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利用python进行二进制、十进制、十六进制相互转换和二进制移位操作
利用python进行二进制、十进制、十六进制相互转换和二进制移位操作1 二进制与十进制相互转换2 十六进制与十进制相互转换3 二进制与十六进制的相互转换4 高位补零5 二进制移位1 二进制与十进制相互转换通过python自带int()函数将二进制转换成十进制数，二进制数在python中一般都是str
python中的input（）、print（）、eval（）函数
1、input() 函数接受一个标准输入数据，返回为 string 类型该函数用来获取用户的输入，用户输入完内容以后，点击回车程序才会向下继续执行，输入完成以后，其所输入的内容会以返回值的形式返回。注：input()的返回值是一个是一个字符串，input()函数中可以设置一个字符串作为参数，这个字符
Flask 学习-96.Flask-SQLAlchemy 判断查询结果是否存在的几种方式
在查询的时候，经常需要先判断是否存在结果，再进行下一步操作。这里总结了判断查询结果是否存在的几种方式
推荐2021年原创的Java毕设参考 基于springboot框架毕业设计题目课题选题毕设源码
（01）javaweb仓库出入库系统 https://ke.qq.com/course/3414953（02）基于java的H5图书商城 https://ke.qq.com/course/3061181（03）新闻信息管理系统 https://ke.qq.com/course/3488342（0
在windows下安装nnUnet，并制作数据集以及运行（让隔壁奶奶也能学会的教程）
1.前言nnUnet原代码是在Linux下运行，如果现在windows下安装的话，会报各种错误，得改很多的地方，所以可以直接下载nnUnet_windows文件，这是我已经在windows上成功编译的版本，只要安装成功就可以直接运行。该链接中还包含apex安装包以及制作自己数据格式的代码。nnUne
[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍
[ 数据集 ] MINIST 数据集介绍MINIST``Size:`` 28×28 灰度手写数字图像；``Num:`` 训练集 60000 和 测试集 10000，一共70000张图片；``Classes:`` 0，1，2，3，4，5，6，7，8，9；具体介绍了数据集的读取与可视化操作等...
注意力机制(SE,ECA,CBAM,SKNet, scSE，Non-Local，GCNet) Pytorch代码
介绍在CNN中的常见的三种注意力机制，并且提供了Pytorch代码2023.3.2新增SKNet代码，同是修改SkNet在测试时不报错，但是在反向传播中报错的情况。2023.3.10 新增scSE注意力代码2023.3.11 新增Non-Local Net代码2023.3.13 新增GCNet代码
直面风口，未来不仅是中文版ChatGPT，还有AGI大时代在等着我们
OpenAI发布了GPT-4，但百度推出的文心一言截至目前来看也算是顶住了GPT-4的压力，这在我们的人工智能技术也是一个好消息，我们也并非止步于此，国内各企业也在技术层面上，奋起直追。
BatchNorm详解
引言：前几天被同事问到了一个问题：当batch_size=1时，Batch Normalization还有没有意义，没有说出个所以然，才意识到自己从来不好好读过BN的论文（Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reduc
Kaggle实战入门：泰坦尼克号生还预测（进阶版）
泰坦尼克号生还预测是机器学习领域著名的数据科学竞赛平台kaggle的入门经典，本文对该数据的处理、分析、训练、预测进行了全流程介绍。
Pytorch复习笔记--导出Onnx模型为动态输入和静态输入
当使用 Pytorch 将网络导出为 Onnx 模型格式时，可以导出为动态输入和静态输入两种方式。动态输入即模型输入数据的部分维度是动态的，可以由用户在使用模型时自主设定；静态输入即模型输入数据的维度是静态的，不能够改变，当用户使用模型时只能输入指定维度的数据进行推理。在以下代码中，定义了一个网络，
利用python设置exce对齐方式
设置exce对齐方式xlwt.Alignment() #创建对齐对象xlwt.Alignment().horz #水平对齐xlwt.Aligenment().vert #垂直对齐实际上，水平也分为居中对齐、左对齐、右对齐等等；垂直对齐也分为上对齐、下对齐，居中对齐等等。具体如下：水平对齐HORZ_G
ArduinoUNO实战-第十七章-火焰传感器
光电二极管的电导率将根据其检测到的红外辐射而变化。接下来，我们将连接内置板载 LED 的引脚 13 初始化为输出。火焰传感器模块只有很少的组件，其中包括一个 IR 光电二极管、一个 LM393 比较器 IC 和一些免费的无源组件。将模块的 VCC 和 GND 连接到 Arduino 的 5V 和 G
无人驾驶-控制-阿克曼模型
阿克曼模型推导一、序论1.1 研究目的运动学是从几何学的角度研究物体的运动规律，包括物体在空间的位置、速度等随时间而产生的变化，因此，车辆运动学模型应该能反映车辆位置、速度、加速度等与时间的关系。在车辆轨迹规划过程中应用运动学模型，可以使规划出的轨迹更切合实际，满足行驶过程中的运动学几何约束，且基于
模型评估（误差平方和(SSE The sum of squares due to error)）
模型评估（误差平方和(SSE The sum of squares due to error)）
将yolov5中的PANet层改为BiFPN
本文以YOLOv5-6.1版本1.修改common.py,在common.py后加入如下代码# 结合BiFPN 设置可学习参数 学习不同分支的权重# 两个分支add操作class BiFPN_Add2(nn.Module): def __init__(self, c1, c2):
机器人运动｜浅谈Time Elastic Band算法
现在，我们再来看global_plan_viapoint_sep在局部规划中的作用，该参数的描述为“从全局路径中选取的每两个连续通过点之间的最小间隔”，结合对viapoint的理解，从该描述中我们可以知道，该参数影响的是teb_local_planner规划的最优轨迹对全局路径的跟随效果。在实际的开
IoU Loss综述（IOU,GIOU,CIOU,EIOU,SIOU,WIOU）
边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。
【Pytorch】torch. matmul()
Hello！ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！唯有努力💪本文仅记录自己感兴趣的内容文章仅作为个人学习笔
PhpStudy后门漏洞实战复现
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