程序员,到了吃芋头的时候了

Ubuntu18.04环境搭建与疑难解析:从零复现YOLO-6D姿态估计算法 本文详细介绍了在Ubuntu18.04环境下从零开始复现YOLO-6D姿态估计算法的完整流程,包括系统配置、Conda环境搭建、PyTorch安装、依赖项管理、源代码获取、数据集准备以及训练验证过程。针对Singleshotpose算法的特殊需求,提供了详细的疑难解析和性能优化技巧,帮助开发者高效完成算法复现和应用部署。 阅读详情
芋头的营养价值很高,块茎中的淀粉含量达70%,既可当粮食,又可做蔬菜,是老幼皆宜的滋补品,秋补素食一宝。芋头还富含蛋白质、钙、磷、铁、钾、镁、钠、胡萝卜素、烟酸、维生素C、维生素B1、维生素B2、皂角甙等多种成分。祖国医学认为,芋头性甘、辛、平,入肠、胃。具有益胃、宽肠、通便散结、补中益肝肾、添精益髓等功效。对辅助治疗大便干结、甲状腺肿大、瘰疬、乳腺炎、虫咬蜂蜇、肠虫癖块、急性关节炎等病症有一定作用。但应注意,不能擦、敷到健康皮肤,否则会引起皮炎。一旦发生 ,可用生姜汁轻轻擦洗即可。
    芋头食用方法很多,煮、蒸、煨、烤、烧、炒、烩均可。最常见的做法是把芋头煮熟或蒸熟后蘸糖吃;芋头烧肉或将芋头切成丁块,与玉米掺在一起煮粥。应该注意的是,芋头含较多淀粉,一次不能多食,多食有滞气之弊,生食有微毒.
---------------------------------
原料:芋头50克左右 粳米50~100克 水500~800毫升
制法:每次取鲜芋头50克左右,去皮洗净,切成小块,粳米50~100克,砂糖适量,加水500~800毫升,煮成稠粥,每日2次,温热服食。
效用:小儿瘰疬,虚疬,慢性淋巴结炎,淋巴结核以及淋巴腺肿等。本品含有大量的淀粉、蛋白质和脂类、灰分、钙、磷、铁以及维生素B1、维生素B2、维生素C、维生素A等,具有较高的营养价值,既有补养作用,又有治病能力,是一味营养性食疗佳品。芋为天南星科植物芋的块茎。我国大部分地区均有栽培。用芋煮粥在《食疗本草》、《本草纲目》等书中均有记载,是由芋头和粳米加水煮成,具有补脾胃,消瘰疬的功效。
说明:[论治解说]芋头既是食物,又是药物,其味辛甘、性平。《滇南本草》中说:“治中气不足,久服糕点肝肾、添精益髓。”民间也常煮为甜粥食用,有补脾胃,流水作业瘰疬的作用,对各种原因引起的慢性淋巴结肿大患者有一定治疗效果。《本草纲目》说:“芋粥宽肠胃,令人不饥。”《岭南采药录》说:“以此煮粥,研末和粥食之,能治小儿连珠病及虚疬,大人亦合,并可免一切疥疮。”可见,芋头煮粥,即当食用,亦当药用,已有悠久的历史,并沿用至今,仍在广泛使用。淋巴结炎、淋巴结核及淋巴腺肿大,是一种慢性病,病程较长,疗效差,且较顽固,用药物治疗,经济价值高,病程长,患者亦缺乏耐心,因此,用芋粥长入服之,疗效可靠,使用方便,花钱亦少,易于接受,是值得普遍推广的一味良药。[注意事项]芋粥可随意间断服食,分早晚温热食用。脘腹胀痛者忌服。  
SAP CKMLCP 月结7大常见报错:从“未找到成本核算运行”到“物料占用”的完整解决方案 本文深入解析SAP CKMLCP月结过程中的7大常见报错,从权限问题到数据一致性错误,提供系统化的解决方案。重点解决'未找到成本核算运行'和'物料占用'等典型问题,帮助财务人员高效完成成本核算月结,确保数据准确性。 阅读详情

