其他比较好的参考链接: 环境配置: 环境配置的最终图片列表:https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/80322718 视频讲解YOLOv1:https://www.bilibili.com/video/av23354360/?p=3 YOLOv3官网链接GitHub:https://github.com/AlexeyAB/darknet Yolov3+windows10+VS2015部署安装:https://blog.csdn.net/

IAP:在线升级代码 ,通俗的讲就是通过USART,IIC,或者SPI,USB等等,方式,在程序中升级程序,一般用在远程升级,或者是在PCB板子都安装到模具之后还需要升级代码,这样我们就需要,通过IAP的方式来升级. 软件代码托管码云地址:https://gitee.com/zyzp/stm32UartIAP 开发环境:MDK-V5,stm32cubeMx,SecureCRT8 硬件平台:stm32f103系列最小系统板,带有swd仿真接口和串口1 1.从st的官方获取到IAP的工程,http:

Google官方MVP Sample代码解读 关于Android程序的构架, 当前(2016.10)最流行的模式即为MVP模式, Google官方提供了Sample代码来展示这种模式的用法. Repo地址: android-architecture. 本文为阅读官方sample代码的阅读笔记和分析. 官方Android Architecture Blueprints [beta]: Android在如何组织和构架一个app方面提供了很大的灵活性, 但是同时这种自由也可能会导致app在测试, 维护

本视频介绍了如何从官方给出步骤编译java-cef代码,生成可运行可移植的发行版. 值得一提的是:截至2016-09-24java-cef代码编译方式有所改变,读者请自行查看bitbucket上关于编译的wiki页面,另外,高于2016-03-22的版本(即高于cef49)已经不再支持Windows XP系统,需要兼容XP系统的朋友请关注我的java-cef fork,我会尝试做一版XP兼容解决方案. 第二集我会讲解如何搭建一个基于eclipse的java-cef开发/调试环境. 本作品采用知识

相关内容搜集自官方文档与网络,既无创新性,也不求甚解,我也不了解Caffe,仅仅搭上之后做个记录,方便以后重装 安装依赖项sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get

在Ubuntu16.04中, libevent的默认安装位置为 #在 trusty 发行版中 amd64 硬件架构下的 libevent- 软件包文件清单 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libevent- /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libevent- /usr/share/doc/libevent-/changelog.Debian.gz /usr/share/doc/libevent-/copyright https://github.com/l

论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址: https://github.com/Diego999/pyGAT 我并没有完整看过这篇论文,但是在大致了解其原理之后就直接看了代码= =. 接下来我将从代码的整个流程开始讲解,首先解析的是不用稀疏矩阵存储的: 使用的数据集:Cora dataset Cora数据集简要介绍: 图节点数:2708 每个节点的特征维度:1433 邻接矩阵:(2708,2708),关系表示的是论文之间的引用关系 类别数:7 目录结

论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址: https://github.com/Diego999/pyGAT 之前非稀疏矩阵版的解读:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13622283.html 我们知道图的邻接矩阵可能是稀疏的,将整个图加载到内存中是十分耗费资源的,因此对邻接矩阵进行存储和计算是很有必要的. 我们已经讲解了图注意力网络的非稀疏矩阵版本,再来弄清其稀疏矩阵版本就轻松了,接下来我们将来看不同之处.

一,工程目录 二,AppDelegate.m - (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary *)launchOptions { // Override point for customization after application launch. ViewController *view=[[ViewController alloc]init]; UIN

用于管理节点的动作 { CCDirector* pDirector = CCDirector::sharedDirector(); //获得单例 pDirector->getActionManager()->resumeTarget(pGrossini); //运行目标精灵的动作 } { CCDirector* pDirector = CCDirector::sharedDirector(); pDirector->getActionManager()->pauseTarget(p

连接监听器: 接收TCP连接请求 evconnlistener机制用于监听并接受TCP连接请求. 这些方法在event2/listener.h中声明, 在Libevent 2.0.2-alpha之后的版本中可用. 创建和释放evconnlistener 接口 struct evconnlistener *evconnlistener_new( struct event_base *base, evconnlistener_cb cb, void *ptr, unsigned flags, int

