Pikunikku的博客

python中模块的all属性详解

qq_42460140 — Mon, 17 May 2021 16:19:55 +0800

转载：https://www.jb51.net/article/126875.htm 在这里插入图片描述需要注意的是 all 只影响到了 from import * 这种导入方式对于 from import 导入方式并没有影响，仍然可以从外部导入。总结以上就是本文关于python中模块的__all__属性详解的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：Python内建函数之raw_input()与input()代码解析、Python面向对象编程基础解析（一）、python

c++形参引用/指针/按值传递

qq_42460140 — Wed, 28 Oct 2020 19:27:06 +0800

在C++中，函数的形参，什么时候使用引用？什么时候使用指针？什么时候使用按值传递？ 1 对于使用传递的值而不做修改的函数（1）数据对象较小，如内置数据类型或小型结构体，则按值传递 void func(int ); （2）数据对象是数组，则只能使用指针，并将指针const指针 void func(const int *,int);//第二个参数为数组长度（3）数据对象是较大的结构体，则const指针或const引用都行 struct struc{…}; void func(const struc *);

哈希表

qq_42460140 — Fri, 23 Oct 2020 14:50:37 +0800

一、什么是哈希表？哈希表简单来说可以看作是是对数组的升级，（也有不少人认为哈希表的本质就是数组），那么哈希表和数组的具体联系和区别在哪里呢？我们在利用数组存储数据的时候，记录在数组中的位置是随机的，位置和记录的关键字之间不存在确定的关系。联系：哈希表是由数组实现的。区别：数组中存储的元素的和数组下标没有确定的关系，而哈希表中存储的元素和数组的下标有一个确定的关系，我们将这个确定的关系称之为哈希函数（Hash）. 1、最简单的例子: 我们可以举一个最简单的例子。假设要建立一张全班40个学生的情况统计表

人群计数cvpr2020注意力机制：Attention Scaling for Crowd Counting

qq_42460140 — Mon, 20 Jul 2020 21:32:34 +0800

需要了解的相关知识：注意力机制阐述：注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。为了合理利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区域中的特定部分，然后集中关注它。例如，人们在阅读时，通常只有少量要被读取的词会被关注和处理。综上，注意力机制

26. 删除排序数组中的重复项（Eazy）

qq_42460140 — Mon, 20 Jul 2020 21:17:54 +0800

/双指针，pq相等，q就往后走；pq不等，就把q的的值赋给p+1，并且p往后挪一位。直到q=length，返回p+1/ class Solution { public int removeDuplicates(int[] nums) { if(nums == null || nums.length == 0) return 0; int p = 0; int q = 1; while(q < nums.length) { if(nums[p] != nums[q]) { nums[p + 1] =

windows环境下wget下载工具使用

qq_42460140 — Wed, 08 Jul 2020 15:08:41 +0800

要让档案自动储存到指令的目录下，则需要借用-P这个参数： wget -P /root 网址 wget -P D:\xxx.zip http://www.xdown.com/xxx.zip wget -r -p -k -np -nc -e robots=off http://www.example.com/mydir/ 如果要想下载整个网站，最好去除-np参数。 wget -r -p -k -nc -e robots=off http://www.example.com/mydir/ -r 递归；对于HTTP

leetcode算法刷题：155.最小栈

qq_42460140 — Tue, 07 Jul 2020 22:27:12 +0800

2. Eazy155.最小栈设计一个支持 push ，pop ，top 操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。 push(x) —— 将元素 x 推入栈中。 pop() —— 删除栈顶的元素。 top() —— 获取栈顶元素。 getMin() —— 检索栈中的最小元素。思路： ①采用一个辅助栈，专门用来记录最小值 ②一个栈同时保存当前值和栈内最小值，元组第一个值为栈元素，第二个值为最小值新元素入栈：当栈为空，保存元组 (x, x)；当栈不空，保存元组 (x, min(此前栈内最小值， x)))

leetcode算法刷题：63.不同路径II

qq_42460140 — Tue, 07 Jul 2020 22:22:57 +0800

Medium63.不同路径II（动态规划dynamic programming问题）一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角（起始点在下图中标记为“Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。说明：m 和 n 的值均不超过 100 知识点：一个DP，平常如果需要1000×1000的空间，其实根据DP的无后效.

人群计数北航最新综述论文阅读：CNN-based Density Estimation and Crowd Counting: A Survey

qq_42460140 — Tue, 07 Jul 2020 22:22:00 +0800

针对220项工作，讨论了现有主流方法（主要基于CNN）在各任务中有效的原因，对基本开放问题、挑战和未来方向的见解。对模型设计、数据集收集以及一些推广到其他领域的重要问题进行了展望，包括领域适应或迁移学习，并探索了未来一些有前途的研究方向。按网络结构，监督形式（有监督（常用）、半监督、若监督、无监督、自监督），学习范式（多任务（热点）/单任务），跨场景、跨域表现分类基于单列网络的方法比基于多列网络的方法表现更好，即更深的网络比更广的网络要好。最近的（2020年）Sota方法多采用了注意力机制，膨胀卷.

资料查找

qq_42460140 — Mon, 06 Jul 2020 11:27:37 +0800

state-of-the-art 论文搜索网站：https://paperswithcode.com/sota cvpr iccv 论文搜索方法：https://openaccess.thecvf.com/menu ICCV: http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/iccv/index.html ECCV: http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/eccv/index.html CVPR: ht

个人博客

qq_42460140 — Sat, 04 Jul 2020 11:33:02 +0800

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Markdown使用方法

qq_42460140 — Sat, 04 Jul 2020 10:49:44 +0800

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