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Singleton—对象创建型模式 意图：保证一个类只有一个实例。对一些类来说，只有一个实例是很重要的。虽然系统中有许多打印机，但却只应该有一个printer spooler,只应该有一个文件系统和一个窗口管理器。 Singleton模式有许多优点： 1）对唯一实例的受控访问 2）缩小名空间 3）允许对操作和表示的精化 4）允许可变数目的实例 5）比类操作更灵活 《设计模式》书中对

topcode链接： https://community.topcoder.com/statc=problem_statement&pm=1259&rd=4493 problem:A sequence of numbers is called a zig-zag sequence if the differences between successive numbers strictly alt

动态规划的第二个例子：凑硬币 给定面值为1元，3元，5元的硬币若干枚，用最少的硬币，凑给定数目的钱。 分析： 同样，若需要凑20元的钱，可以分解成更小的钱（19，17，15）。一个较大的问题可以分成小的问题，只是规模减小，本质上还是同一个问题，满足最优子结构问题；且子问题存在重叠，可见满足动态规划的特点； 在此问题中： 状态为d[i]=j,含义是凑i元钱需要j个硬币。 状态转移方程为：q

动态规划（dynamic programming）与分治算法相似，都是通过组合子问题的解来求解原问题。区别在于，分治算法是将原问题划分为互不相交的子问题，递归求解子问题，再把它们的解组合起来，求出原问题的解；动态规划应用于子问题重叠的情况，即不同的子问题具有公共的子问题（子问题的求解是递归进行的，将其划分为更小的子子问题），在这种情况下，分治算法会反复求解那些公共的子问题，而动态规划算法对每个子子问

在Jetson TX1 上训练darknet本文介绍在Jetson TX1上用VOC2007数据集训练YOLO。Reference:YOLO主页1 下载数据集Pascal VOC 数据集是一个用来进行目标检测的数据集，官网链接pascal voc从上面下载VOC2007 的数据集，解压后放到 /darknet/scripts 2 修改scripts下的voc_label.py可以用来将voc数据集

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深度学习中的初始化layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: 1 } param { lr_mult: 2 } convolution_param { num_output: 32 pad: 2

使用VGG训练Imagenet准备数据具体官网地址，请点击这里ImageNet官网训练数据集：ILSVRC2012_img_train.tar验证数据集：ILSVRC2012_img_val.tar数据解压sudo tar –xvf ILSVRC2012_img_train.tar -C ./train sudo tar –xvf ILSVRC2012_img_val.tar -C ./val对