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【代码】python可变参数小栗子。

测试openai的key能不能用。

正则表达式是一种用于匹配文本模式的工具。它是一个特殊的字符序列，可以帮助你在文本中查找、替换或验证符合特定规则的字符串。例如，你可以使用正则表达式来检查一个字符串是否是一个有效的电子邮件地址、电话号码，或者从一段文本中提取所有的数字。函数来编译一个正则表达式模式。这在需要多次使用同一个模式进行匹配等操作时非常有用，因为编译后的模式可以提高匹配效率。在这个例子中，先编译了一个匹配一个或多个小写字母的正则表达式模式。然后用这个编译后的模式分别对。模块来支持正则表达式的操作。在 Python 中，通过。

名次为 [1st, 2nd, 3rd, 4th, 5th]。名次为 [1st, 5th, 3rd, 2nd, 4th]。位运动员在比赛中的得分。的运动员得分最高，名次第。位运动员的获奖情况。

会有这种例子出现，加大了题目的难度arr=[0,0,0,0]，只有可以将其划分为三个和相等的。形式上，如果可以找出索引。就可以将数组三等分。

建简单，数据处理简单，直接检测目标的中心及方框位置的特点。可以说，它放弃了之前一直被使用。是用于人脸检测的轻量级网络，可部署于移动端实时运行。但模型太大，不适合移植到移动端或嵌入式设备，依赖项来解决问题，如下所示。# 下载失败可能是网络问题， 更换镜像源。如果您不想增加图像大小，则可以通过安装。，直接输出预测框的坐标，而不需通过。依赖项，从而增加图像大小。，对单阶段检测模型三大模块。化，目标加检测速度很快。具有结构简单优雅，构。再断开连接，重新连接。再断开连接，重新连接。案，但如果您只是获得。

新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。将两个升序链表合并为一个新的。

在对象被调用了的时候就会调用call方法·a(666)创建对象的时候 init 方法被调用。

书店店员有一张链表形式的书单，每个节点代表一本书，节点中的值表示书的编号。为更方便整理书架，店员需要将书单倒过来排列，就可以从最后一本书开始整理，逐一将书放回到书架上。请倒序返回这个书单链表。

从各自的表头开始算起，链表 A 为 [4,1,8,4,5]，链表 B 为 [5,0,1,8,4,5]。从各自的表头开始算起，链表 A 为 [0,9,1,2,4]，链表 B 为 [3,2,4]。从各自的表头开始算起，链表 A 为 [2,6,4]，链表 B 为 [1,5]。在 A 中，相交节点前有 2 个节点；在 B 中，相交节点前有 3 个节点。在 B 中，相交节点前有 1 个节点。相交节点的值为 8 （注意，如果两个链表相交则不能为 0）。相交节点的值为 2 （注意，如果两个链表相交则不能为 0）。

(yolo_x37) PS D:\桌面文件\yolox\YOLOX-main\apex-master> pip install pycocotools。解决：有可能是开了vpn的问题，关掉就行了。

若“压缩”后的字符串没有变短，则返回原先的字符串。你可以假设字符串中只包含大小写英文字母（a至z）。利用字符重复出现的次数，编写一种方法，实现基本的字符串压缩功能。："abbccd"压缩后为"a1b2c2d1"，比原字符串长度更长。要先判断需不需要压缩成数字。

左右指针0和n-1，左指针一次前进2格，永远在偶数位，右指针一次后退2格，永远在奇数位。[4,7,2,5]，[2,5,4,7]，[2,7,4,5] 也会被接受。任何满足上述条件的数组作为答案。对数组进行排序，以便当。给定一个非负整数数组。

4,2,3,1]、[2,4,1,3] 和 [4,2,1,3] 也会被视作正确答案。中的的所有偶数元素移动到数组的前面，后跟所有奇数元素。905. 按奇偶排序数组。

6 个子串满足具有相同数量的连续 1 和 0 ："0011"、"01"、"1100"、"10"、"0011" 和 "01"。有 4 个子串："10"、"01"、"10"、"01" ，具有相同数量的连续 1 和 0。另外，"00110011" 不是有效的子串，因为所有的 0（还有 1 ）没有组合在一起。的非空（连续）子字符串的数量，并且这些子字符串中的所有。注意，一些重复出现的子串（不同位置）要统计它们出现的次数。重复出现（不同位置）的子串也要统计它们出现的次数。，统计并返回具有相同数量。

"leeto" 没有在 "leetcode" 中出现，所以返回 -1。字符串的第一个匹配项的下标（下标从 0 开始）。第一个匹配项的下标是 0 ，所以返回 0。"sad" 在下标 0 和 6 处匹配。

如果字符串不是回文，则使用双指针法从两端向中间遍历字符串。是否本身就是回文字符串，如果是，则直接返回。是否能成为回文字符串：如果能，返回。你可以删除字符 'c'。可以从中删除一个字符。

的定义为：如果一个字符串正着读和反着读一样，那么该字符串就是一个。注意，"racecar" 也是回文字符串，但它不是第一个。第一个也是唯一一个回文字符串是 "racecar"。如果不存在满足要求的字符串，返回一个。2108. 找出数组中的第一个回文字符串。不存在回文字符串，所以返回一个空字符串。第一个回文字符串是 "ada"。，找出并返回数组中的。

反转从下标 0 到下标 3（含下标 3）的这段字符，结果字符串是 "dcbaefd"。反转从下标 0 到下标 3（含下标 3）的这段字符，结果字符串是 "zxyxxe"。无需执行反转操作，结果字符串是 "abcd"。"z" 第一次也是唯一一次出现是在下标 3。"d" 第一次出现在下标 3。"z" 不存在于 word 中。2000. 反转单词前缀。，则无需进行任何操作。

