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Pythonruamel.yaml模块详解(三)| ruamel.yaml与pyyaml区别

% YAML 1.1 13 Py2和Py3重新整合 ruamel.yaml重新集成了Python 2和3源代码,运行在Python 2.7(CPython,PyPy)、3.3、3.4、3.5和3.6(...2016年中期,对2.6支持已经下降); 更易于扩展和维护,因为只有一小部分代码是特定于Python版本。...14 修复 转储时,ruamel.yaml跟随标量indent关键字参数; ruamel.yaml允许:在纯标量中,只要它们后面没有空格(根据规范)。...除了新测试之外,原始PyYAML测试框架也在tox运行中调用; 在版本推送到PyPI之前,将在所有支持Python版本上调用tox,并且必须在PyPI以及flake8/pep8上传递。...16 API 从0.15开始,使用ruamel.yamlAPI出现了分歧,可以更容易地添加新功能。

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1秒记住快速排序!

]); //返回位置 return i + 1; } patition函数作用可以单独来看,其功能是一个区间分为3部分,、左、右,如何在一次for循环中搞定这个事情呢?...首先是设定使用区间最右边值作为,然后遍历区间每一个数x,如果x小于,就将x与左边哨兵进行交换,因为x位置肯定大于等于哨兵位置,所以交换不会产生副作用。...最后点交换到哨兵下一个位置,完成分区任务。...一秒记忆 一句话记忆:小于放到左边 这句话和我们之前一篇文章核心部分非常相似,也非常精巧,那就是Knuth随机算法,那个算法也是一句话记忆:当前数与当前区间一个数进行交换。...事实,快速排序算法精巧地方也在于一次for循环完成任务。如果你能理解Knuth随机算法那一次for循环,那么理解快速排序甚至要简单一。 大师手段如出一辙。

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YOLO v3有哪些新特点?

13 x 13层负责检测大型目标对象,而52 x 52层检测较小目标对象,26 x 26层检测中等大小目标对象。 选择框 YOLO v3总共使用了9个框。每个尺度下三个。...如果您在自己数据集训练YOLO,则应该使用K-Means聚类来生成9个。 然后,按照尺寸降序排列。...为第一个尺度分配三个最大,为第二个尺度分配下三个,为第三个尺度分配最后三个。 每个图像有更多边界框 如果输入图像大小相同,YOLO v3比YOLO v2预测更多边界框。...由于有三个尺度,所以总共使用框数量为9个,每个尺度3个。 损失函数变化 早些时候,YOLO v2损失功能看起来像这样。...我不打算解释COCO基准测试是如何工作,因为超出了本文范围,但COCO 50基准测试中50是衡量预测边界框与物体真正框对齐程度。这里50对应于0.5 IoU。

1.3K30

深入浅出 ARCore

ARCore是如何做到呢?使用关键技术虚拟内容与真实世界整合到一起,这三种技术分别是: 运动跟踪 环境理解 光线评估 运动跟踪 ?...ARCore能检测到Camera捕获图像在视觉不同特征,称为特征使用这些计算其位置变化。...和Camera坐标不应该在渲染帧之外地方使用,如果需考虑到某个位置超出单个渲染框架范围,则应该创建一个或者应该使用相对于附近现有位置。...其实,AR 就是虚拟物品放到视频,只不过不是简单放置,而是需要经过大量计算,找到视频中平面位置再放置。 而Android中视频采集相对比较简单,像直播系统,照像机都要使用该技术。...,在每个绘制虚拟物品。

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论文精读|5th|YOLO v3新特性|目标检测|附下载

然后应用1 x 1卷积核进行第一次检测,输出尺寸为13 x 13 x 255检测特征层。 然后对第79层特征图先进行一系列卷积处理,再进行2倍采样,尺寸扩展到26 x 26。...特点5:选择 YOLO v3总共使用了9个箱(anchor box),每个尺度各3个箱。如果你在自己数据集应用YOLO,你需要使用K平均聚类方法自行创建9个箱。...然后箱按降序排列,最大3个应用到第一类特征层,接下来3个对于第二类特征层,最后3个处理最后特征层。...YOLO v2损失函数后三是平方误差,而YOLO v3则更改为交叉熵误差,也就是说YOLO v3物品置信度和分离预测使用是逻辑回归算法。...这里不打算解释COCO基准测试是如何工作,因为超出了本文范围,但是在COCO 50基准测试中,50这个数值是用来衡量预测边界框与对象Ground Truth框贴合程度

