就记录了这个用户哪些天登录了，统计这个位图中1的数量，除以365，就得到了他的活跃度。...那么，如何实现合理的抢票策略，才能保证这趟列车能够坐最多的人？（没有站票） 什么叫做“坐最多的人”呢？...假设针对10号位置，一个人从北京到武汉，另一个人从武汉到长沙，再一个人从长沙到广州，那针对这个位置全程可以坐3个人；针对另一个位置，一个人从北京到广州，那这个位置全程只能坐一个人。...假设第一个人的请求过来了，他要抢从北京到武汉的票，此时，我们只需要把北京和信阳两个位图做“与”运算，结果中，所有0的位置都表示可抢的位置，在这些位置中随机返回一个即可，并把此位置在北京和信阳这两个位图中标记为...回答能的同学，请从头再看一遍^^ 好了，关于抢票算法我们就介绍到这里，你有没有Get到呢？或者你有没有更好的实现方法呢？
补充一句，博主曾是忠实的Python2用户，不过现在也改到Python3了，曾经新的库会在Python2中首先兼容，然后要过好久才在Python3中集成，现在完全不用担心，Python2有了，Python3...不日就会集成，Python3也会在编码方面提供更多遍历，推荐新手直接从Python3入手，当然，二者没有什么太大区别，遇到问题问问度娘就可以了了，废话不多说，我们开始爬虫的第一课！...下一个小节将详细介绍这个结构，总而言之，我们肉眼所看到的东西大部分都来自于html代码，html代码的作用简单来说就是程序员用一堆html代码，将需要展示的信息放在指定的位置上的一种东西，有了html代码... 中的内容，图中从开头的dd指向红框3，标注了“同级”，意思是红框3的内容是dd标签的内容，而dd标签下还有子标签，比如属性为class，属性值为useful的div标签，里面的内容1034是有多少人觉得这个口碑有用...；还有一个子标签p，p标签的内容是口碑的作者；p中有一个子标签a，a标签的内容是评论来源，如图中的“比亚迪F3论坛”。
简介 在前边的第二十二篇文章里，已经分享了通过获取控件的坐标点来获取点击事件的所需要的点击位置，那么还有没有其他方法来获取控件点击事件所需要的点击位置呢？答案是：Yes！...因此我们可以通过获取控件的ID来避免获取控件坐标点的这种弊端。 通过控件ID实现自动化脚本的运行，就性能而言，会比控件坐标的实现差一些；但是对于不同分辨率的设备都通用，不需要动态变换坐标。...其中的parentView可以是树形图中有效ID的任意父节点（父节点要保证唯一有效），然后利用python函数的可变参数列表特性来传入所需控件的索引列表即可构造出得到任意节点引用的字符串，从而得到其引用...，没有在android 官方查证到 ）。...该方法本人没有实践过，一看有18个步骤， 还涉及到 android逆向、smail,瞬间脑仁发紧，有兴趣的同学可以自行尝试一下。 三、好了，关于控件ID的获取，就分享到这里。
很简单，初始时，位图中所有位都是0，当这个用户某天登录了，就在位图中找到这天，把其位变成1，一年下来，这张位图就记录了这个用户哪些天登录了，统计这个位图中1的数量，除以365，就得到了他的活跃度。...那么，如何实现合理的抢票策略，才能保证这趟列车能够坐最多的人？（没有站票） 什么叫做“坐最多的人”呢？...假设针对10号位置，一个人从北京到武汉，另一个人从武汉到长沙，再一个人从长沙到广州，那针对这个位置全程可以坐3个人；针对另一个位置，一个人从北京到广州，那这个位置全程只能坐一个人。...假设第一个人的请求过来了，他要抢从北京到武汉的票，此时，我们只需要把北京和信阳两个位图做“或”运算，结果中，所有0的位置都表示可抢的位置，在这些位置中随机返回一个即可，并把此位置在北京和信阳这两个位图中标记为...回答能的同学，请从头再看一遍 好了，关于抢票算法我们就介绍到这里，你有没有Get到呢？或者你有没有更好的实现方法呢？
python的安装 ? 1.从官网下载安装包 官网地址为：www.python.org ，请根据自己的电脑系统版本进行下载。 ? ? 2.软件安装 双击我们下载好的安装包，点击安装 ?...02 pycharm的安装配置 ✕ 上面是python的安装方法，安装完成后，通常我们还要安装pycharm,PyCharm是一种Python IDE，我们在编写python程序时，通常用该工具进行开发...1.从官网下载安装包安装 ?...下面这个对话框里的，需要进行一些设置，如果你无特殊需要按照图中勾选即可： ? 然后就是安装过程了；可以坐和放宽，稍作等待 ? ? ? 等待安装完成后双击打开； ?...然后在文件中输入代码 ? 然后在文件中任意空白处点击鼠标右键，选择run ； ? 在界面的下方，显示 Python 代码的运行结果。 ? 这样我们的代码就成功输出了
很简单，初始时，位图中所有位都是0，当这个用户某天登录了，就在位图中找到这天，把其位变成1，一年下来，这张位图就记录了这个用户哪些天登录了，统计这个位图中1的数量，除以365，就得到了他的活跃度。...那么，如何实现合理的抢票策略，才能保证这趟列车能够坐最多的人？（没有站票） 什么叫做“坐最多的人”呢？...假设针对10号位置，一个人从北京到武汉，另一个人从武汉到长沙，再一个人从长沙到广州，那针对这个位置全程可以坐3个人；针对另一个位置，一个人从北京到广州，那这个位置全程只能坐一个人。...假设第一个人的请求过来了，他要抢从北京到武汉的票，此时，我们只需要把北京和信阳两个位图做“与”运算，结果中，所有0的位置都表示可抢的位置，在这些位置中随机返回一个即可，并把此位置在北京和信阳这两个位图中标记为...回答能的同学，请从头再看一遍 好了，关于抢票算法我们就介绍到这里，你有没有Get到呢？或者你有没有更好的实现方法呢？
