随机颜色 R 255 G 102 B 102 #FF6666 RGB => Red : 0 ~ 255 => 120 => Green: 0 ~ 255 => 230 => Blue : 0 ~ 255 => 2
转自：http://www.weidianyuedu.com/ ip ==> 数字 ip2num = lambda x:sum([256**j*int(i) for j,i in enumerate(x.split(’.’)[::-1])]) ip2num(‘192.168.0.1’) 3232235521 数字 ==> ip # 数字范围[0, 255^4] num2ip = lambda x: ‘.’.join([str(x/(256**i
第8组 Alpha (2/3) 1.过去完成了哪些任务 完成了模型的准备工作、初步分工和和初步训练；训练结果达到了论文中的精度，准确率初步达标 数据集 我们将使用 Pascal Visual Object Classes (VOC) 2007年和2012年的数据集，这一份数据集中包含有20种不同物体，每一个物体都被以下三个属性描
在CD107D这块板子上要测量NE555产生的频率，需要将板子右侧的SIGNAL脚与P34短接。 通过调节Rb3改变ne555的频率。 定时器模式定时器0计数定时器1定时 将定时器0设置为计数器，定时器1设置为定时器 void Timer0_Init() { TMOD |=0X05; //设置为计数器，16位全用模式 TH0 = 0;
配置脚本 其中第一个变量是pci设备ID 第二个是MPS变量值（128、256、512、1024、2048、4096） 第三个是MRS变量值（128、256、512、1024、2048、4096） 例： sh setmrs.sh 01:00.0 512 512 配置设备ID 01:00.0的MPS大小为512，MRS为512 if [ "$#" == "3" ]; then if [[ "$2" == "
1、使用Pillow库生成一个图片验证码 # 用pillow造一个验证码图片 def get_code(request): mode = 'RGB' size = (200, 100) red=random.randrange(256) green=random.randrange(256) blue = random.randrange(256) bg_color = (red, green, blue)
http://blog.sina.com.cn/s/blog_14971d0000102xnwq.html ┌──(kali㉿kali)-[~] └─$ sslyze --regular 192.168.0.1 CHECKING HOST(S) AVAILABILITY ----------------------------- 192.168.0.1:443 => 192.168.0.1 SCAN RESULTS FO
【区块链启示录：中本聪文集】一：前言 | 比特币的工作原理（下） 02-比特币的工作原理哈希函数——数字指纹矿工的工作量证明矿工共识与孤块比特币的工作原理比特币的影响 03-中本聪的论文 02-比特币的工作原理 哈希函数——数字指纹 加密哈希是一种执行简单任务的复杂算法，可以
jump to label [XXX]的报错 char *a1 = (char *)malloc(256); if (a1 == NULL) { goto EXIT; } char *a2 = (char *)malloc(256);//这里就会出现这样的问题 正确的做法是提前声明好变量 char *a1,*a2,*a3; a1 = (char *)malloc(256); if (a1 ==
方法一：扩张1通道为3通道，利用torch.expand()方法 model = resnet18(pretrained=False) # 主干提取网络 model.load_state_dict(torch.load('./resnet18-5c106cde.pth'), strict=False) print(model) par = summary(model, (3, 224, 224), device='cpu')
三、Circuits Combinational logic-Multiplexers 1、2-to-1 Multiplexer Problem Statement： Create a one-bit wide, 2-to-1 multiplexer. When sel=0, choose a. When sel=1, choose b. module top_module( input a, b, sel, output out ); always@(*)begin
该ostu方法实现的原理是参考的冈萨雷斯《数字图像处理第四版》的第538页的ostu阈值处理的原理介绍，如果有该书，可以对照参考， 原理在此不赘述 clear all I=imread("222.JPG"); G=rgb2gray(I); [h,w]=size(G); [count,x]=imhist(G); counts=count/(h*w); % stem(x,counts) %