相关推荐

步进电机励磁模式

1. 励磁模式 步进电机的基本操作模式称为 励磁模式,能够使步进电机工作在全步模式,半步模式和微步模式,其中微步模式能够有效的降低步进电机相电流的噪声,能够改善步进电机固有的噪声震动问题。下面将介绍 3 种励磁模式。 2. 全步励磁模式 所谓全步模式,就是依据电机固有结构设计固定的步距角工作,一个电脉冲,步进电机前进一个步距角。这个步距角使电机设计结构所决定的,也可以理解为电机以最大的步距角旋转。 3. 半步励磁模式 半步模式是以电机固有的结构决定的步距角的一半角度进行步进旋转。如下图所示,步进

zhbi98 的技术 Blogs 5549

从码农到农民的芋头哥:3个月卖出20万斤

  “芋头哥”,真名周华斌,一个放弃华为5位数工资,决心转型回家种田,做新媒体电商的码农。   他的经历也颇为曲折,从五金店学徒到迪吧马仔,从工地农民工到富士康流水线工人,从华为5位数工资再到做电商的农民。作为一个90前的码农,他放弃了城市的灯红酒绿,回乡种田,仅通过微博一种途径,3个月卖出了20万斤芋头,还获得了第一笔投资!   从“码农”到农民   芋头哥从互联网行业跳去做农民,别人...

weixin_30827565的博客 110

QGIS v3.28 高效加载OSM在线地图的三种实用方法

本文详细介绍了在QGIS v3.28中高效加载OSM在线地图的三种实用方法:通过XYZ Tiles直接连接、使用QuickMapServices插件以及配置WMS/WTMS服务。针对每种方法提供了具体操作步骤、常见问题解决方案和性能优化建议,帮助用户根据需求选择最适合的方案,提升GIS工作效率。

weixin_29233333的博客 433

程序员业余时间修炼指南

我是芋头,某互联网公司从事技术架构团队管理,独立开发者,在工作之余开发多款爆款产品(颜文字输入法,二十一点睡前故事,前端乱炖等)。 和大家聊聊一个优秀程序员应该如何利用自己的业余时间提高自己的技术能力或者综合素质,同时为大家分享下我业余时间如何学习多门开发语言并将其付诸实践的经历。 实录提要: 想知道怎么能有更多业余时间? 若以实习身份工作一段时间,应该如何自处? 营销自己的方式,如何宣传自己,...

GitChat 710

Cloudflare 5秒盾破解实战:Python补环境框架下的13次请求全解析

本文深入解析Cloudflare 5秒盾(5-second challenge)的工作原理,并提供基于Python环境的自动化应对策略。通过13次请求流程分解、动态脚本处理技术和环境指纹模拟,帮助开发者有效绕过这一复杂的人机验证机制,提升自动化工作效率。

weixin_30772105的博客 177

433M无线遥控器EV1527协议解码实战:从逻辑分析到代码优化

本文详细解析了433M无线遥控器EV1527协议的实战解码过程。从使用逻辑分析仪抓取波形、理解同步头与数据位编码原理开始,逐步深入代码实现。文章重点对比了原始定时器轮询法的痛点,并提出了基于“边沿捕获+时间戳”的优化方案,构建了高效、可移植且具备抗干扰能力的解码引擎,最后分享了跨平台移植的核心技巧。

weixin_29168813的博客 927

五种类型的程序员,你属于哪一种?

点击上方“芋道源码”,选择“设为星标”做积极的人,而不是积极废人!源码精品专栏原创 | Java 2019 超神之路,很肝~中文详细注释的开源项目RPC 框架 Dubbo 源码解析网络...

芋艿V 152

用友U8其中一个账套提示演示期已到期-修复方法

【事件始末】 一朋友求助,反馈使用的用友U8,很多年了! 突然发现其中账套2021年的一个账套打不开,提示演示期限已到期! 但是其他账套完全正常,可以打开,没有任何问题。 不管是还原老旧备份,还是重装软件问题依旧,无法自己解决。 客户查询报表结算账期,情况比较紧急,于是求助我们。 经过多次反复琢磨和烟酒,终于于晚上23点59分给弄了出来,也总是圆满解决问题了。 【问题分析】 该用户打的是 U82X免狗补丁,估计是该补丁文件设置了 最大有效期,补丁到期了导致的。 也有可能是程序...

u010431289的博客 2万+

为什么美国程序员工作比中国程序员工作轻松、加班少?

点击上方“芋道源码”,选择“设为星标”做积极的人,而不是积极废人!源码精品专栏中文详细注释的开源项目消息中间件 RocketMQ 源码解析数据库中间件 Sharding-JDBC 和 ...

