渣土车空车未盖盖识别系统通过OpenCv+yolo网络实时监控路过的渣土车情况，渣土车空车未盖盖识别系统对没有盖盖或者空车的渣土车进行抓拍。...渣土车空车未盖盖识别系统利用城市道路两旁的监控摄像头对交通来往车辆进行识别抓拍，若是空车或者没有盖盖，即会抓拍同步将截图发给后台监控系统平台，提醒后台人员及时处理，避免更大的损失发生。
第一部分 设计概述 1.1 设计目的 开合屋盖又称为活动屋盖、移动天幕等，是一种在短时间内部分或者全部屋盖可以 移动或开合的结构形式，它使得建筑物在屋顶开启和闭合两个状态下都可以使用。...1.3 主要技术特点 本组大型体育场开合屋盖采取了组合空间移动方式进行结构开合设计，即折叠式与 绕枢轴转动式。...根据 datasheet 还需要除 1.2，这个则直接在 ESP32 端处理后发 送到服务器上。...首先是 esp32 通过 MQTT 服务器和手机通讯。...当紧锣密鼓的 PLD 终 于暂时有了阶段性成果，基于 SEA 的智能屋盖开合系统也已经初步具备雏形，这无疑 是对我们最大的鼓励。
学编程要从基础学起，就像盖大楼，先把地基打好，越结实，往上盖的就越高，越省力。 基础都包括啥？有人不禁要问。下面就盖楼： ? 一楼 数据类型：包括基本数据类型、常量和变量。
作为一个资深的Eclipse用户，我想对IntelliJ IDEA做一个更为严谨的审视。JetBrains的工作人员非常的友善，并为Podcastpedia.o...
2801 LOL-盖伦的蹲草计划 时间限制: 1 s 空间限制: 256000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description 众所周知，LOL这款伟大的游戏，有个叫盖伦的英雄...某日，德玛西亚与诺克萨斯之间又发生了一场战斗，嘉文四世希望盖伦能带领一支K人的德玛西亚军队出战。 战斗发生在召唤师峡谷。整个召唤师峡谷被分割成M行N列的一个矩阵，矩阵中有空地和几片草丛。...一个1×1的草丛能容纳3个士兵，盖伦坚信蹲草偷袭战术能战胜诺克萨斯军队，所以他希望他的军队能全部蹲进草丛里。当然，为了不影响盖伦的作战，盖伦需要单独霸占连起来的一片草丛（不管草丛有多大）。 ?...输出描述 Output Description 如果德玛西亚军队和盖伦都能躲进草丛里，则输出“Demacia Win!”
推送时展示的封面也是可以自定义的，效果就如下了： 后记 其实 Kindle 的成本不低，我这款国行 32GB PW4 要 ¥1300 左右，所以剁手之前要明确需求三思后行，毕竟泡面盖的称谓并非浪得虚名
_create_unverified_context 一、设置代理 小草服务器在海外，需要绕过GFW，代理软件选择的是ssX-NG，偏好设置查看监听地址 ?
今天我们开始了一个新的模块，栈和队列，另外昨天肝了一篇栈和队列的文章，大家可以先去了解一下<<希望这篇文章能合你的胃口>>，今天我们先来一道经典题热热身。大家一...
网约车兴起初期，各大平台烧钱抢市场，消费者感受了一把低价或免费乘车体验。随着网约车市场滴滴独大的格局稳定，网约车按公里计费、优惠活动减少，乘车价格慢慢上涨，价格...
该上市企业在一次文件盖章操作中出现失误，误将盖自己企业印章处盖成了控股股东B集团的印章，市中级人民法院判处冻结控股股东B集团6.2亿股权三年。是否解除冻结，还要看该企业与市人民法院的协商后结果。...投标当天，参加竞标的A公司和B公司工作人员曾在同一家复印店制作标书，当标书打印出来后，大家都忙着在标书上盖章，慌乱中，A公司错将B公司印章盖在了自己的标书上，闹了乌龙。...所以 并不是所有的用错章问题都能通过简单的“重盖”来解决，各个公司的印章用途、用章简易程度，会在不同程度上给企业带来额外成本和管理风险。...银行对账单盖错了要退回重新盖；发票开错了还得和客户协商能否作废重开；转账支票背书盖错章，不仅要去银行重新背书，还有可能面临罚款。...其它票据，可以根据实际应用情况，设定用印流程统一授权用印，什么业务盖什么章，防止乱用、错用。
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伸展树，解释起来真的很晕。先看一下我写的关于伸展树的理论部分吧：伸展树，据说比AVL树要简单一些。简单个球啊，写完了我还是晕晕的，所以又看了很久。
朴素贝叶斯 贝叶斯方法 背景知识 贝叶斯分类：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 先验概率：根据以往经验和分析得到的概率。...贝叶斯公式 P(Y | X)=\frac{P(X, Y)}{P(X)}=\frac{P(X|Y) P(Y)}{P(X)} 朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。
OSSInsight Lite 图片 分享之前给大家看看，刘奇的分享里面的这一页，把我 GitHub 个人数据分析的服务截图放上去了，这个小 demo 是我个人的挑战，我能不能完全做到不写代码，不去买服务器...开源软件的分发上、下载不要钱，但是运行软件的服务 器要花钱，现在我们再往前想一步，——数据库、服务器 零成本的起步能不能支持 ；多 租户上，我们过去要去强调互相的隔离，但是如果为了实现大规模的海量的免费的用户...今天我就给大家说一下背后的概念车，把 TiDB Serverless 引擎盖掀起来大家看一看。...八年前一开始设计 TiDB 的时候，我看到的东西就是一台台具体的服务器，我看到的是 CPU、内存、磁盘，基于这些东西我们构造了 TiDB。...图片 掀开 TiDB Serverless 的引擎盖，大概有三个新的东西，第一个换了新的云原生的引擎 CSE（Cloud-native Storage Engine），非常朴素的名字。
渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法通过yolov7深度学习训练模型框架，渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法在指定区域内实时监测渣土车的进出状况以及对渣土车未盖篷布违规的抓拍和预警。...渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。研究者将对计算层的所有计算块应用相同的组参数和通道乘数。...此时，渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法每组特征图的通道数将与原始架构中的通道数相同。最后，该方法添加 g 组特征图来执行 merge cardinality。...这可能会增加渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。...渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。
Tornado Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。...Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架（包括大多数 Python 的框架）有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。 ?...例如，Tornado不仅提供内置的异步HTTP服务器，还提供异步HTTP客户端。
人工智能的“斯芬克斯之谜” 在希腊神话中，赫拉派斯芬克斯坐在忒拜城附近的悬崖上，拦住过往的路人，用缪斯所传授的谜语问他们，猜不中者就会被它吃掉，这个谜语是：“什么动物早晨用四条腿走路，中午用两条腿走路，...科技的发展产生了关于人工智能的“斯芬克斯之谜”。人类与人工智能互相加强的正反馈循环正在逐渐加快，且技术的发展往往不遵循线性的趋势，而是爆炸式的、指数式的前进，这种发展的结果将对人类产生极大的影响。...当代的“斯芬克斯”的答案可能是人工智能。 ? 人工智能发展的“启蒙时期”，是笨拙的、缓慢的，就好像婴儿一样在人类父母的引导下挪动手脚、缓慢爬行。
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯原理 判别模型和生成模型 监督学习方法又分生成方法 (Generative approach) 和判别方法 (Discriminative approach)所学到的模型分别称为生成模型...朴素贝叶斯原理 朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布 P(X,Y) ，然后求得后验概率分布 P(Y|X) 。...具体来说，利用训练数据学习 P(X|Y) 和 P(Y) 的估计，得到联合概率分布： P(X,Y)＝P(Y)P(X|Y) 概率估计方法可以是极大似然估计或贝叶斯估计。...朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性 \begin{aligned} P(X&=x | Y=c_{k} )=P\left(X^{(1)}=x^{(1)}, \cdots, X^{(n)}=x^{(n)...因而朴素贝叶斯法高效，且易于实现。其缺点是分类的性能不一定很高。 朴素贝叶斯法利用贝叶斯定理与学到的联合概率模型进行分类预测。
+P(A|Bn)P(PBn) 4、贝叶斯公式 与全概率公式解决的问题相反，贝叶斯公式是建立在条件概率的基础上寻找事件发生的原因（即大事件A已经发生的条件下，分割中的小事件Bi的概率），设B1,B2,…是样本空间...二、朴素贝叶斯 基本思想：朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。 其实并非上式如此简单。...（1）写出似然函数； (2) 求解极大似然函数 可以看到，整个朴素贝叶斯分类分为三个阶段： 第一阶段——准备工作阶段，这个阶段的任务是为朴素贝叶斯分类做必要的准备，主要工作是根据具体情况【确定特征属性】...这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要人工完成的阶段，其质量对整个过程将有重要影响，分类器的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训练样本质量决定。...三、贝叶斯网络（概率图模型） 概率图的表达是一张。。。图。。。图当然会有节点，会有边。节点则为随机变量（一切都是随机变量），边则为依赖关系（现在只谈有向图）。
从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 0 引言 事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James...11月9日上午，机器学习班 第9次课讲贝叶斯网络，帮助大家提炼了贝叶斯网络的几个关键点：贝叶斯网络的定义、3种结构形式、因子图、以及Summary-Product算法等等，知道了贝叶斯网络是啥，怎么做，...故本文结合课程讲义及相关参考资料写就，从贝叶斯方法讲起，重点阐述贝叶斯网络，依然可以定义为一篇读书笔记或学习笔记，有任何问题，欢迎随时不吝指出，thanks。...1.1 贝叶斯方法的提出 托马斯·贝叶斯Thomas Bayes（1702-1763）在世时，并不为当时的人们所熟知，很少发表论文或出版著作，与当时学术界的人沟通交流也很少，用现在的话来说，贝叶斯就是活生生一民间学术...2 贝叶斯网络 2.1 贝叶斯网络的定义 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型(directed acyclic graphical
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