李峋同款爱心代码！跳动的心，给你爱的人一个惊喜！
Hello 大家好如何浪漫的表白，作为程序员出身的小编，今天就带你实现热播剧《点燃我，温暖你》中超火的李峋同款爱心代码！前面是教程，怕麻烦的朋友可以直接划到文末，下载现成的，下载完成后打开就可以用~。先来看看我们做出来的效果~图片101 爱心（简单版）代码是用HTML语言编写的，我会在文末链接中给出
表白爱心代码
二、演示（html版）
Python中的print()
python基础知识
python--手机步数----微信运动--支付宝运动等步数刷新
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用python就获取到照片拍摄时的详细位置【源码公开】
3.代码里面需要处理在照片我放到了代码的同文件夹下，所以没有写路径，大家可以自己写路径，或者放到于代码相同的路径下即可。众所周知gps和百度的经纬度会有误差，那么我们需要调用百度转换接口，这个百度目前没有开源。用手机拍照会带着GPS信息，原来没注意过这个，因此查看下并使用代码获取照片里的GPS信息。
Python制作爱心跳动代码，这就是程序员的烂漫吗
跳动的爱心代码，我也来试试
【毕业设计】深度学习人脸表情识别系统 - python
🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了
小学生python游戏编程arcade----可旋转的坦克的发射子弹
接上篇文章继续解绍arcade游戏编程的基本知识。
昨晚，我用python帮学妹P证件照自拍，然后发现。。。
晚上，正在聚精会神写代码（打游戏~）突然，收到学妹给我发来的消息
http和https的区别
一、传输信息安全性不同1、http协议：是超文本传输协议，信息是明文传输。如果攻击者截取了Web浏览器和网站服务器之间的传输报文，就可以直接读懂其中的信息。2、https协议：是具有安全性的ssl加密传输协议，为浏览器和服务器之间的通信加密，确保数据传输的安全。二、连接方式不同1、http协议：ht
改进YOLOv5系列：9.BoTNet Transformer结构的修改
目标检测小白科研Trick改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
一文通俗入门·脉冲神经网络(SNN)·第三代神经网络
一文通俗入门脉冲神经网络(snn)动力学方程，前向传播过程，学习算法，脉冲编码方式
ECCV2022论文列表（中英对照）
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yolov5修改标签和检测框显示
yolov5修改标签，检测框，文本框的大小，颜色等参数的修改，以及隐藏。
电气领域相关数据集（目标检测，分类图像数据及负荷预测），输电线路图像数据
电气相关图像数据集集及负荷数据集如下（包含缺陷检测与分类）：1.输电线路巡检鸟巢检测图像数据集（含标签）下载地址：输电线路鸟巢检测图像数据集下载地址2.输电线路相关电力金具检测图像数据集下载地址：输电线路相关电力金具检测图像数据集3.某用户两年电表电压电流数据下载地址：某用户两年电表电压电流数据4.
【ResNet】Pytorch从零构建ResNet18
Pytorch从零构建ResNet18ResNet 目前是应用很广的网络基础框架，所以有必要了解一下.本文从简单的ResNet18开始，详细分析了ResNet18的网络结构，并研究BasicBlock的结构。，使得整个结构非常清晰，再之后手工构建ResNet18网络就没有那么困难了。
常见经典目标检测算法
目标检测(Object Dectection)的任务是图像中所有感兴趣的目标（物体），确定他们的类别和位置。除图像分类外，目标检测要解决的核心问题是：
NeurIPS2022 | SegNeXt，重新思考卷积注意力设计
在本文中，作者分析了以前成功的分割模型，并找到了它们所拥有的良好特征。基于这些发现，作者提出了一个定制的卷积注意力模块 MSCA 和一个 CNN 风格的网络 SegNeXt。实验结果表明，SegNeXt 在相当大的程度上超越了当前最先进的基于Transformer的方法。最近，基于Transform
Yolov5添加注意力机制
1、先把注意力结构代码放到common.py文件中，以SE举例，将这段代码粘贴到common.py文件中2、找到yolo.py文件里的parse_model函数，将类名加入进去3、修改配置文件（我这里拿yolov5s.yaml举例子），将注意力层加到你想加入的位置；常用的一般是添加到backbone
常见的图像质量评估指标SSIM、PSNR、LPIPS
现阶段针对有真实参考的图像生成任务，主要有三种评价指标，分别为两种人为设计的指标SSIM和PSNR，也包括深度学习网络抽取到的特征进行对比的LPIPS评价指标。