开始，通过交替添加字母来合并字符串。如果一个字符串比另一个字符串长，就将多出来的字母追加到合并后字符串的末尾。注意，word2 比 word1 长，"rs" 需要追加到合并后字符串的末尾。注意，word1 比 word2 长，"cd" 需要追加到合并后字符串的末尾。合并后： a p b q r s。合并后： a p b q c d。合并后： a p b q c r。1768. 交替合并字符串。

读取图像，将图像从 BGR 颜色空间转换为 RGB 颜色空间（因为很多深度学习模型期望输入为 RGB 格式）。（Channel-Height-Width），以符合 PyTorch 的输入要求。最后将处理后的图像转换为 PyTorch 张量，并指定数据类型为。的尺寸，这通常是 ResNet18 模型期望的输入尺寸。（Height-Width-Channel）转换为。可以去Imgnet官网找对应的网站来查看类别。在批量维度上扩展图像，使其形状变为。函数接受一个图像路径作为参数。将图像的像素值归一化到。

mpl.use('TKAgg')#加入后端值，TKAgg，就可以解决运行时，窗口一闪而过的结果。就可以正常运行了，对了，我用的jupyter。把这一行注释掉就行了。

这段代码实现了一个图像分类系统，使用预训练的 ResNet18 模型对输入图像进行分类，并将分类结果显示在图像上。它包括以下主要步骤：读取一个包含类别名称和对应编号的文本文件，并将其存储在字典中。定义了几个函数，包括模型导出函数 resnet()、图像预处理函数 pre_process() 和加载 ONNX 模型进行分类的函数 loadOnnx()。在主程序中，指定输入图像路径，调用 loadOnnx() 函数对图像进行分类并显示结果。

这段代码主要实现了使用预训练的 ONNX 格式的 YOLOv8n 模型进行目标检测，并在图像上绘制检测结果。它包含一个名为Onnx的类，用于封装与模型推理和结果处理相关的功能。

遍历最终的检测结果，对于每个检测结果，计算边界框的四个顶点坐标，并在原始图像上绘制矩形框。对于每个关键点，根据缩放比例计算其在原始图像中的坐标，并在图像上绘制一个红色的小圆点。获取模型输入的名称，并将预处理后的图像输入模型进行推理，得到输出结果。使用 OpenCV 的非极大值抑制（NMS）算法，对检测结果进行筛选，去除重叠的边界框。，然后将原始图像复制到这个新图像中，确保新图像的边长是图像最长边的长度。最后，显示处理后的图像，并等待用户按下任意键退出程序，关闭所有窗口。的图像，并将其存储在。

【代码】在 OpenCV 中，cv2.rectangle两种主要的参数形式。

添加到conv.py末尾注册模块。

两种实现方法。

可能是第一次注册的时候使用到了pip install ultralytics的时候他给你自动初始化数据集的存放位置。改完后他会自动保存，然后就Ok了。然后自己改一下下载的路径就行了。

在common.py后面加入如下刚刚定义的网络，就是上面的代码的一部分。如此修改网络的yaml文件，yolov5n_res18.yaml。修改yolo网络并运行。需要导包的可以自己导一下。更换网络后的参数如下。

这个是YOLOV5的网络。框出来的是yolov5的主干网络。我们用shufflenet_v2的部分替换。可以直接把shufflenet_v2的网络截取出三部分。下图的右边部分是网络shufflenet的官方网络结构，直接使用即可。1.可以先看看shufflenet_v2的网络结构。定义我们自己需要修改的shufflenet类。照着上面的网络对齐修改。

1. 宽度为0.5的mobilenetv2网络的结构图在主干网络上面可以重新定义成三层，编号从0开始如图是MobileNetV3 的网络结构，要想重新定义的画需要保持每次输出图片的大小不变定义MobileNetV3 的代码如下，我们可以分为3层 test_MobileNetV3.pyif n == 0:if n == 1:if n == 2:if n == 3:feature代表的含义。

summary是打印网络结构信息。

xml转txt的代码 01_xml_to_txt。

1. 点击右下角点击2. 点击设置。

上次提到了搭建了主干网络，这个加上neck就可以构建完整的yolov3网络红色的字体是通道数。当然，你也可以最定义，最后的输出通道数可以根据你的分类数定夺。下面我们一起来实现一下整个代码。

152. 乘积最大子数组已解答中等相关标签相关企业给你一个整数数组nums，请你找出数组中乘积最大的非空连续子数组（该子数组中至少包含一个数字），并返回该子数组所对应的乘积。测试用例的答案是一个整数。6子数组 [2,3] 有最大乘积 6。0结果不能为 2, 因为 [-2,-1] 不是子数组。本质是空间换时间+贪心。

以下是一些常见的机器学习数据集下载渠道：还有一些其他途径可以获取数据集，比如：一些具体的数据集如下：

显示的照片颜色不对的问题。根据你的具体需求和代码环境，选择适合的方法即可。cv2.destroyAllWindows()#关闭窗口。cv2.imshow("img",a)#显示图片。#方法二：使用matplotlib库显示图片。cv2.waitKey(0)#等待按键按下。#方法三：使用opencv库显示图片。读取图像时的像素格式不一致导致的。#方法一：使用PIL库显示图片。显示的照片颜色不对，可能是由于。

设计一个支持pushpoptop操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。实现MinStackMinStack()void pop()int top()--> 返回 -3.--> 返回 0.--> 返回 -2.topgetMinpushpoptopgetMin3 * 104。