RabbitMQ交换机
每个消息都有一个称为路由键(routing key)的属性，它其实就是一个简单的字符串。
个人博客系统（前后端分离）
个人博客系统：登录、发博客、删除博客、编辑博客、查看博客以及注销等。（使用 数据库 实现）
C++音乐系统
2022临近尾声，2023即将来临。过去的一年，我们同努力，我们共欢笑.。每一次成功都蕴藏着我们辛勤的劳动。新的一年即将来到，我们不能停滞不前。与时俱进拼搏不懈共创新的辉煌！第一：你需要了解 Beep 函数，不了解没关系，它就是一个发出嗡鸣声的函数，参数如下：Beep（int a,int b）表示发
我把这一年学的 CSS 知识点精炼总结成了一篇文档
CSS 指层叠样式表 (Cascading Style Sheets)。样式定义如何显示 HTML 元素样式通常存储在样式表中外部样式表可以极大提高工作效率，通常存储在CSS文件中多个样式定义可层叠为一个p{color:red;}
JavaScript奇淫技巧：变速齿轮
本文，将用JavaScript复刻这一功能，实现一个用于网页的变速齿轮，可用于H5游戏、网页小游戏变速。
当我把用Python做的课堂点名系统献给各科老师后，再也没挂过科
刚上大学的表弟问我，大学准备好好玩玩，问我有没有什么不挂科的秘诀。
目标检测2022最新进展
文章目录前言Swim Transformer V2Swin TransformerDynamic HeadYOLOFYOLORYOLOXScaled-YOLOv4Scale-Aware Trident NetworksDETRDynamic R-CNN前言之前目标检测综述一文中详细介绍了目标检测相关
YOLOv3&YOLOv5输出结果说明
本文使用的yolov3和yolov5工程文件均为github上ultralytics基于pytorch的v3和v5代码，其训练集输出结果类型基本一致，主要介绍了其输出结果，本文是一篇学习笔记本文使用的yolov3代码github下载地址：yolov3模型训练具体步骤可查看此篇博客：yolov3模型训
【Python】CUDA11.6安装PyTorch三件套
安装PyTorch
【深度学习】（三）图像分类
上一章介绍了深度学习的基础内容，这一章来学习一下图像分类的内容。图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务。从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别任务mnist，到后来更大一点的10分类的cifar10和100分类的cifar100任务，到后来的image
Python 实现朴素贝叶斯代码演示
朴素贝叶斯可以细分为三种方法：分别是伯努利朴素贝叶斯、高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。下文就这三种方法进行详细讲解和演示。目录一、伯努利朴素贝叶斯方法1.1 例子解答1.1.1 代码：1.1.2 结果：二、高斯朴素贝叶斯方法2.1 解题2.1.1 代码：2.1.2 结果：2.2 检查高斯朴素贝叶斯
kaggle注册以及数据集下载全流程
kaggle注册，数据集下载及常见问题
目标检测指标mAP详解
相信刚刚接触目标检测的小伙伴也是有点疑惑吧，目标检测的知识点和模型属实有点多，想要工作找CV的话，目标检测是必须掌握的方向了。我记得在找实习的时候，面试官就问到了我目标检测的指标是什么，答：mAP！问：mAP是什么？我：.......!☺所以在本文中我也是详细说一下mAP 的含义，有什么不对的或者不
机器学习实战练手项目
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分析和解决问题的技术。一个机器学习项目从开始到结束大致分为5步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能。......
TF-IDF算法(原理+python代码实现）
目录前言一、TF-IDF的由来二、什么是TF-IDF？2.1 TF(Term Frequency)2.2 IDF(Inverse Document Frequency)2.3TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)三、TF-IDF应用四、代码
LPIPS 图像相似性度量标准（感知损失）
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图像处理之高通滤波器与低通滤波器
目录高频与低频区分：高通滤波器：1.傅里叶变换：低通滤波器：总结： 在了解图像滤波器之前，先谈一下如何区分图像的高频信息和低频信息，所谓高频就是该像素点与周围像素差异较大，常见于一副图像的边缘细节和噪声等；而低频就是该像素点与周围像素差异变化不大，一般体现为图像的平坦区；
YOLO算法之YOLOv5
目录一、什么是YOLOv5？一、什么是YOLOv5？参考学习：了解YOLO: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1664853943386329436&wfr=spider&for=pc https://zhuanlan.zhihu.com/p/
