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【Rust指南】面向对象的实现
面向对象的编程语言通常实现了数据的封装与继承并能基于数据调用方法。“设计模式四人帮”在《设计模式》中给出面向对象的定义：面向对象的程序由对象组成，对象包装了数据和操作这些数据的过程，这些过程通常被称作方法或操作。Rust 并不是面向对象的语言，但是面向对象的功能都可以通过自身的特点来实现。
Tomcat安装步骤及详细配置教程（2022最新版）
网上的tomcat安装及配置教程一大堆，但是好多都过时了，根本不适用现在的版本，今天凯歌整理一篇Tomcat安装步骤及详细配置教程，2022年最新版~
【Spring】一文带你吃透IOC技术
loC，Inversion ofControl:控制反转，是一个理论，一个指导思想。指导开发人员如何使用对象，管理对象的。把对象的创建，属性赋值，对象的声明周期都交给代码之外的容器管理。loC分为控制和反转 ●控制:对象创建，属性赋值，对象声明周期管理。 ●反转:把开发人员管理对象的权限转移给了
基于Java+Springboot+Vue+elememt美食论坛平台设计实现
本论文系统地描绘了整个网上美食论坛管理系统的设计与实现，主要实现的功能有以下几点：管理员；首页、个人中心、用户管理、美食公告管理、公告类型管理、热门帖子管理、帖子分类管理、留言板管理、美食新天地、我的收藏管理、系统管理，前台首页；首页、公告、热门帖子、论坛新天地、新闻资讯、留言反馈、个人中心、后台管
Spring | Bean自动装配详解
本文讲解了Spring中Bean的自动装配
图像超分综述:超长文一网打尽图像超分的前世今生 (附核心代码)
图像超分的目的是提高图像的分辨率，同时丰富图像的纹理细节。本文总结整理在图像超分领域经典算法的创新点以及意义，同时指出当下图像超分的困境和未来，欢迎大家前来阅读收藏。本文全部观点受个人能力水平限制如有偏差还请指正。...
李沐《动手学深度学习》d2l——安装和使用
今天想要跟着沐神学习一下循环神经网络，在跑代码的时候，d2l出现了问题，这里记录一下解决的过程，方便以后查阅。
YOLOv5、YOLOX、YOLOv6的分析与比较
简单分析了近些年YOLO系列的进步和发展方向
损失函数 | BCE Loss（Binary CrossEntropy Loss）
BCE（Binary CrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结图像二分类问题—>多标签分类二分类是每个AI初学者接触的问题，例如猫狗分类
DQN（deep Q-network）算法简述
基本概念；进阶技巧；连续动作的场景
视觉SLAM总结——SuperPoint / SuperGlue
视觉SLAM总结——super pixel/super clue/super map
R语言-dnorm-pnorm-qnorm-rnorm的区别
R语言 dnorm, pnorm, qnorm, rnorm的区别前言dnorm, pnorm, qnorm, rnorm 是R语言中常用的正态分布函数. norm 指的是正态分布(也可以叫高斯分布(normal distribution)), R语言中也有其他不同的分布操作也都类似. p q d
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/
YOLOv7训练自己的数据集(超详细）
官方版本的YOLOv7训练自己的数据集
如何看待第三代神经网络SNN？详解脉冲神经网络的架构原理、数据集和训练方法 原创
SNN详解：架构原理、数据集和训练方法
代理模型介绍大全
代理模型通常是指在优化设计中可替代比较复杂和费时的数值分析的近似数学模型，也可称为响应面模型或者是近似模型，比如飞行器的优化设计，就是典型的复杂和费时。此外在做优化设计时，难免会碰见一些难以用直观的函数表达式去表达目标函数，这时也可用代理模型来替代目标函数。使用代理模型可以极大的提高优化设计效率以及
YOLOv5改进之十五：网络轻量化方法深度可分离卷积
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效
计算机视觉方面的三大顶级会议：ICCV,CVPR,ECCV（统称ICE）
ICCV/CVPR/ECCV
ROC曲线绘制（Python）
我看谁还不会用Python画出ROC曲线！！！
Yolov5训练自己的数据集（超详细）
一、从官网下载最新的yolov5代码二、新建VOCData文件夹三、VOCData文件夹结构1、新建Annotations文件夹，存放标签简单的xml文件，应该长这样复杂的xml文件，应该长这个样子2、新建images文件夹，存放图片数据注意：需要观察自己的图片文件的后缀名，后面需要用到，不然可能出