计算机采用二进制计数，有符号整数的表示、存储和计算就是一个要解决的问题； 在这个问题上，计算机设计者选择了补码表示法。 在这之前，先看下另一种表示方法，符号及值表示法。 一个 n 位字可以表示从 0 ~ 2n-1 共 2n 个可能的值，如表 无符号数；表示负数的一种方法是用它的最高位表
M45PE16串行(SPI)Flash数据存取驱动仿真 1、M45PE16介绍 M45PE16 是一个 16Mbit（2M x 8 位）串行页面闪存(Flash)，通过高速 SPI 兼容总线访问。使用页面写入或页面编程指令，可以一次写入或编程 1 至 256 个字节的内存。 页写入指令由一个集成的页擦除周期和一个页编程周期组成。
把写内容过程中经常用到的一些内容段备份一下，如下内容内容是关于C语言判断字符串是否是 hex string的内容。{ static unsigned int hex2bin[256]={0}; memset(hex2bin,0xFF,256); hex2bin['1'] = 1; hex2bin['2'] = 2; hex2bin['3'] = 3; hex2bin['4'] = 4; hex2bin['5'
先为大家科普一下程序员节的诞生： 程序员节(每年10月24日) 1024程序员节是中国程序员的共同节日。1024是2的十次方，二进制计数的基本计量单位之一。程序员(英文Programmer)是从事程序开发、维护的专业人员。程序员就像是一个个1024，以最低调、踏实、核心的功能模块搭建起这个科技
上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(一))讲了维纳滤波的基本原理。本篇先给出webRTC中ANS的基本处理过程，然后讲其中两步（即时域转频域和频域转时域）中的一些处理细节。 ANS的基本处理过程如下图1：
我们在谈到区块链的时候，经常会听到关于哈希、哈希值、哈希算法这些词。很多人都认为哈希就是区块链上的安全保障，但是严格来说，哈希并不是一种加密算法。因为加密总是相对于解密而言，哈希其实是一种单向密码体制，即它是一个从明文到密文的不可逆的映射，只有加密过程，没有解密过程
1、导入相关功能包 import torch from torch import nn from torchsummary import summary from tensorboardX import SummaryWriter 2、定义Affine模块 初始化α=1， β=0。 class Affine(nn.Module): def __init__(self, channel): super().__
字和字节不一样 字 和 字节 不一样 买东西, 是有单位的 编地址, 是按什么编的 字, 是 由 买的 计算机决定的, 32位机, 1字=32位 64位机, 1字=64位 处理速度, 256位, 就是有 256条 基本的数据线
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39875161/article/details/103378281?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~aggregatepage~first_rank_ecpm_v1~rank_aggregation-1-103378281.pc_agg_rank_aggregation&utm_term=unet%E5%8F%82%E6%95%B0&
在使用定时器的过程中，避免不了使用定时器定时或者查询的情况 但定时器用于定时中断和查询，其实是有实际的区别的 下面直接把分享下我之前代码 定时器查询是通过判断标志位的方式 #include<reg51.h> #define uint unsigned int //宏定义 sbit led1=P2^0;
输入值写入在char数组中，并实现字符串转换，如int转为字符串，或字符串转为整行、浮点型等。 char buffer[256]; printf("enter number: "); fgets (buffer, 256, stdin); long long_num = atol(buffer); int int_num = atoi(buffer); return 0;
据上次的xception已经过去半个月了（划水了半个月），上次的xcepion训练慢问题已经解决了，其实就是中间的imagesize没有控制好，这样都能训练也是十分的神奇，这次记录一下整了小半个月的yolov3模型，虽然还没整完但是主体框架已经好了 先看代码 最上面的是配置参数，元组内的是（kernel，ker
DeepLab-v3（86.9 mIOU） 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.05587.pdf（Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation） 讲解文章：https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/102942576 参考项目：https://github.com/fregu856/deeplabv3 一、模型 （一）空洞卷积
