高级特性 代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好.代码越少,开发效率越高. 1.切片 切片(Slice)操作符,取一个list或tuple的部分元素非常常见. 列表 L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] L[0:3] L[1:3] L[-1] L[-2:] L=list(range(100) #0-99 L[:10] #前10 L[-10:] #后10 L[10:20] L[:10:2] #前10,每两个取一

Mean Shift,我们 翻译为“均值飘移”.其在聚类,图像平滑.图像切割和跟踪方面得到了比較广泛的应用.因为本人眼下研究跟踪方面的东西,故此主要介绍利用Mean Shift方法进行目标跟踪,从而对MeanShift有一个比較全面的介绍. 年在一篇关于概率密度梯度函数的预计(The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition )中提出来的,其最初含义正如其名

Mean Shift,我们 翻译“平均漂移”. 其集群,图像平滑. 图像分割和跟踪已广泛应用.因为我现在认为追踪,因此推出Mean Shift该方法用于目标跟踪.从而MeanShift較全面的介绍. 年在一篇关于概率密度梯度函数的预计(The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition )中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Sh

1. 小吐槽 OverFeat是我看的第一篇深度学习目标检测paper,因为它是第一次用深度学习来做定位.目标检测问题.可是,很难懂...那个bounding box写得也太简单了吧.虽然,很努力地想理解还找了很多博客.论文什么.后来,还是看RCNN,总算有点理解. 2. 对bounding box的误解 我一直以为卷积网络最后可以得到四个值:分别表示学习到的bounding box坐标,然后回归的目标是将这四个坐标与ground truth的四个坐标进行比较回归.其实不是这样的!正文如下 3.

干货|这篇TensorFlow实例教程文章告诉你GANs为何引爆机器学习?(附源码) 该博客来源自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NzE1NzYyMw==&mid=2247492203&idx=5&sn=3020c3a43bd4dd678782d8aa24996745&chksm=903f1c73a74895652ee688d070fd807771e3fe6a8947f77f3a15a44a65557da0313ac5ad592c

[题目链接] http://codeforces.com/problemset/problem/138/D [题目大意] H*W的棋盘中每个点都是L.R.X三者之一,两人轮流选一个点, 若为L则向左下和右上发射激光,R向右下和左上发射, X则相当于LR的组合——同时向四个方向发射.激光所至的点会被摧毁, 只有已摧毁的点或棋盘边界才会挡住激光. 若在某回合开始时所有点都被摧毁,则该人失败.问先手是否有必胜策略? [题解] 我们根据激光将棋盘切成不同的不同的部分, 将几个子游戏的sg异或起来作为整个

这一节主要介绍segues,static table view cells 和 Add Player screen 以及 a game picker screen. Introducing Segues 开启 Main.storyboard拖拉一个Bar Button Item到Players窗口导航栏的右侧.在Attributes inspector中改变Identifier为Add,就会出现一个+号button.

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gym 100952 A #include <iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<cstring> #include<algorithm> #include<map> #include<queue> #include<stack> #include<vector> #include<set> using namespac

在windows环境下,我们通常在IDE如VS的工程中开发C++项目,对于生成和使用静态库(*.lib)与动态库(*.dll)可能都已经比较熟悉,但是,在linux环境下,则是另一套模式,对应的静态库(*.a)与动态库(*.so)的生成与使用方式是不同的.刚开始可能会不适应,但是用多了应该会习惯这种使用,因为步骤上并没有VS下配置那么繁琐.下面就分别总结下linux下生成并使用静态库与动态库的方法:(由于是C++项目,所以编译器用的g++,但是与gcc的使用是相通的) 首先是准备工作,把我们需要

---恢复内容开始--- CentOS 6.6 升级GCC G++ (当前最新GCC/G++版本为v6.1.0) 没有便捷方式, yum update....   yum install 或者 添加yum 的 repo 文件 也不行, 只能更新到 4.4.7! then,  只能手动编译安装了,那么开始第一步下载源代码吧,GO! 1. 获取安装包并解压 wget http://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-6.1.0/gcc-6.1.0.tar.bz2 tar -jxvf gc