那么，这里用的两个不是很常见的配置，其实意思就是：该目标的session是用pickle的形式，存储在Cookie中。...我们随便打开一个模板，然后在其中带有模板标签的地方下个断点，如registration/login.html中的{% csrf_token %}： 可见，上下文中有很多变量。这些变量从哪里来的呢？...和传统语言中有变量、函数等内容不同，pickle这种堆栈语言，并没有“变量名”这个概念，所以可能有点难以理解。...： cbuiltins globals Python中globals是个字典，我们需要取字典中的某个值，所以还要获取dict这个对象： cbuiltins dict 上述这几个步骤都比较简单，我们现在加强一点难度...当然，编写pickle代码远不止这么简单，仍有几十个OPCODE我们没有用过，只不过我们现在需要的只是这部分罢了。 后记 出这道题的原因，主要就是考一考大家对Python真正的认识。
关于张量（张量（Tensor）是一个定义在的一些向量空间和一些对偶空间的笛卡儿积上的多重线性映射，其坐标是|n|维空间内，有|n|个分量的一种量， 其中每个分量都是坐标的函数， 而在坐标变换时，这些分量也依照某些规则作线性变换...关于实现矩阵乘有三种实现方式，第一种方式最为直接、简单，tensor (m ,n) * tensor (n, p) = tensor (m, p),如下所示。 ?...这种方法的运行效率更高，时间更短，尤其在面对的数据量非常大的时候更加明显，从图中的运行时间也可以看得出来。 ? 第三种方式则直接调用torch.mm(a,b)方法，入校所示。 ?...就上述三种方法而言，在进行大规模数据计算时推荐使用第二种方式，效率较其他两种有明显的提升。 4. 查看Tensor的内容以及信息，如下所示。分别查看Tensor的维度，大小以及元素个数。 ? 5....关于使用“{}” 语法: 1. [ {dim1 , dim2, …} ]来获取某些维度。
图像金字塔和多尺度滑动窗口检测 一开始，在深学习方法成为流行之前，对于不同尺度的目标，通常是从原始图像开始，使用不同的分辨率构建图像金字塔，然后使用分类器对金字塔的每一层进行滑动窗口的目标检测。 ?...然而，这种方法通常是缓慢的，虽然构建图像金字塔可以使用卷积核分离加速或简单粗暴地缩放，但仍需要做多个特征提取，后来有人借其想法想出一个特征金字塔网络FPN，在不同层融合特征，只需要一次正向计算，不需要缩放图片...简单，粗暴和可靠的数据增强 通过增加训练集中小目标样本的种类和数量，也可以提高小目标检测的性能。有两种简单而粗糙的方法： 针对COCO数据集中含有小目标的图片数量较少的问题，使用过采样策略： ?...正如我们在这些例子中所观察到的，粘贴在同一幅图像上可以获得正确的小目标的周围环境。 在Anchor策略方法中，如果同一幅图中有更多的小目标，则会匹配更多的正样本。 ?...SSH的网络结构 合适的训练方法SNIP, SNIPER, SAN 在机器学习中有一点很重要，模型预训练的分布应该尽可能接近测试输入的分布。
在Shodan搜索中有一个关于网站icon图标的搜索语法，http.favicon.hash，我们可以使用这个语法来搜索出使用了同一icon图标的网站，不知道怎么用的朋友请参考我上一篇文章[Shodan...这里我们可以使用python脚本简单的进行下检验，脚本如下，可以看到结果与网站中数据大致是一样的，后来询问了Shodan的工程师，确认了这个字段中存储的就是图标结果的base64格式。...至此我们已经对Shodan的一些细节有了更进一步的了解，现在出现了一种新的状况：假如你有一个网站，打开只有一个登陆界面，没有其他任何信息，但是此时你发现他有一个icon图标，所以猜想他可能是使用了某个不知名的...根据我们上面讲的，去Shodan中搜索这个ip，然而当你在Shodan中搜索时，却发现Shodan并没有收录这个ip地址，没有搜到任何结果，这个时候该怎么办？ ?...其实也非常简单，结合我上面说到的脚本就可以实现，通过一些渠道了解到，Shodan在处理这个结果时，使用了一个名为mmh3的python库，用的是MurmurHash3函数，一般用来进行哈希检索操作，关于
和椅子的关系（拓扑关系高），椅子可调参数多（几何简单）。...下图中蓝色的直方图显示了六个身体部位的受力分别图。由此我们就可以推算出每个维度的价值函数。...简单分析一下原理，通过弹簧+位移传感器构成一个单元，然后通过在椅子周遭构成整列，然后（通过arduino?)连接到gh上，实现坐着调电池。 ?...比如说，如果是在艺术上进行思考，那Nendo他们的设计，让椅子有情绪，把一种似有似无的能动性加之于其上，这时在艺术场景时候的表现。 ?...利用最普遍的椅子，去创造出一些，除了坐以外的实用性目的？ 能不能让，一把椅子去成为一种模块化的交流单位？类似于panda architecture他们所设计的一种模块化场所...
