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listpython的列表内部实现是数组（具体实现要看解析器, CPython的实现 ），因此就有组数的特点。超过容量会增加更多的容量，set, get 是O(1)，但del, insert, in的性能是O(n)。具体的看下表，'n’是容器中当前的元素数， 'k’需要操作的元素个数OperationAverage CaseAmortized Worst CaseCopyO(n)O(n)Append[1]O(1)O(1)InsertO(n)O(n)Ge

import torchimport torch.nn as nn# rnn第一个参数是输入特征维度，第二个是隐藏层特征维度，第三个是隐藏层层数rnn = nn.RNN(5, 6, 2)# 输入，第一个表示输入数据量，第二个表示输入的长度，第三个表示特征维度，即tensor的维度input = torch.randn(1, 4, 5)# 第一个表示隐藏层的数量，第二个表示sequence lenth，第三个表示隐藏层特征维度h0 = torch.randn(2, 4, 6)output, h

1. NMS非极大抑制，筛选候选区域，删除冗余的候选框。迭代过程： 对于某个类别中Bounding Box的位置以及置信度集合列表B，选择具有最大score的检测框M,将其从B集合中移除并加入到最终的 模型输出检测结果G中。然后将B中剩余检测框中与M的IoU大于阈值threshold的框从B中移除。然后重复上述过程,直到B为空。import numpy as n...