论文地址点这里 今天来看一篇在实际背景下，联邦学习和持续学习的意义以及针对于数据异构问题的相关分析。 一. 介绍 人们日常生活主要的计算机器是智能手机和平板电脑，这些设备手机了很多有用的数据。易于用于训练简化日常使用的个性化算法。在这种情况下，仅在一个设备中记录的
ON_NOTIFY(NM_RCLICK, IDC_LIST_ShowMsg, &CDlg::OnNMRClickListShowmsg) //list右键菜单 void CDlg::OnNMRClickListShowmsg(NMHDR *pNMHDR, LRESULT *pResult) { LPNMITEMACTIVATE pNMItemActivate = reinterpret_cast<LPNMITEMACTIVATE>(pNMHDR); // TODO:
主库上创建一个管理员账号grant all on *.* to admin@'%' identified by 'mysql'; /opt/percona-toolkit-3.1.0/bin/pt-table-checksum --socket=/opt/mysql5727/mysql.sock --no-check-binlog-format --nocheck-replication-filters --replicate=db_hxl.checksums
以下浏览器都行 chrome浏览器 新版Edge浏览器 国产360，QQ浏览器切换到急速模式 操作步骤 1.电脑浏览器打开京东网址https://m.jd.com/，多账号可以打开多个无痕窗口，每个窗口获取一个账号cookie。 2.按键盘F12键打开开发者工具，然后点下图中的图标 3.此时是未登录状态(使用手机短
参考 一文读懂 TS 中 Object, object, {} 类型之间的区别（优先看） 总结 obejct：TypeScript 2.2 引入的新类型，它用于表示非原始类型，没有值，toString()这种，代表非原始值，不包含原始值（number,boolean.....），对 object 类型的变量进行赋值时，如果值对象属性名与 Object 接口中的属性冲突，TypeSc
下文笔者着重讲述AOP不起作用的相关说明，如下所示: 定义Aspect package com.java265.aop; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; import org.aspectj.lang.annotation.Around; import org.aspectj.lang.annotation.Aspect; import org.aspectj.lang.anno
private void DrawReticle(System.Drawing.Point pt, int size)//画一个透明的前景图片上画十字 { Bitmap bmp = new Bitmap(imageWindows[2].Width, imageWindows[2].Height);//用图片大小不要用控件大小 Graphics g = Graphics.FromImage(bmp); g.Clear(Color.Transparent); Pen
1、字典表中添加白名单 value文件格式 INSERT INTO `pt_dictionary` (`id`,`sign`,`code`,`name`,`value`, `sort`,`isDefault`,`state`,`active`) VALUES ('whiteList','whiteList',0,'上传文件格式格式白名单','.png.jpg.xsls.log',99,0,1,1); 一、前端
1.YOLOv5s.pt转化为.onxx格式 1）下载onnx依赖包，在自己的yolo环境下输入以下命令： pip install onnx 2）运行导出模型程序，输入以下命令： python export.py --weights weights/yolov5s.pt 3）打开模型查看网页：https://netron.app 打开刚生成的yolov5s.onnx文件
1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const int N=1e5+5; 4 /*int ph,pt;//head tail; 5 int myq[20];//ph==pt队列为空； 6 //当进行了pop操作Ph会前移，造成空间浪费，可以采用循坏队列优化； 7 8 int myq_push(int x) 9 { 10 if(pt==15)pt=0; 11 i
MySQL出现运行时间过长的SQL（慢SQL），会使线上数据库压力倍增，影响业务稳定性及可用性 背景 生产环境数据库出现运行时间过长的SQL，会影响数据库性能，如果同时出现多个类似SQL，则会影响数据库的可用性，从而导致业务不可用或体验差的情况。 在出现此类SQL的情况下，DBA人工干预需要一定
加号运算符重载： 很简单，就是编辑器给起了一个通用名称，更加方便； 包括：成员函数重载、全局函数重载、运算重载的函数重载方式； #include<iostream> #include<string> using namespace std; class Person { public: int m_a; int m_b; //成员函数的加号重载； Person operato