我们在两个流行的大数据集上测试我们的模型：Waymo Open和nuScenes。 我们发现，在不同的主干下，从盒子表示到基于中心表示的简单切换可以增加3-4个mAP。...值得注意的是，在NeurIPS 2020 nuScenes 3D检测挑战赛中，前4名获奖作品中有3个以CenterPoint为基础。...这些方法从3D激光雷达测量中提取区域特征(点和体素)，由于大量的点，导致运行时间令人望而却步。 相反，我们从中间特征图中提取5个表面中心点的稀疏特征。 这使我们的第二阶段非常有效，并保持有效。...在这里，我们采用了CenterTrack的一种更简单的方法。 我们使用速度估计和基于点的检测来通过多帧跟踪目标的中心。 这种跟踪器比专用的3D跟踪器更快、更准确。...对于每一个被检测的目标，检测器从相应的峰值位置的回归图中获取所有的回归值。 根据应用程序域的不同，非最大抑制(NMS)可能是合理的。3D目标检测 设 为三维位置 和反射率r测量值的无序点云。
可以简单的使用拆帧按照图像来处理，但是视频中的物体会有移动，那我们需要每幅图像的mask，这会带来很大的工作量，而且这种思路没有考虑到视频中时序上的关系。...CVPR 2019有篇文章Deep Video Inpainting[1]介绍了一种视频的处理方法，生成效果时序上更加一致，但此方法同样需要视频中每帧的物体的mask，如果想使用此方法那我们就需要想办法获取物体的...在3月7日，52CV发了关于SiamMask[2]目标跟踪算法的文章（CVPR 2019 | 惊艳的SiamMask：开源快速同时进行目标跟踪与分割算法），将跟踪与分割结合起来，能够对给出目标的像素级标注...软件使用也非常简单。...在配置好环境后，只需要一条命令： python demo.py --data data/Human6 支持视频文件的测试： python demo.py --data data/bag.avi 如果你发现这个物体的边缘处理的不是很干净你可以更改
什么是NumPy 从官方文档来看NumPy是Python的一个用于科学计算的基础包。它提供了多维数组对象和一个用于数组快速运算的混合的程序，包括数学，逻辑，排序、线性代数等操作。...List也可以存储数据啊，答案是NumPy处理数据比list要快很多，如果使用List是坐普通列车，那么NumPy就是坐高铁(❌)？坐火箭(✅)。那么下一个问题就来了，为什么NumPy会这么快？...但是在Numpy中你可以说这32位太长，然后指定为16位甚至8位都行 ? 现在来看看List，在Python中一个list存储了值，类型等四个对象? ?...假如我们有8个内存块存储信息，因为Python列表中的元素类型是任意的，并且可以像图中一样混乱排列，所以List实际上是用指针指向不同的地址，只能通过寻址方式找到下一个元素。...下一期开始就会从代码讲起，所以还等什么，抓紧分享给小伙伴上车学NumPy，没有留言功能的我，分享与在看是对我唯一的鼓励，催更就来点点，至于会更新几期我也不知道，毕竟这次不再仅仅是刷题。拜拜～
3.1 索引下标取值 在PHP中可以通过索引下标的方式获取到字符串中的某一个字符，在Python中也同样可以获取到，如下代码所示 #定义字符串 testStr = 'tangqingsong' #通过索引下标获取字符...print(testStr[1]) #打印结果 a 3.2 切片 在Python中有一个非常好用的功能叫做切片,比如当你想获取字符串中第n个字符到第m个字符中的区间字符，使用Python的切片实现非常简单...lst[-2] 在Python中有一种获取数据非常简便的方法，叫做切片，比如你想获取lst中的李四到马六区间的数据，在PHP中你得用array_slice函数去截取，但在Python则非常方便，如下代码所示...方法，当然你也可以直接将值重新赋值一个空list，如下代码所示 lst.clear() #或者 lst = [] 4.4 值的引用 在Python中需要注意一种引用内存地址的特殊情况，如下代码所示 #...中如果存在二维的list，一维里面往往是记录一个内存地址，并不是把值完整的复制一份，这种引用操作Python中也称之为浅拷贝； 五、元组(tup) 在Python中有一种数据类型和list非常相似，称之为元组
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