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一个创建产品动画说明视频新手指南

然后将其从项目窗格拖放到预览窗口(如果您愿意的话)。 ? 我们需要把这个资源设置看起来更可信。需要更小,所以让我向大家介绍一下比例属性,更重要是显示。... 假设你不知道,一个就是一个元素所有的变换来源位置。看起来像元素边界中心十字准线。 对于,您有两个选择:“ Pan Behind”工具(键盘快捷键Y)或属性。...我们希望它在左上角,所以在时间轴面板光标层上点击“转换”卷展栏(我们之前使用小箭头)。在 Anchor Point(“ ”)属性中,这两个值更改为零(这些表示相对于图层x和y坐标)。...选中文本图层后,双击打字机预设,或打字机预设拖放到图层。 预览动画。你应该看到文本慢慢键入到屏幕。 ? 现在,让我们加快一。...导入logo.psd,你早就学会了如何做,并把放到我们composition。将其拖出屏幕,并在其他元素离开屏幕后在时间轴中某处创建位置关键帧。

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Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection

每个层次特征金字塔都构建了一个无分支,独立于基于分支。与基于分支类似,由一个分类子网和一个回归子网组成(如图所示)。可以实例分配给无分支任意级别。...3、无特征选择模块在本节中,我们通过演示如何将我们功能选择无(FSAF)模块应用到具有特征金字塔单镜头探测器(如SSD、DSSD和RetinaNet)来实例化。...在不失一般性前提下,我们FSAF模块应用到目前最先进RetinaNet中,并从以下几个方面展示了我们设计:1)如何在网络中创建无分支(3.1);2)如何生成无支路监控信号(3.2);3)如何为每个实例动态选择...无分支是必要:我们首先训练两个只具有无分支检测器,分别使用两种特征选择方法(表1、2、3)。事实证明,没有分支只能取得不错效果。...当与基于分支联合优化时,无分支有助于学习基于分支难以建模实例,从而提高AP分数(表1第5)。

2.2K20

PyYAML反序列化漏洞

Yaml语法 基本规则 大小写敏感 使用缩进表示层级关系 缩进时不允许使用Tab,只允许使用空格 缩进空格数目不重要,只要相同层级元素左对齐即可 # 表示注释,从开始到行尾都被忽略 yaml...,首先,我们使用yaml_test.py来创建一个poc对象,之后再调用yaml.dump()将其序列化为一个字符串,其中第10行代码主要用于默认"__main__"替换为该文件名"yaml_test...,要执行程序一般就是这个列表第一,或者是字符串本身。...ruamel.yaml ruamel.yaml用法和PyYAML基本一样,并且默认支持更新YAML1.2版本 ruamel.yamlAPI文档:https://yaml.readthedocs.io...,甚至我们也可以通过提供数据来反序列化来直接调用load(),它将完美地反序列化,并且我们类方法将被执行: Example1 ?

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图文解读助你理解和使用正则表达式

考虑以下一个 cat.txt 文件: catcat2 dog 如果我们使用正则表达式 cat 来搜索匹配,我们会找到以下匹配: catcat2 高级用户需要注意是,本文存在一个技术错误,即正则表达式和使用正则表达式工具...让我们看看如何匹配该行中模式 cat。 ? 我们首先将该模式首字符与句子中首字符匹配。 如果找不到匹配,则跳转至该行中下一个字符,然后再从模式首字符开始。...正则表达式三叉戟 正则表达式各个部分可以由三个不同组件组成: 字符集 修饰符 这三部分构成了正则表达式三叉戟! ? 让我们从三叉戟第一个部分开始:! ?... 指定个各行模式位置。下面是两个最重要: ^(插入符号)模式固定到行首。例如,模式^1 匹配以 1 开头任意行。 $(美元符)模式固定到句尾。...你刚刚使用了正则表达式。太棒了。 总结 回顾一下这篇博客内容: 正则表达式基本功能; 正则表达式三个主要组件:、字符集和修饰符。 .()、*(星号)、^(插入符)和$(美元符号)。