组件 先介绍一下我们的主角，也就是我们依托的组件-青龙，它自身是可以支持python3、javaScript、shell、typescript 的定时任务管理面板（A timed task management panel that supports typescript, javaScript, python3, and shell.），在这里，我们就是通过它来定时执行js脚本薅羊毛的。
前言 1、适合新手入门； 2、眼过千遍，不如手过一遍，看文档，我忘记了很多次；建议大家边看边运行Demo。 3、官网在线运行地址：https://www.typescriptlang.org/play 1、如何自动执行ts文件？ 使用ts-node直接运行TypeScript代码 npm install -g ts-node ts-node demo1.ts 2、函数的类
yolo是一个非常流行的计算机视觉目标检测框架，适合于精度要求不高但实时性非常高的场合，比如马路口的人流车流识别。现在最新版v6刚刚发布，本例还是使用v5。由于yolov5是依赖于pytorch的，还用到opencv，所以这两个环境需要提前搭建好，然后就可以直接使用yolo了。yolov5的github地址：https:
MinBox障碍物边框构建 from https://github.com/YannZyl/Apollo-Note 对象构建器组件为检测到的障碍物建立一个边界框。因为LiDAR传感器的遮挡或距离，形成障碍物的点云可以是稀疏的，并且仅覆盖一部分表面。因此，盒构建器将恢复给定多边形点的完整边界框。即使点云稀疏，边界框
在我看来，说白了还是这种预训练模型已经见过了各种各样组够多的数据，我们去FT和PT其实就是在告诉模型我想利用如何利用你，我需要你给我做出什么样子的回答。尤其是PT这种模型，为什么few-shot和zero-shot就能起作用，其实就是模型本身已经见过组够多的数据了，我们只需要几个样本告诉
libtorch(版本1.7)读取pytorch(版本1.4)中存的tensor时，报错PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory save的代码： torch.save(cur_tensor, "cur_tensor.pt") 尝试了网上的方法： torch.save(cur_tensor, "cur_tensor.pt", _use_new_
参考链接： 知乎的二重闭曲面积分号怎么输入？ - Maxwell的回答 - 知乎 结论： 1. 行内公式： 二重：{{\int\kern{-7pt}\int} \kern{-21mu} {\\ \bigcirc}} 三重：{{\int\kern{-8.5pt}\int\kern{-8.5pt}\int} \kern{-22mu} {\\ \bigcirc}} 2. 行间公式 {\int\kern{-7pt}\int} \kern{-21mu}
Link. Codeforces Luogu Description. 给一个初始为空的整点集, 现在有 \(n\) 次操作 向点集中插入点 \((x,y)\) 从点集中删除点 \((x,y)\) 问至少需添加多少点满足图像关于 \((0,0)\) 和 \((x,y)\) 连成的直线对称 每次询问并没有把点加入点集中，每个询问是独立的。 Solution.
#include<bits\stdc++.h> using namespace std; #define int long long void in(int &x){ int y=1;char c=getchar();x=0; while(c<'0'||c>'9'){if(c=='-')y=-1;c=getchar();} while(c<='9'&
本教程系列将从模型训练开始，从0开始带领你部署Yolov5模型到jetson nano上 这是本系列的第一部分内容 1.Yolov5介绍 Yolov5是一种目标检测算法，是ultralytics公司在yolov4的基础上加以改进诞生的，本教程基于让小白从0开始学会训练自己的yolov5模型，从而感受到人工智能的乐趣，对一些
最近我在学习 Transformer 结构的时候，发现其中的 positional encoding 很不好理解，尤其是其中的公式，为什么要这样设计，后来上网收集各种资料，方才理解，遂于此写一篇文章进行记录 首先你需要知道，Transformer 是以字作为输入，将字进行字嵌入之后，再与位置嵌入进行相加（不是拼接，就是单纯的对
ScreenToWorld2D glm::vec3 xxxCamera2D::ScreenToWorld2D(glm::vec3 screen_pt)//screen point-->(x,y,0) { glm::vec3 normalized_screen_pt; glm::vec3 world_pt; float degree = PI / 2; glm::vec3 pt; /*方法1：使用矩阵 前提：世界坐标系固定，求得旋转至屏幕坐标中心
一、使用 object 类型进行类型声明随着 TypeScript 2.2 的发布，标准库的类型声明已经更新，以使用新的对象类型。例如，Object.create() 和Object.setPrototypeOf() 方法，现在需要为它们的原型参数指定 object | null 类型： // node_modules/typescript/lib/lib.es5.d.tsinterface Object
