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前端学习路线(二)

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火眼金睛巧辨C与C++的不同之处

在C/C++中,变量、函数和后面要学到的类都是大量存在的,这些变量、函数和类的名称将都存在于全局作用域中,可能会导致很多冲突。使用命名空间的目的是对标识符的名称进行本地化,以避免命名冲突或名字污染,namespace关键字的出现就是针对这种问题的。(2)命名空间可以嵌套 (3)同一个工程中允许存在多

10 个杀手级的 Python 自动化脚本

厌倦了校对你的长文章或文本,然后,你可以试试这个自动化脚本,它将扫描你的文本并纠正语法错误,这个很棒的脚本使用 Happtransformer 模块,这是一个机器学习模块,经过训练可以修复文本中的语法错误。这个方便的脚本可以让你设置你想要得到通知的电池百分比,该脚本使用 Pyler 进行通知,使用

支付宝支付&内网穿透

沙箱环境,在项目还没有上线,支付宝不能访问到我们的内网,所以做了内网穿透,将支付宝的post回调地址改成cpolar的公网地址,会自动映射到配置的本地8000端口上,这样就实现了外网间接访问内网。同步:get给前台 => 前台可以在收到支付宝同步get回调时,ajax异步在给消息同步给后台,也采用g

高通平台开发系列讲解(AI篇)高通神经网络处理引擎工作流程详解

📢本篇章主要介绍高通平台神经网络处理引擎工作流程。

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【毕业设计】深度学习动物识别系统 - 图像识别 python OpenCV

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QT+Python人脸表情特征识别

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python+人脸识别+opencv实现真实人脸驱动的阿凡达(上)

我们在此前的名叫python+opencv实现人脸微整形博文里已经简单地实现了人脸图像的微形变,为人脸驱动一个虚拟人脸提供了一些基础,但是运行性能上面需要优化,因为要想用人脸特征点实时驱动,需要非常快速的响应时间。

2022年8月15日陌陌推荐算法工程师面试题5道|含解

DeBERTa提出了两种改进BERT预训练的方法:第一种方法是分散注意机制,该机制使用两个向量分别对每个单词的内容和位置进行编码来表示每个单词,并使用分散矩阵计算单词之间在内容和相对位置上的注意力权重;第二个方法是一个增强的掩码解码器,它取代了输出的Softmax层来预测用于MLM预训练的掩码令牌。

算法篇-------贪心2

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LC-813 最大平均值和的分组(动态规划(背包问题变形))

难度中等250给定数组 和一个整数 。我们将给定的数组 分成 最多 个相邻的非空子数组 。 分数 由每个子数组内的平均值的总和构成。注意我们必须使用 数组中的每一个数进行分组,并且分数不一定需要是整数。返回我们所能得到的最大 分数 是多少。答案误差在 内被视为是正确的。示例 1:示例 2

力扣每日一题:813. 最大平均值和的分组【0-1背包问题】

nums 的最优分组是[9], [1, 2, 3], [9]. 得到的分数是 9 + (1 + 2 + 3) / 3 + 9 = 20.我们也可以把 nums 分成[9, 1], [2], [3, 9].这样的分组得到的分数为 5 + 2 + 6 = 13, 但不是最大值.数组中的每一个数进行分组,

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