在 《p5.js 光速入门》 中都是使用 CDN 的方式去使用 p5.js 的,不太符合当下的开发习惯。
首先得准备好数据集,你的数据集至少包含images和labels,严格来说你的images应该包含训练集train、验证集val和测试集test,不过为了简单说明使用步骤,其中test可以不要,val和train可以用同一个,因此我这里只用了一个images
数码管中的16个字符 uchar code table[]={ 0x3f,0x06,0x5b,0x4f, 0x66,0x6d,0x7d,0x07, 0x7f,0x6f,0x77,0x7c, 0x39,0x5e,0x79,0x71}; 延时函数(使用之前先声明一遍) void delay(uint); void delay(uint z) { uint x,y; for(x=z;x>0;x--) for(y=110;y>0;y--); } 点亮第一个二级管 #include //点亮第一个发光二级管
马克-to-win @ 马克java社区:防盗版实名手机尾号:73203。现在数量巨大,且数据都在文本文件中,所以过去的sql不能用。 我们用大数据方法实现,
我一直相信 一个好前端能做的事,绝不仅限于敲代码 他一定乐于帮助新人成长,为前端界输送新鲜力量 而这样的你,也是我们所期待的! 最近腾讯IMWeb官方精心制作了一门前端课程 (翻到页底有宣传片噢) 基于课程的需要 这次我们邀请你做的事情有点不一样 不是写代码 不是写代码 不是写代码 而是帮忙review学生的代码 想想做小白成长路上的布道师,是不是有点小激动呢! 当然,我们的review是带薪的! FAQ Q:没有批改经验能参加么? A:不用担心,我们有专门的老师指导reviewer快速入门! Q:
The size of tensor a (19) must match the size of tensor b (76) at non-singleton dimension 3
示例:(特别注意,下面是基于"path-to-regexp": "^6.2.0" 搞的测试)
前言: 好久没有更新博客了, 最近想复习下 之前学过的JS的相关内容, 也算是自己的一种总结. 知识长时间不用就会忘记, 多学多记多用!! 下面的程序都可以在下面的网站进行在线调试: http://
上一篇已经手撕了一个简单版本的Promise。现在就在继续手撕常用的Promise API。
代码如下: 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"> 5 <title>创建对象的模式</title> 6 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> 7
在使用 p5js 进行 processing 练习或者创作的时候,要经常查阅到p5js的官方 api 文档[1],但你知道吗?这个文档里面有一个“隐藏”的大佬。
小菜:老鸟,我在 openprocessing 网站上看到了一个作品,点赞数蛮多的,作品也挺有意思。
小菜的读者中有使用 p5js 进行学习和创作的,私信我想了解下 p5js 除了 Processing 软件的 p5js 模式,还有什么编辑器可以用。
我们把只包含因子 2、3 和 5 的数称作丑数(Ugly Number)。求按从小到大的顺序的第 n 个丑数。
最近工作需要使用图形数据库来构建知识图谱,目前基于Java使用最广泛的有两个开源框架 (1) neo4j 社区版 免费 企业版 收费 (2) Titan 全开源 我们此次选择了neo4j的社区版,主要是项目紧,neo4j比较稳定,Titan可能比较新,虽然Titan肯定是未来的主流,我个人是看好Titan的,Neo4j没法存储巨大的一张关系图 ,因为他不支持分片,而Titan是天生分布式的,可以构建在Hbase,Cassandra之上外加+ES或者Solr存储索引,非常强大,再此不在过多 对比两个图形数据库
上图 p1 + p2 + p3 + p4 + p5 + plot_layout(byrow = FALSE)
关于最大熵原理有很多直观容易理解的解释,比如Berger的例子,比如吴军老师数学之美中的例子。
在软考中会有这样一类考题,已知若干进程需要的资源,求至少分配多少资源才不会发生死锁问题。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
•生成JSON->从CYPHER直接生成JSON【支持节点转换/属性转换/路径转换】
查看 PE 文件的常量字符串段,发现经过编译器优化后只存在一个Hello,World!串。
Sanger-双脱氧链终止法原理:设置4个反应体系,分别加入DNA、引物、酶、4种dNTP,和其中1种带有标记ddNTP。在加入ddATP反应体系中,当ddATP和T碱基结合,反应终止,在这个反应体系中,ddATP会结合DNA上所有T位点,其余3种反应体系同上。
随着网盘时代的结束,剩下的网盘供应商又开启了垄断方式,所以越来越多的小伙伴开始自己组自己的家庭NAS网络存储服务器。比如笔者的一个好基友就是如此。其实开始笔者是想让他直接一步到位,买群晖或者铁威马的NAS,在放入硬盘就可“一劳永逸”。然而,这个小伙伴看到了某鱼上有很多星际蜗牛这样的洋垃圾,所以搞了一台回来。付出了一顿小龙虾后,笔者帮其装好黑群晖后,不过依旧只能半洗白状态,刚好笔者有一个新玩具——蒲公英P5智能旁路盒子,只要将其加入到家庭局域网中,就可在公网上访问自己家的NAS。所以好基友又欠笔者几顿小龙虾了!
