程序，进程，线程，超线程之间的联系和区别

至此，整个YOLOv11的训练预测阶段完成，与YOLOv8差不多。欢迎各位批评指正。

至此，整个YOLOv10的训练预测阶段完成，与YOLOv8差不多。欢迎各位批评指正。

运行后会在文件yolov10s.pt存放路径下生成一个的yolov10s.onnxONNX模型文件。安装完成之后，我们简单执行下推理命令测试下效果，默认读取。终端，进入base环境，创建新环境。（1）onnx模型转换。

终端，进入base环境，创建新环境，我这里创建的是p38t17(python3.8，pytorch1.7)安装pytorch：（网络环境比较差时，耗时会比较长）下载好后打开yolov7-pose源码包。imgpath：需要预测的图片的存放路径。modelpath:模型的存放路径。Yolov7-pose权重下载。打开工程后，进入设置。

Math.atan2()函数返回点(x,y)和原点(0,0)之间直线的倾斜角.那么如何计算任意两点间直线的倾斜角呢?只需要将两点x,y坐标分别相减得到一个新的点(x2-x1,y2-y1).然后利用他求出角度就可以了.使用下面的一个转换可以实现计算出两点间连线的夹角.然而,Math.atan()只能返回一个角度值,因此确定他的角度非常的复杂,而且,90度和270度的正切是无穷大,因为除数为零,我们也是比较难以处理的~!angel为一个角度的弧度值,slope为直线的斜率,是一个数字,这个数字可以是负的。

首先toHexString传的参数应该是int类型32位，此处传的是byte类型8位，所以前面需要补24个0。然后& 0xff 就是把前面24个0去掉只要后8位。toHexString(b & 0xff)相当于做了一次位的与运算，将前24位字符省略，将后8位保留。是两个十六进制的数,每个f用二进制表示是1111,所以占四位（bit）,两个f（）占八位（bit），八位（bit）也就是一个字节（byte）.这个方法是把字节（转换成了int）以16进制的方式显示。我的理解是这样，如有不对欢迎指正！

CPU：叫做中央处理器（central processing unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。[^3]可以形象的理解为有25%的ALU(运算单元)、有25%的Control(控制单元)、50%的Cache(缓存单元)GPU：叫做图形处理器。

至此，整个训练预测阶段完成。此过程同样可以在linux系统上进行，在数据准备过程中需要仔细，保证最后得到的数据准确，最好是用显卡进行训练。有问题评论区见！

在网页开发中，优化渲染性能是一个重要的目标。CSS局限属性contain是一个强大的工具，可以帮助我们提高网页的渲染性能。本文将介绍contain属性的基本概念、用法和优势，以及如何使用它来优化网页的渲染过程。

通过引入深度学习技术，我们能够更精准地识别细胞是否受到感染，为医生提供更及时的信息，有助于制定更有效的治疗方案。基于深度学习的方法通过学习大量样本，能够自动提取特征并进行准确的感染性判定，为医学研究提供了更高效和可靠的手段。通过引入先进的深度学习技术，我们能够实现更快速、准确的感染性判定，为医学研究和临床实践提供更为可靠的工具。其准确性和效率将为医学研究带来新的突破，为疾病的早期诊断和治疗提供更可靠的支持。通过大规模的训练，模型能够学到细胞感染的特征，并在未知数据上做出准确的预测。

插入排序是一种基础的比较排序算法，其核心思想是将待排序的序列分为两部分，一部分是已排序的，另一部分是未排序的。在未排序部分选择一个元素，插入到已排序部分的适当位置，以此类推，直到所有元素都被排序完毕。插入排序的实现简单直观，是初学者入门排序算法的绝佳选择。

归并排序是一种基于分治思想的排序算法，它将待排序的序列划分成若干个子序列，分别进行排序，最后再合并成一个有序的序列。这一过程通过递归实现，直到每个子序列中只有一个元素，即可认为其已经有序。随后，通过两两合并有序序列，最终完成整个序列的排序。

选择排序是一种基础的比较排序算法，其核心思想是通过多次遍历待排序的元素，每次找到最小（或最大）的元素，放到已排序的序列的末尾（或开头）。尽管选择排序不如一些高级排序算法在性能上优越，但它的思想清晰、实现简单，是学习排序算法的重要一步。

冒泡排序是一种基础的比较排序算法，其核心思想是多次遍历待排序的元素，通过不断交换相邻的元素，使得最大（或最小）的元素逐步移动到正确的位置。虽然它在效率上不如一些高级排序算法，但其实现简单，是学习排序算法的绝佳入门。

快速排序是一种基于分治思想的排序算法，通过选取一个基准元素，将序列分成两个子序列，分别对左右两个子序列进行排序，从而达到整个序列有序的目的。快速排序的关键在于分区（Partition），即将序列分成两部分，使得左边的元素都小于基准元素，右边的元素都大于基准元素。

最近，表姐遇到了一个挑战：需要从Excel文件中统计出经过分词处理的重复字段，但由于数据隐私问题，这些Excel文件不能外传。这种情况下，直接使用Excel内置功能好像是行不通的，需要借助Python脚本来实现。为了解决这个问题，我写了一个简单的数据分析和自动化办公脚本，以方便使用。想象一下，即使电脑上没有安装Python，也能通过一个简单的EXE文件轻松完成工作，这是多么方便！因此，我决定不仅要写出这个脚本，还要学会如何将其打包成一个独立的EXE文件。这样，无需Python环境的电脑也能直接运行它

