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查找区间 [l, r] 满足 nums[l] <= target <= nums[r]。当 l == r 时，如果 nums[l] > target，有 r = mid - 1 = l - 1，l 为按顺序插入的位置；如果 nums[l] < target 时，有 l = l + 1，此时 l 为按顺序插入的位置。由于区间是左闭右闭形式，当 l > r 时，结束二分查找。当 nums[mid] > target 时，r = mid - 1，切记不要写成 r = mid，否则会出现死循环。
2024-05-14 09:29:43
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原创 Python多进程共享变量 - Manager().dict()使用教程
多进程之间的变量共享是 Python 并发编程中经常会遇到的问题。使用 multiprocessing 库中的 Manager 类可以解决这个问题。如果 shared_dict 是嵌套字典的话，
2024-02-08 19:41:13
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原创 Matplotlib中文显示乱码的解决方法
方法二：修改文件（不需要每次再添加方法一部分的代码）方法一：添加如下代码（每次都要添加，不是很方便）
2024-01-11 23:27:51
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原创 PyTorch模块运行时间计算方法
我们需要使用 torch.cuda.synchronize() 来确保 GPU 设备上的计算都已经完成了，否则计算的时间不准确，小于实际运行的时间。
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原创 ultralytics版本的RT-DETR的FLOPs计算
官方论文上的 FLOPs 和 Params 分别是 110 GFLOPs 和 32 M，两者存在一定差距，但是很接近了。ultralytics版本的 RT-DETR 无法打印 FLOPs。
2023-12-23 23:13:49
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原创 快速获取图片的宽高信息
写代码的过程中，碰到了要获取本地文件夹中图像的宽高信息，由于文件夹中的图像数量较多，有两万多张图像。使用OpenCV加载图像后，再通过shape属性获取图像宽高信息，平均耗时在42~45ms，加载两万张图像的耗时至少为42×20000/1000/60=14分钟。平均一张图像耗时不到1ms，两万张图像耗时最多1×20000/1000/60=0.33分钟，比之前使用OpenCV的方法快了近42倍。
2023-11-30 13:24:28
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空空如也
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