芋艿V 161

Unity序列帧动画输出全攻略:Recorder+Timeline实战与透明通道处理

序列帧动画是游戏开发、影视动画和UI动效中的基础技术,指将连续动作分解为一系列静态图像并按序播放,形成动态视觉效果。其原理是通过时间轴精确控制每一帧的内容与时机,实现动画的逐帧呈现。在实时渲染领域,序列帧输出技术价值显著,它能够将动态内容高质量地转换为静态图像序列,便于跨平台复用、后期合成与资源分发。应用场景广泛,包括角色动画导出、技能特效制作、宣传片素材生成等。本文聚焦Unity引擎,深入解析如何利用Recorder与Timeline工具链,高效输出带Alpha透明通道的PNG序列帧,并重点攻克透明通道处

weixin_31556767的博客 327

【人工智能】 WebDev Arena:实时AI Web开发竞赛的技术探索与价值

《AI编程竞赛推动Web开发技术创新》摘要:WebDev Arena作为聚焦Web开发领域的实时AI编程竞赛,通过标准化竞技环境检验AI模型在代码生成、问题解决等方面的能力。竞赛覆盖前端、后端等全流程开发环节,采用实时评分机制,推动AI对复杂Web需求的理解和多元技术栈适配。该赛事不仅促进AI编程技术创新,更为Web开发行业与AI技术融合搭建桥梁,有望提升开发效率、降低技术门槛。未来将拓展Web3.0等前沿技术主题,持续推动行业智能化发展。(150字)

奶爸的编程之路,也就一周冷个三天 255

互联网寒冬,作为程序员我们能做什么?

作者:小芋头君原文出处:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20478156今天是小寒,一年里最寒冷的时候,也是新年第三个工作日。这个冬天,比以前格外冷,不仅是天气冷,人的心也都冷了下来,创业的人明显少了很多很多,投资越来越谨慎了,身边听不到几个成功拉到投资的公司,反而是一片哀嚎,动不动就倒闭一个,更多则是悄无声息的在暗地里挣扎,稍微...

weixin_43932886的博客 242

2026华为OD机考双机位C卷++ 双机位B卷 + 双机位A卷 + 2025C/B/A卷+ 往年真题 - 题库目录分值说明 + 考点说明+在线OJ

2025华为OD机考双机位C卷++ 双机位B卷 + 双机位A卷 + 2025C/B/A卷+ 往年真题 - 题库目录分值说明 + 考点说明+在线OJ

算法大师! 5万+

程序员,活得是本事:30 岁后的 20 条人生建议

一个程序员看待职业的方式,决定了他能走多远。有的人把职业当游戏,不论 buff 还是 bug 都要闯过去;有的人把职业当对手,不是一心想赢,只是不想输;有的人,活得是造型...

优快云资讯 1168

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

一个程序员如何快速赚到一百万?

点击上方关注 “终端研发部”设为“星标”,和你一起掌握更多数据库知识​​​一个程序员如何快速赚到一百万,说的详细点儿就是:一个固定工作者怎么跳出固有的模式,靠其他途径(投资、理财、生意、创意、外包等)赚得相对殷实的钞票?80% 人都会问这种赚钱问题,但这种问题却太难回答,因为太难有个可标准化的模式去效仿或借鉴。这个时代,赚钱不难,赚 100 万也不难,难的是要具备且能勤奋的执行的能够持续创造财富...

这个时代,作为程序员可能要学习小程序 217

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

零食供给若认真,愿我天天加班后厂村……

每一个四下无人的夜里, 整个公司只有程序猿 与泛着悠悠蓝光的屏幕沉默相对 腰酸背痛可以忍,眼睛干涩可以忍 通宵都可以忍,唯一不能忍的只有饥饿 Ball Ball 采购的美女 买下面的零食给我吃好吗? 我愿意每天在公司打!地!铺! 。 。 可来运

Java_wozuiqiang的博客 851

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

白玉微瑕 程序员不必追求完美

 程序员一般都有个追求完美的“毛病”。这个问题记得以前也分析过,我就有这个毛病。  这两天发现自己又要范这个毛病了,忽然间想到,赶紧坐下来好好想想,提醒一下自己。  具体情况是这样的。这几天,答应朋友做一个网站,心里想着做的好一些,忽然间就想到借鉴一下petshop这个范例,于是开始研究起petshop来,这一研究发现,里面的学问大着呢,可不是一天两天就能搞明白的。但据说petshop是个

computer_it的专栏 1283

一个程序员如何快速挣到一百万

一个程序员如何快速赚到一百万,说的详细点儿就是: 一个固定工作者怎么跳出固有的模式,靠其他途径(投资、理财、生意、创意、外包等)赚得相对殷实的钞票? 80% 人都会问这种赚钱问题,但这种问题却太难回答,因为太难有个可标准化的模式去效仿或借鉴。 这个时代,赚钱不难,赚 100 万也不难,难的是要具备且能勤奋的执行的能够持续创造财富的思想方法:观察事物 - 分析分解事物 - 得出解决

u014343942的专栏 696
上一篇: 限制TextBox只能输入数字
下一篇: Komodo IDE下载地址
「已注销」
博客等级 码龄25年 93粉丝 101原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值