PowerShell介绍 第九回 哈希表

聊完数组,接下来说说哈希值。其实这两者都是类似的:

  1. 使用@()创建数组,而使用@{}创建哈希表

  2. 同样地使用键访问对应的值。

那么,创建哈希表时,请遵循以下准则: 1. 以 at 符号 (@) 作为哈希表开头。

  1. 用大括号 ({}) 将哈希表括起。

  2. 输入一个或多个名称/值对作为哈希表的内容。

  3. 使用等号 (=) 将每个名称与其值分隔开。

  4. 使用分号 (;) 分隔名称/值对。

  5. 如果名称或值包含空格,请将其用引号括起

接下来还是以比较简单的例子来介绍哈希值的用法,参考上面的操作,已经定义了一个哈希表,那么又该如何增删改呢?

1. 在哈希表中插入新的键值

2. 更新数组名

例如,我的title写错了怎么办?直接更新即可。

3. 清理哈希表

同样的在清理之前你可以使用get-member来查看这个哈希表的方法和属性有哪些,其中就可以看到remove, clone,add,clear等等这些方法。

### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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