2021-06-23 dogn

最新推荐文章于 2025-02-25 22:08:02 发布
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分布式资源调度和任务监控平台yarn之--yarn的配置
weixin_45484707的博客
08-20 693
配置yarn（所有操作都在hadoop安装目录下进行；qi’dogn’zhi） 1、cd /opt/apps/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/ 目录下有一个yarn-site.xml，打开编辑模式 2、yarn-site.xml中，增加编辑如下： ```java <configuration> <!-- Site specific YARN configuration properties --> <!-- resource,manager主节点所在机器
mobilenet_v3_224
qq_45330708的博客
05-24 561
"""MobileNet v3 models for Keras. The following table describes the performance of MobileNets: ------------------------------------------------------------------------ MACs stands for Multiply Adds | Classification Checkpoint| MACs (M)| Parameters (M)| Top
day7-字典元组和集合
u014267488的博客
04-20 126
day7 – 字典元组和集合 认识字典 stu = ["小明", 18, 175, 75, 90, '男'] print(stu[1]) 数列是有序的 stu = {"name": 'key', "age": 45, "height": 175, "体重": 75, "score": 30, "gender": "女"} print(stu["age"]) # 用一个容器同时保存多个数据得建议:如果多个数据得意义相同用列表, # 如果多个数据得意义不同用字典 字典是无序的 # 1.什
6-2 多态性与虚函数
weiwjacsdn的博客
12-21 238
6-2 多态性与虚函数 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB Submit Statistic Problem Description 通过本题目的练习可以掌握多态性的概念和虚函数的定义和使用方法要求定义一个基类Pet，它有一个字符指针型数据成员name和一个虚成员函数Speak()用于输出pet的叫声。;派生类Dog和Cat从基类Pet派生而来。
javaSE各阶段练习题--面向对象-StringBuilder-继承-包和访问权限
乔治大哥的博客
08-09 1061
1、将前一天作业，用StringBuffer进行改造，尽量提升时间和空间效率 定义一个方法，功能如下：给定一个数组，转换成一个字符串 例如：数组为int[] arr = {1, 2, 3}，字符串为[1, 2, 3] int[] arr = {1,2,3}; StringBuilder sBuilder = new StringBuilder(); sBuilder.append("[...
智能优化算法：雪橇犬优化算法（Sled Dog Optimizer，SDO）求解23个经典函数测试集，MATLAB
最新发布
IT猿手
02-25 1367
​，D2=∑j=1Dim(Dog1j+Dog2j2−DogWorsej)2D_{2}=\sqrt{\sum_{j = 1}^{Dim}\left(\frac{Dog_{1}^{j}+Dog_{2}^{j}}{2}-Dog_{Worse }^{j}\right)^{2}}D2​=∑j=1Dim​(2Dog1j​+Dog2j​​−DogWorsej​)2​，D3=∑j=1Dim(DogBetterj−DogWorsej)2D_{3}=\sqrt{\sum_{j = 1}^{Dim}\left(Dog_{Bett
typescript数组，对象，接口实例
马优晨
11-25 2089
一、typeScript 数组 1、数组解构 /* let [x:number,y:string,z:number] = [1,'1',3]; 报错，不支持 */ /* let x:number; let y:string; let z:Array<number>; let testArray =[0,'nihao',[1,2,3]]; [x,y,z] = testArray; console.log(x,y,z); 不能使用其他类型 */ let
Centos7开机之后连不上网ens33mtu 1500 qdisc noop state DOWN group default qlen 1000
weixin_41312836的博客
03-28 7455
昨天配置好的虚拟机，今天打开一看，X-Shell发现里不上了，进到虚拟机界面 ip addr查看信息，结果如下图 在开机之后，发现网卡没有启动起来，进行了如下操作,还是不行 1、[root@es1 es]# ifup ens33 错误：激活连接失败：No suitable device found for this connection. 2、[root@es1 es]# systemct...
手动编译java的package问题，及演示继承的基本实现
weixin_30319153的博客
04-20 102
不用IDE，而直接用命令编译JAVA包，仔细看了下，作一个记录。 以下的URL值得收藏。 http://www.aiuxian.com/article/p-2115485.html http://www.cnblogs.com/haolujun/archive/2013/03/02/2939698.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_533074eb01...