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图文解读助你理解和使用正则表达式

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图文并茂地带你入门正则表达式

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图文解读助你理解和使用正则表达式

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一文带你了解 Faster R-CNN

绝对尺寸不小于滑动窗和金字塔组合。 或者你可以推断这就是为什么覆盖范围和其他最先进方法一样好。 这里好处是我们可以使用建议窗口网络,Fast R-CNN 中方法来显着减少数量。...这里需要解决问题是我们如何使用准确值盒来标记。 这里基本思想是我们想要将具有较高重叠标记为准确值框作为前景,具有较低重叠标记为背景。...如果我们特征映射深度设置为18(9个x 2个标签),我们将使每个都有一个带有两个值(正常称为logit)向量,表示前景和背景。...如果你想在这个过程中重新使用经过训练网络作为CNN,你可能会注意另一件事是感受野。确保要素图上每个位置感受野覆盖它所代表所有。否则,特征向量没有足够信息来进行预测。...用卷积 LSTM 来预测海水温度(下) 手把手教你从零开始用Python打造自己神经网络 等你来译: 如何开发人类活动识别时间序列分类RNN模型 让你深度神经网络跑得更快 神经网络嵌入详解 用

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新手上路:图文解读助你理解和使用正则表达式

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2023 年了解即将推出 CSS 功能

Anchor Positioning CSS 点定位是一实验性新 CSS 功能,允许你相对于页面上另一个元素定位一个元素。这是通过使用 anchor-position 属性来完成。...,此代码创建一个位于元素上方 10px 工具提示。...Developers.chrome.com 另一个示例使用点定位来跟踪聚焦输入字段视觉指示器。正如你所看到可以处理多个位置和布局。...CSS 点定位使用场景 当用户向下滚动页面时跟随用户元素。 当用户单击按钮时展开和折叠手风琴。 根据多个位置调整图像大小 显示在页面其余部分模式对话框。...在此示例中,子网格在水平轴和垂直轴都与父网格对齐。 子网格一个缺点是:它们很难调试。如果它们变得难以调试:使用网格检查器来可视化布局。在检查器面板中,你看到许多不同选项卡。

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工装穿戴识别检测系统

Python是一种由Guido van Rossum开发通用编程语言,很快就变得非常流行,主要是因为简单性和代码可读性。使程序员能够用更少代码行表达思想,而不会降低可读性。...图片YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法,该算法是在CutMix数据增强方法基础改进而来。...YOLO系列算法中,针对不同数据集,都需要设定特定长宽框。...在网络训练阶段,模型在初始基础输出对应预测框,计算其与GT框之间差距,并执行反向更新操作,从而更新整个网络参数,因此设定初始框也是比较关键一环。...YOLOv5中将此功能嵌入到代码中,每次训练时,根据数据集名称自适应计算出最佳框,用户可以根据自己需求功能关闭或者打开。图片

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如何用深度学习来做检索:度量学习中关于排序损失函数综述

下图给出了公式,使用了一对嵌入(x_i,x_j)。当(x_i,x_j)嵌入属于同一个类时,y=0。在这种情况下,第一使欧几里得距离D(x_i,x_j)最小,而第二是无效,即等于零。...当嵌入(x_i,x_j)属于不同类别时,y=1,第二使之间距离最大,而第一为零。第二max(0,m-D)确保不同嵌入间隔一定距离,即有限距离。...如果两个是不同,对比损失两个推向相反方向。如果其中一个已经位于集群中心,那么这个解决方案就不是最优。三元组损失使用三元组而不是样本对来解决这个限制。...三元组损失元组(,正样本,负样本)和margin m,hard,semi-hard和easy负样本分别用红色、青色和橙色突出显示 为了避免困难样本训练不稳定性,半困难每个与每个正样本配对。...在下一个图中,(a)将与所有五个正样本配对。对于每一个正样本,选择一个负样本,使其离正样本较远,但在禁止范围_m_内。因此,对(a, p_2)利用橙色边框内红色负样本。

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Python3操作YAML文件格式方法解析

,强大,灵活,可以很方便构造层级数据并快速转为Python字典。...YAML中支持对象Object(对应Python字典), 数组Array(对应Python列表)以及常量(字符串、数字(int/float),true/false/null)。...相比于JSON格式,YAML免除了双引号,逗号,大括号,中括号等,(当然也支持原始JSON格式),并且支持注释,类型转换,跨行,,引用及插入等等。...不喜欢你 才怪对应JSON格式 { "a": "我\n喜欢你\n", "b": "我 不喜欢你 才怪" } ,引用及插入 在-或:后 加上&点名为当前字段建立,下面可使用*点名引用...,或使用<<: *点名直接点数据插入到当前数据中,示例如下: users: - &zs name: 张三 password: !!

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