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
穷举,多解法 这个拿到我只能想到暴力遍历,遍历每个数,看是不是丑数,那怎么判断丑数呢: 一个数只要能被2或3或5整除,就一直除以这三个数,最后结果为1,则为丑数,不为1,则不为丑数 解法1: class Solution { //效率太低不通过 public: int GetUglyNumber_Solution(int index) { int res = 0; int i = 0; while (index) {
随着今年的双十一落下帷幕,京喜(原京东拼购)也迎来了首捷。双十一前夕微信购物一级入口切换为京喜小程序,项目顺利通过近亿级的流量考验,在此与大家分享一点自己参与的工作。
今天学习了下K-Means算法,很多语言和工具都有成型的库和方法,不过为了能够督促自己理解,还是做了一些额外的工作,自己设想了一个例子,假设有10名员工,我们根据他们的技术能力和沟通能力来评估一下他们的综合能力,看看他们的资质,自己拼凑了一些数据情况如下:
题意 设计一个算法,找出只含素因子2,3,5 的第 n 大的数。 符合条件的数如:1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12... 注意事项:我们可以认为 1 也是一个丑数 样例 如果n = 9, 返回 10 思路 其实改题的题意就是在所有 丑数 列表中,找到第 n 个丑数。 最简单的做法是从 1 开始,判断每一个数是否是一个丑数,是的话则加到丑数列表中,直到丑数列表的大小等于 n,但是这种方法效率较低,我们可以根据规律而尝试只创造出有效的丑数。 1*2=2 2*2=4 3*2=6 4
1.3. path.dirname、path.join、path.resolve、path.relative
[1] TOC: 以图搜图-【案例】将图搜结果转换为虚拟图之后输出 [2] ONgDB图数据库存储过程插件ongdb-lab-apoc: https://github.com/ongdb-contrib/ongdb-lab-apoc/wiki
现代的人工智能硬件架构(例如,Nvidia Hopper, Nvidia Ada Lovelace和Habana Gaudi2)中,FP8张量内核能够显著提高每秒浮点运算(FLOPS),以及为人工智能训练和推理工作负载提供内存优化和节能的机会。
解题思路: 利用三个指针遍历应当乘以2、3和5的底数,从而不停累积,对于空间可以进行优化,例如针对 min(p2, min(p3, p5)) 之前的空间进行剔除。
针对小目标检测网络,CV领域一般用的是特征金字塔。即将原图以不同的比例采样,然后得到不同分辨率的图像进行训练和测试,在多数情况下是有效的。但是特征金字塔的计算、内存和时间开销都非常大,导致在工程中应用是及其困难。FPN(即特征金字塔)提出了一个独特的特征金字塔网络来避免图像金字塔产生的超高计算量,同时可以较好的处理目标检测中的尺度变化问题,对于小目标检测具有很强的鲁棒性。
二值图像的细化算法也有很多种,比较有名的比如Hilditch细化、Rosenfeld细化、基于索引表的细化、还有Opencv自带的THINNING_ZHANGSUEN、THINNING_GUOHALL喜欢等等。这些都属于迭代的细化方式,当然还有一种是基于二值图像距离变换的细化方法,二值想比较,我个人认为是基于迭代的效果稳定、可靠,但是速度较慢,且速度和图片的内容有关,基于距离变换的版本,优点是速度稳定,但是效果差强人意。本文这里还是选择基于迭代的方式予以实现。
依图所示,毛坯材料选用ф80×50mm的铝棒。采用三爪卡盘装夹,刀具选用外径车刀和ф10mm高速钢材质铣刀。先用外圆车刀加工工件端面及外圆,再采用ф10mm铣刀分层加工6个角。
上面的例子,也是游戏开发中比较常用的功能,与“怪物”战斗后,将其“灰”掉。这其中最重要的还是对AS3颜色矩阵滤镜(ColorMatrixFilter)的使用。
死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中,由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。
2022-04-18:things是一个N*3的二维数组,商品有N件,商品编号从1~N,
P5核心能力要求:在他人指导下完成任务。若能从P5晋升P6,说明你已完成从学生到打工人,成长为一名合格员工。P6对应工作2~5年
对于进程的定义,从不同的角度可以有不同的定义,其中较典型的定义有: (1) 进程是程序的一次执行。 (2) 进程是一个程序及其数据在处理机上顺序执行时所发生的活动。 (3) 进程是具有独立功能的程序在一个数据集合上运行的过程,它是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
不同于近来聚焦于大核的CNN方案,InternImage以形变卷积作为核心操作(不仅具有下游任务所需的有效感受野,同时具有输入与任务自适应空域聚合能力)。所提方案降低了传统CNN的严格归纳偏置,同时可以学习更强更鲁棒的表达能力。ImageNet、COCO以及ADE20K等任务上的实验验证了所提方案的有效性,值得一提的是:InternImage-H在COCO test-dev上取得了新的记录65.4mAP。
以阿里的职级体系为标杆,先给大家对比几个知名公司的职级体系,以及与阿里职级对应关系,这样首先能够帮助你更好地评估自己在行业中大概的水平和位置。这几家公司的职级对应关系如下表所示。 你可能还是不清楚每个级别的要求到底是什么。在这之前,我想先通过三个类比带你纵向透视职级档次,对不同档次的核心能力建立一个形象的认知,如下图所示。 P5/P6:专业工匠 P5/P6 这一档相当于“专业工匠”,就像木匠、铁匠、粉刷匠一样,核心能力是完成任务。 这里的任务是指每个岗位需要完成的事情,比如开发岗位需要完成代码的编写,测
了解Google公司,多半都对“PageRank”算法有所耳闻。该算法是一种典型的“从群众中来,到群众中去”的民主算法。
首先,将main函数中的//glutDisplayFunc(lines); //传递需要勾画的函数取消注释,这是调用线段的操作;
设计一个算法,找出只含素因子2,3,5 的第 n 小的数。 符合条件的数如:1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12... 样例 如果n = 9, 返回10
工件数据集大小1400张,缺陷类型一共四种:zhen_kong、ca_shang、 zang_wu、 zhe_zhou
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