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RSS订阅原创 为什么java的ArrayList中使用for-each删除元素会报错？
在ArrayList内部有一个modCount属性，用来记录写操作的次数，即添加元素或删除元素时该值都会加一，如下图所示。接下来就是问题出现的时候了，当我们在使用numList.remove时，此时执行modCount会被加一，但是expectModCount没变，那么这俩就不相等了，于是抛出异常。那为啥我们使用Iterator的remove方法时不会出错，因为它在remove方法中又将expectModCount设置为了modCount的值。构造方法中打个断点，调试时会进来）。
2025-02-16 17:20:17
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原创 论文设置页码
先了解分页符和分节符的区别，我的理解，分页符代表新建下一个空白页，分节符在分页符的基础上，将上下的内容分为独立的两部分，这样就可以单独设置样式而互不影响。下一页插入的就是分节符。第二步，在正文前一页插入分节符，见第一张图，布局-》分隔符-》下一页。第四步，点击正文的页码，点击取消链接到上一节（所谓的链接就是上一节页码改了，本节跟着改），如图所示。第三步，在Word功能栏的插入-》页码位置选择自己的格式插入页码，如下图所示。第六步，点击摘要页的页码，按照第五步中选择编号格式为罗马格式，如图所示。
2025-02-15 11:53:37
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原创 DeepLabv3+训练Crack500
Crack500是一个路面裂缝分割数据集，原本是500张图片，但是因为每张图片分辨率普遍为1440*2560或2560*1440,如下图所示。由于图像数量有限、每张图像尺寸较大、计算资源有限，作者团队将每张图像裁剪成16个不重叠的图像区域，只保留包含超过1000个裂纹像素的区域，分辨率为640*360，如下图所示。裁剪后的数据集有图片3368张。本文将Crack500数据集按照8：1：1，划分为训练集、验证集、测试集，并按照voc数据集格式进行组织。如下图所示。
2024-11-27 20:34:25
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原创 注意力机制参考文章
注意力分为四种，通道注意力（简单理解为给通道加权值），空间注意力（简单理解为给像素加权值），混合注意力（通道+空间），自注意力（计算特征图上所有位置之间的交互信息。介绍了经典的空间和通道注意力模型。该文章对通道注意力做出了通俗理解。
2024-10-24 16:31:41
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原创 YOLO11学习参考文章汇总
下图的右边便是该组件的结构，可以看出其作用就是减少计算量。在该文章中介绍了ResNet网络中Bottleneck结构，YOLOV5网络中的Bottleneck结构，YOLOV8网络中Bottleneck结构。该文章中介绍了几个基础组件较为重要，Bottleneck，C2f，C3。，其结构如下图所示。Split模块就是将特征图按通道数拆分，比如64。，该文绘制了YOLO11的结构图，如下图所示。2.YOLO11项目的目录结构。，作用融合不同维度的特征。个通道，拆成32和32。4.YOLO11改进示例。
2024-10-17 11:34:18
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原创 yolo模型的FPS
使用yolo模型实验后的结果中并未直接包含FPS，需要研究者在用于验证的python文件中自行编写代码获取该值。但是在csdn上查找代码时，发现有些代码花里胡哨，需要传入大量参数，让我不知道这些参数是否有作用或者需要修改。所以本文参考了官网的验证代码，编写一个简洁的val.py，用于今后的实验，达到提升效率的目的。FPS（Frames Per Second）能够向研究者提供一个直观的模型每秒能够检测的帧数，指明了模型的检测速度，因此，它是论文进行对比实验时非常重要的一项指标。
2024-10-15 14:25:07
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原创 RDD2022数据集-中国数据总结
RDD2022（文献[1]）数据集包含了六个国家的道路缺陷数据，分别是中国、日本、捷克、挪威、美国、印度，如图1所示。每部分又分为训练图片、测试图片、训练标签，具体描述如图2所示。数据集中有五种标签，分别是D00（纵向裂缝）、D10（横向裂缝）、D20（网状裂缝）、D40（坑洞）、Repair（修复）。（来自文献[2]，该文献用的是China_D数据集）。该图没有统计Repair类型，通过代码统计Repair合计1046个，如表1所示。在China_M和China_D中每种标签对应的样本数量如图4所示。
2024-10-14 11:15:16
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原创 Assertion `-sizes[i] ＜= index && index ＜ sizes[i] && “index out of bounds“` failed.
原因：yaml文件中的类别数少于数据集中的类别数，比如我这里少了个4.yolov8实验时报这个错误。
2024-10-14 10:19:17
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原创 找出小于n的最大数（字节面试题）
组合问题，进行回溯，求可以组成的所有数和n进行比较。递归出口：当组成的数大于n，则直接return。取值条件，当组成的数小于n的时候，取ans和当前组成数的最大值即可。给一个只含1-9的整数数组以及一个整数n，找出由整数数组中数组成的小于n的最大数。如nums = [9,6,3,5}，n = 56449，则输出：56399.
2024-09-24 17:05:33
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原创 跳跃游戏2 (简单易理解)
思路：得到当前位置作为起跳点能跳跃的最大距离，判断该距离是否大于等于了数组长度减1（因为题目的意思就是跳跃或超过最后一个下标就是成功）。如果大于等于了数组长度减1，那说明只需要再跳一步就成功了，因此return ans + 1;否则的话，准备从当前位置进行跳跃，用贪心思想，遍历能够跳跃到的位置，直接跳到最远位置即可。
2024-09-24 09:24:37
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原创 leetcode55 跳跃游戏
遍历数组，如果maxDis >= i 并且 maxDis < i + nums[i]，这一步就是在更新最远距离，但是前提是maxDis >= i，代表能够到达i位置。遍历完之后，直接return maxDis >= nums.length - 1，代表能够达到的最远距离大于等于了数组的最后一个下标，即可以到达。自己的想法是，假如当前下标为0，则能跳到的最远位置为下标1，2。下标1的最远位置为1+3=4，下标2的最远位置为2+1=3。比如nums=[2,3,1,9,1,0]，比如这里会漏掉对下标3的判断。
2024-09-20 10:52:41
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转载 TP TN FP FN(豆包解答，通俗易懂)
比如说，在一个检测车辆的任务中，如果模型把一辆真实存在的车正确检测出来了，这就是一个 TP；这些概念在评估目标检测模型的性能时非常重要，基于它们可以计算出各种评估指标，如准确率、召回率、F1 值等，以全面衡量模型的检测效果。：指被错误地检测为正例的负例样本数量，也就是误报。举例来说，模型把一个本不存在目标物体的区域错误地判断为存在目标物体。：指被错误地检测为负例的正例样本数量，也就是漏报。例如，模型没有检测出一个实际上存在的目标物体。例如，模型正确检测出了一个确实存在的目标物体。
2024-08-07 11:36:10
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空空如也
谁有crack500数据集（经过裁剪得）
2024-11-11
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