解决android 使用Notification弹多个通知，点击只跳转最新的bug
qq_36477525的博客
11-05 2346
有问题的写法： PendingIntent pIntent = PendingIntent.getBroadcast(context, 0, targetIntent, PendingIntent.FLAG_UPDATE_CURRENT); 注释里写的很清楚，param2是用来区分sender的，故每次都是0，每次都会被覆盖。 定义一个变量 mCount，每次自增，然后第四个参数，要FLAG_UPDATE_CURRENT 及时更新，解决。 正确代码: PendingIntent pIntent = ..
苏教版 译林 新版 初中英语词汇表 带音标(七年级至九年级全6册)
01-19
Sheet1苏教版译林新版初中英语词汇表课本单元单词中文音标七上1ohexcl.哦，啊[əʊ]七上1e-dogn.电子狗七上1mastern.主人；大师[ˈmɑːstə]七上1graden.年级[gr
JAVA类的定义及继承演示
09-25
定义两个类Dog,SmallDog，SmallDog继承Dog 说明一：关于Dog 两个属性，狗的名字(dogName,String)，狗的年龄(dogAge,int) 一个方法，dogWalk()，打印一句话简单描述狗走路的样子 一个构造方法，无参数，在此构造方法...
初中英语译林版单词表
01-20
原表教材课本单元单词中文音标初中译林七上1ohexcl.哦，啊[əʊ]初中译林七上1e-dogn.电子狗初中译林七上1mastern.主人；大师[ˈmɑːstə]初中译林七上1graden.年级[gr
jquery实现拖拽添加元素功能
01-18
2.a保持原位不dogn动，b增加新的元素，要实现的效果如下： 3.点击b容器中的元素移除元素 首先准备两个容器 页面效果如下 <p class=drag draggable=true data-id=我是a元素的第一个>我是a元素 ...
AM-softmax 解释
qq_45330708的博客
06-14 589
指定源下载安装包
qq_45330708的博客
12-18 401
pip install package-name -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/   豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/   清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/   中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/
CBAM
qq_45330708的博客
05-20 276
# import numpy as np # import tensorflow as tf import keras # import keras.backend as K import keras.layers as KL # 判断输入数据格式，是channels_first还是channels_last channel_axis = 1 if K.image_data_format() == "channels_first" else 3 # CAM def channel_attention(i
plot situ
qq_45330708的博客
06-25 205
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x_v2_so = np.linspace(1, 25, 25) x_v2 = np.linspace(1,28,28) x_l_so = np.linspace(1,27,27) x_l = np.linspace(1,28,28) y_v2_so = [83.56, 87.83, 89.26, 90.27, 90.85, 89.98, 91.36, 92.73, 92.96, 93.78,
在农业机器视觉中，如何利用YOLO算法和卷积神经网络提升作物检测的准确率和处理速度？
10-26
参考资源链接：[基于YOLO的农业智能：实时目标检测与机器人收获](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/5dogn0382e?utm_source=wenku_answer2doc_content) 在农业机器视觉领域，要提升作物检测的准确率和处理速度，可以采用以下策略：（1）数据增强：在模拟环境中对作物图像进行多样化处理，如随机旋转、裁剪、调整亮度和对比度，以生成丰富多变的数据集，帮助模型泛化；（2）优化YOLO模型：使用基于YOLO的深度学习框架，它将整个检测过程转化为一个回归问题，通过一次网络前向传播来预测边界框和概率，提高了速度；（3）几何组模型的应用：通过视觉几何模型对检测到的作物图像进行分析，为机器人收割确定准确的抓取位置，减少误判；（4）并行处理：整合两个独立的CNN架构，实现作物检测与机器人收割任务的并行处理，减少数据处理的总时间。 具体实现时，可以从以下几个方面入手：首先，准备高质量的标注数据集，然后训练一个YOLO版本的卷积神经网络，例如YOLOv4或YOLOv5。在模型训练过程中，应用数据增强技术，同时调整网络的超参数，如学习率、批量大小和优化器类型等，以获得最优的检测效果。使用GPU加速训练和推理过程，以缩短处理时间。在模型测试阶段，评估其在各种作物和复杂背景下的准确性和速度，必要时进行微调。 通过这些方法，可以在保证高准确率的同时，大幅度提高作物检测的速度，以满足实时农业操作的需求。 参考资源链接：[基于YOLO的农业智能：实时目标检测与机器人收获](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/5dogn0382e?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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