如果在同一个 if 语句中同时使用 && 和 || 运算符，可能会导致逻辑错误。这样就会导致逻辑错误，当 a 为 false，b 为 true 时，输出结果会是 “Goodbye”，而不是我们期望的 “Hello World”。假设有两个布尔类型的变量 a 和 b，我们要判断当 a 为 true 或者 b 为 true 时输出 “Hello World”，否则输出 “Goodbye”。：不论运算符左侧为true还是false，右侧语句都会进行判断，下面代码。

SSA奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis）是一种处理非线性时间序列数据的方法，可以对时间序列进行分析和预测。它基于构造在时间序列上的特定矩阵的奇异值分解（SVD），可以从一个时间序列中分解出趋势、振荡分量和噪声。具体流程如下：根据原始时间序列构建轨迹矩阵X XX。对矩阵X进行奇异值分解：X = ∑ i = 1 r σ i U i V i T X=\sum_{i=1}^{r} \sigma_i U_i V_{i}^TX=∑i=1r​σi​Ui​ViT​。

作者开发第一个openai应用的环境准备、第一个openai程序调用成功，做个记录，希望帮助新来的你。第一次能成功运行的openai程序，狠开心。

ArrayList底层的实现原理 ArrayList底层是用动态数组实现的 ArrayList初始化容量为0，当第一次添加数据的时候才会初始化为10。 ArrayList在进行扩容的时候是原来容量的1.5倍，每次扩容都需要拷贝数组。 ArrayList在添加数据的时候 确保数组已使用长度size+1之后足够存下下一个数据 计算数组的容量，如果当前数组已使用长度+1后的大于当前的数组长度，则调用grow方法扩容（原来的1.5倍） 确保新增的数据有地方存储之后，则将新

当前业界很多训练脚本是基于TensorFlow的Python API进行开发的，默认运行在CPU/GPU/TPU上，为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练，需要对TensorFlow的训练脚本进行迁移。

能力这个漂亮的打印机可以显示元素类型、标志和（可能被截断的）矩阵。众所周知，它可以在 Clion、VS Code 和 gdb 中工作。Clion 示例安装移入 .放在方便的地方，重命名并移动到您的个人文件夹中。将“source”行更改为指向您的路径。如果系统中安装的 python 3 版本与 gdb 中的版本不匹配，请使用完全相同的版本创建一个新的虚拟环境，相应地安装并更改 python3 的路径。用法调试器中以前缀为前缀的字段是为方便起见而添加的伪字段，其余字段保持原样。

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）2021.10.30 复现TPH-YOLOv52021.10.31 完成替换backbone为Ghostnet2021.11.02 完成替换backbone为Shufflenetv22021.11.05 完成替换backbone为Mobilenetv3Small2021.11.10 完成EagleEye对YOLOv5系列剪枝支持2021.11.14 完成MQBench对YOLOv5系列量

在 PyTorch的 nn.Module中，forward方法并不是自动执行的，但它是在模型进行前向传播时必须调用的一个方法。当你实例化一个继承自torch.nn.Module的自定义类并传入输入数据时，需要通过调用该实例来实现前向传播计算，这实际上会隐式地调用forward方法。

1. 文本预处理：首先对文本数据进行清洗和预处理，如去除停用词（如“的”、“是”等常用词）、标点符号和特殊字符，并进行词干化或词形还原等操作，以减少数据噪声和提取更有意义的特征。3. 文本分类：将文本数据分为不同的类别或标签。文本挖掘是一种通过自动化地发现、提取和分析大量文本数据中的有趣模式、关联和知识的技术。这些示例代码只是简单的演示了各种方法的使用方式，具体的实现还需要根据具体的需求和数据进行适当的调整和优化。8. 文本生成：使用统计模型或深度学习模型生成新的文本，如机器翻译、文本摘要和对话系统等。

智能革命：揭秘AI如何重塑创新与效率的未来

给定一个长度为 n 的整数数组 height。有 n 条垂线，第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i])。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明：你不能倾斜容器。

深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）是一种深度学习模型，代表了一种重要的技术创新，具有几个关键特点和突出能力。首先，DBNs是由多层受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）堆叠而成的生成模型。这种多层结构使得DBNs能够捕获数据中的高层次抽象特征，对于复杂的数据结构具有强大的表征能力。其次，DBNs采用无监督预训练的方式逐层训练模型。

未来，深度学习将进一步发展，能够应用于更多的领域，如自动驾驶、智能制造和医疗辅助等。图像识别和计算机视觉：人工智能在图像识别和计算机视觉领域取得了巨大突破，能够自动识别和分类图像中的物体和场景。未来，随着人工智能技术的发展，自动化和机器人技术将实现更高的智能化程度，能够完成更加复杂的任务。语音识别和自然语言处理：人工智能已经实现了高度准确的语音识别技术，使得我们可以通过语音与智能助理交互，如苹果的Siri和亚马逊的Alexa。未来，语音识别技术将变得更加智能和自然，能够理解和回答更加复杂的问题。

2023年我想大家讨论最多，热度最大的技术领域就是 AIGC 了，AI绘画的兴起，ChatGPT的火爆，在微软背后推手的 OpenAI 大战 Google几回合后，国内各种的大语言模型产品也随之各家百花齐放，什么文心一言、通义千问、科大讯飞的星火以及华为的盘古等等，一下子国内也涌现出几十种人工智能的大语言模型产品。ChatGPT 爆火之后，你是否有冷静的思考过 AIGC 的兴起对我们有哪些机遇与挑战？我们如何将AI 应用到我们现有的工作学习中？_aigc k8s