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现在网上大多数自己手写的NMS都会导致GPU利用率较低，进而导致训练的时间较长，这是因为会经常调用单个box和其他box之间的IOU计算，导致内存和显存之间的IO交互较多。 def nms(boxes, scores, iou_threshold): keep = [] idxs = scores.argsort() ious = circle_iou(box
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java实现哈希表 哈希表是一种数据结构，它可以快速的进行插入、查找、删除操作，无论数据量有多大，它都能把插入、查找和删除操作的时间复杂度降为O（1）级别。 哈希表是基于数组+链表进行实现的，数组创建后难以拓展，所以当哈希表中存储的数据过多时，会有很严重的性能下降。此
我们知道 Nexus 可以远程下载和缓存中央仓库索引，但是对于国内用户来说，Nexus 远程更新索引使用的站点位于国外且部分索引文件较大，经常会出现下载速度缓慢或索引文件不完整等情况。下面我们将介绍一种更加快捷可靠的索引更新方式：离线更新中央仓库索引。离线更新中央仓库索引，顾名思
parcel是一款前端构建工具，可以不写任何配置的情况下做前端项目开发。 前端用的比较的构建工具是webpack，搭配相关脚手架是齐全且重的，有些简单的项目就可以考虑用parcel来构建，快速实现模块化开发。下面通过一个简单例子跟大家展示一下怎么使用。 1，npm 初始化生成package.json文件 n
import pandas as pd df = pd.DataFrame(data={'id': [1, 2, 3], 'name': ['a', 'b', 'c']}) print(df) df.to_excel('z.xlsx') import pandas as pd df = pd.DataFrame(data={'id':
布尔类型 hello，我们又见面了，在开始今天的内容之前，我们来看一点点有趣的东西——布尔类型（bool）。 定义的方法： bool 变量名=真（true）或假（false）; 比如说：bool flag=true;，定义布尔变量时，不给默认值则该变量为假。 我们也可以直接把布尔类型的变量定义为表达式，它会自动运算结果，并决定变量的
本文来自http://t.zoukankan.com/Leo_wl-p-10563793.html 一、遇到的问题 与大多数分布式系统一样，Elasticsearch按照一定的Hash规则把用户数据切分成多个分片，然后打散到不同机器进行存储，从而实现大规模数据的分布式存储。 cluster.png 然而在一些复杂的应用场景中使用Elas
目录dijkstra算法一、 简介1、 概念二、 实现原理1、 动图演示2、 思路解析三、 代码实现1、 构建矩阵2、 算法实现 dijkstra算法 一、 简介 1、 概念 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外
看了这篇使用 dist 发布 npm 包的文章，我整个人都栓Q 了 手动复制粘贴 ？ npm 发布包的正确打开方式 ✅ 使用 files 指定要上传 npm 的所有文件 { "name": "lit-wcui", "version": "1.0.4", "description": "lit version wcui
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>直方图专题图</title> <link rel="stylesheet" href="http://192.168.15.86:8080/arcgis_js_api/library/3.14/3.14/dijit/t
Mysql调优之使用mysql慢查询日志优化sql语句及表索引 一，用慢查询日志找出耗时语句，并优化 # 查看mysql系统慢查询变量配置（能看到慢查询日志是否开启，日志路径等） SHOW VARIABLES LIKE '%slow%'; SHOW VARIABLES LIKE '%slow%'; 查询结果示例： Variable_name Value log_slow_admin
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine path="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\指标\\" data=pd.DataFrame() flile=os.listdir(path) list_len=len(flile) for i in range(list_len): data_exce = pd.read_csv(path + flile[i]
Q1. css 根据后端传值区分圆点颜色 字典形式转换数据 class中通过后缀区分颜色 <el-table-column prop="health" label="健康状态"> <template slot-scope="{ row }"> <span class="health-dot" :class="`health-dot--${row.he
5.1、大批量的插入数据 1、主键顺序插入 因为innodb类型的表是按照主键的顺序保存的，所以将导入的数据按主键的顺序排列，可以有效地提高导入数据的效率。 2、关闭唯一性校验 当前表结构存在唯一性索引 在导入数据前执行SET UNIQUE_CHECKS=0，关闭唯一性校验，在导入结束
//删除链表中第index(o-based)个位置的元素，返回删除的全速 //在链表中不是一个常用的操作，练习用:) public E remove(int index) { if (index < 0 || index > size) throw new IllegalArgumentException("Set failed.Illegal index."); N
1.控制器 重定向url传参 try{ $result = Db::name('wupin')->insert($ist); if($result){ $this->redirect(url('wupin_index', ['bid' => $bid, 'process_id' => $process_id])); }else{ return json(['
__index（两个下划线） 定义普通表 给普通表p，设置元表y,而元表y中有index，__index有一个表i，i中有我们访问的不存在的key. print("---测试__index----") -- 普通表 tab1 = {"a","b","c"} print(tab1[5]) -- 普通表，有一个元表，5= "e" newTab = {} newTab[5] ="e" me
今日学习内容：链表练习 一、什么是链表？ 下面有三张图，分别是链表单元——结点、链表概念和链表实际模型。 结点由两部分组成，第一部分用于存储数据，第二部分是本结点的下一个结点。这样就形成了一个递归的结构，直到最后一个结点为空时结束递归。根据这种结构的数据模型，于是就有了链
为什么链表很重要？ 链表是真正的动态数组。 是最简单的动态数据结构。 更深入的理解引用（或者指针）。 更深入的理解递归。 它可以用来辅助组成其他数据结构。 链表LinkedList 数据存储在节点（Node）中。 Class Node { E e; Node next; } 优点：真正的动态，不需要处理固定容量的
需求：因为公司使用的是若以框架，所以存在一个首页状态缓存，导致每次到首页页面没有刷新的问题。 watch: { $route: function (to, from) { if (from.name != "Index") { console.log("牛逼~~"); } } 这个方法可以很多跟路由相关的问题。因为他的本
将一系列给定数字依次插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i，打印从H[i]到根结点的路径。 输入格式: 每组测试第1行包含2个正整数N和M(≤1000)，分别是插入元素的个数、以及需要打印的路径条数。下一行给出区间[-10000, 10000]内的N个要被插入一个初始为空的小顶堆的整
git-fetch-with-cli [net] git-fetch-with-cli = true 本地仓库 $ cargo build Updating `mirror` index error: failed to get `libc` as a dependency of package `ndk v0.1.0 (F:\Github\rust\ndk)` Caused by: failed to load source for dependency `libc` Cause