参考 :http://blog.csdn.net/u010129448/article/details/47754623 ubuntu 下gnome只要将代码中deepin-terminal改为gnome终端就行 G++ { "shell_cmd": "g++ '${file}' -o '${file_path}/${file_base_name}'", "file_regex": "^(..[^:]*):([0-9]+):?([0-9

svg 中的<g>元素用来组织svg元素.如果一组svg元素被g元素包裹了,你可以通过对g元素进行变换(transform),被g元素包裹的元素也将被变换,就好这些被svg包裹的元素是一个元素一样,和<svg>相比这是一个很好的优势,嵌套的svg中元素是不会被变换影响的. g元素实例 g元素代码实例 <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/199

我们要做的是黄金G点小游戏: N个同学(N通常大于10),每人写一个0~100之间的有理数 (不包括0或100),交给裁判,裁判算出所有数字的平均值,然后乘以0.618(所谓黄金分割常数),得到G值.提交的数字最靠近G(取绝对值)的同学得到N分,离G最远的同学得到-2分,其他同学得0分.玩了几天以后,大家发现了一些很有意思的现象,比如黄金点在逐渐地往下移动. 现在请大家根据这个游戏规则,编一个可以多人一起玩的小游戏程序,要求如下: 1.本作业属于结对编程项目,必须由二人共同完成,并分别将本次作业

题目链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/126708#problem/G 这是一个01背包的模板题 AC代码: #include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> using namespace std; ]; struct Node { int xishouliang; int xingfuzhi; } a[]; int main() { int i, j, t

测试环境: 测试图片(30M): 测试计时方法: Stopwatch sw1 = new Stopwatch(); sw1.Start(); //TODO...... sw1.Stop(); string xx = sw1.ElapsedMilliseconds.ToString(); MessageBox.Show(xx); 方法一,(1张30M图片,用时799毫秒) public Image getThumbNailUsingGetThumbnailImage(string fileName

测试程序test.cpp如下所示: #include <iostream> using namespace std; #define MAX 9 int main() { //just for test cout << MAX << endl; cout << "Hello world!" << endl; } g++编译主要分为四个阶段进行,即预处理(Preprocessing).编译(Compilation).汇编(Ass

ODP.NET: 引用: using Oracle.DataAccess; //Oracle g 11.2.0 using Oracle.DataAccess.Client; using Oracle.DataAccess.Types; //下载 http://www.oracle.com/technetwork/topics/dotnet/downloads/net-downloads-160392.html //引用:D:\app\geovindu\product\11.2.0\dbhome

Linux使用make命令时遇到"make: g++: Command not found",这个主要是没有安装gcc-c++.x86_64,如下所示   [root@localhost nethogs]# make g++ -g -Wall -Wextra -c packet.cpp make: g++: Command not found make: *** [packet.o] Error 127 root@localhost nethogs]# yum search "

一个简单的利用正则判断输入是否为数字: input1 = '0281234567';input2 = '0282345678';var reg = /^\d+$/g; reg.test(input1); //true reg.test(input2); //false 发现第二次test的时候返回的值不对了.排除书写错误,取值失败等等各种干扰因素后,发现仅仅是reg正则第二次执行的时候就无法正确执行了.之前并未遇到过这个问题,便搜索了一下相关信息. 原来这个问题实际上是/g导致的,而此时也才发现

前段时间在学习空间统计相关的知识,于是把ArcGIS里Spatial Statistics工具箱里的工具好好研究了一遍,同时也整理了一些笔记上传分享.这一篇先聊一些基础概念,工具介绍篇随后上传. 空间统计研究起步于上个世纪70年代,空间统计其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖.空间关联等关系,通过空间位置建立数据间的统 计关系.空间统计学依赖于tablor地理学第一定律,即空间上越临近的事物拥有越强的相似程度:和空间异质性,即空间位置差异造成的行为不确定现象.例 如要度量犯罪率与教育程