MLGB,人生就是矫情,充满冲动,充满热恋. tsne的08年的论文看了几遍,发现原理还是蛮简单的,能想到还是不容易(人生的战场是星辰大海,但我们的贡献就是也就是宇宙尘埃) 怎么说呢,现在真的是一个好时机,发不出论文只能说是zz了.08才有人第一次有效的结合pairwise distance和statistic方法. 而tsne几乎是一个很难超越的经典,简单的方程就像是图像处理的双边滤波一样.现在为止好像都没有更好的方法. 在官方下了代码之后加上这句话,使用的是最简单的归一化的方法,虽然官方的代

最近一直想统计Pycharm的总计代码行数,找到了官方的统计行数插件,发现效果还不错. 官方代码统计插件指导: https://plugins.jetbrains.com/plugin/4509-statistic(英文版) (初级教程,大牛请忽略) ***该插件需要Java1.8环境变量支持,没有安装JRE的同学出门左转找百度,安装Java1.8,部署JRE环境. 完成JRE环境部署之后,请在上面网址下载Statistic.jar安装包 下载到本地后,进入Pycharm的setting 进入S

前言   之前一直使用apache的httpclient(4.5.x), 进行http的交互处理. 而httpclient实例则使用了http连接池, 而一旦涉及到连接池, 那会不会在使用上有些隐藏很深的坑. 事实上, 通过分析httpclient源码, 发现它很优雅地解决了这个问题, 同时隐藏所有的连接池细节. 今天这边在这边做下笔记. 官方代码片段   这是apache httpclient官网提供一段代码片段: CloseableHttpClient httpclient = HttpCl

最近有需求,需要统计项目代码的总行数,首先想到了使用Pycharm官方的统计行数插件,发现效果还不错. 官方代码统计插件指导:https://plugins.jetbrains.com/plugin/4509-statistic ps:该插件需要Java1.8环境变量支持,没有安装JRE的同学出门左转找百度,安装Java1.8,部署JRE环境. 完成JRE环境部署之后,请在上面网址下载Statistic.jar安装包 下载到本地后,进入Pycharm的setting 然后点击“Plugins”,

目前用mpvue很多第三方的ui库是引入不了的,因为它不支持含有dom操作. 那我们要做轮播图的话一个是手写另外一个就是用小程序的swiper组件了: 官方代码: <swiper indicator-dots="{{indicatorDots}}" autoplay="{{autoplay}}" interval="{{interval}}" duration="{{duration}}"> <block w

1 代码风格 稍微关注一下下面这些代码标准风格指导规则将会对你大有益处,我们高度建议你通读词章,即便你此时可能正想跳过它. 1.1 让你的代码保持可读性的重要性 代码在读方面的重要性胜过写.一个代码块几分钟编写,花几个小时调试,然后有可能再也不会有人去碰它.然而当你去阅读那些昨天或者甚至10年以前编写的代码,清晰一致的代码风格就变得非常有用.清晰移动的代码能够让你不用去费劲去理解代码的不一致性,从而节省了自己的脑力,并且使代码易于维护,提高了各种规模项目的整体质量. 下面这些方法让你"多走一公里

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np

在Linux操作系统上,编写带界面的图像处理程序,选择opencv+QT是一种很好的选择.GoQTtemplate3是我为编写Linux下图像处理程序实现的框架,希望能够为大家解决Linux环境下桌面图像处理程序,提供一些帮助. 文中相关代码请参考:https://github.com/jsxyhelu/GOQTtemplate3 一.基本环境构建 a.我们需要完整地安装QT.具体方法,是从网站上下载在线安装程序,并且直接安装 b.下载并且安装OpenCV 直接使用编译好的OpenCV类库 su

之前讲解了图注意力网络的官方tensorflow版的实现,由于自己更了解pytorch,所以打算将其改写为pytorch版本的. 对于图注意力网络还不了解的可以先去看看tensorflow版本的代码,之前讲解的地址: 非稀疏矩阵版:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13622283.html 稀疏矩阵版:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13623989.html 以下改写后的代码我已经上传到gihub上,地址为: ht