小零件儿的博客

关于全卷积神经网络的upsampling还没有搞清楚，如果你有合适的资料或者好方法，欢迎评论交流！深度学习方法在道路提取上的应用1、【传统方法】A review of road extraction from remote sensing images2、【充分利用道路特征-FCN+改进的损失函数】Road Structure Refined CNN for Road Extraction in ...

（一）生日蜡烛挑战任务参加“绿盟杯”决赛的小明同学从18岁之后的某一年开始每年都会在他家的别墅举办一次生日派对，在每一次办生日派对的时候都会有一个吹蜡烛的环节，小明都会吹灭与年龄相同数量的生日蜡烛。你需要编写一个程序，根据总共吹灭的蜡烛数量，来判断小明同学现在多少岁了。编程要求补全右侧代码区中的birthdayCandle(num)函数，实现通过吹灭蜡烛的根数来判断小明的最小年...

集装箱货运问题任务概述集装箱货运是国际货物运输的主要方式之一，在进行码头运货时，会先将不同类型的物品都装入集装箱，然后再统一运送。集装箱通常有统一的规格。本关挑战是需要你设计算法，要求将码头已有的多种类型的货物使用给定规格的集装箱进行组合装箱，并使得集装箱的载重和空间利用率尽可能的高。数据说明假设货运码头仅有一种规格的集装箱，其体积是56立方米，最多能放入重量为128千克的物品...

（一）简单排序挑战任务本关挑战任务是对一个数组进行排序，排序需要遵守一些规则，比如给出一组数据5，1，4，2，3，我们从第二个数字开始，这个数字是1，我们的任务是看看1有没有在正确的位置，我们的做法是和这个数字左边的数字来比，因此我们比较1和5，1比5小，所以交换1和5，原来的排列就变成了1，5，4，2，3。接下来我们看第三个数字有没有在正确的位置。这个数字是4，它的左边数字是5，4比...

（一）简单排序挑战任务本次挑战，你需要根据输入的排序类型，实现对输入数组的排序。其中，排序类型包括asc（升序）或desc（降序）。编程要求补充完善右侧代码区中的sortArray(self,arr,sort)函数，实现对给定数组的排序。其中，函数各参数含义如下：arr：输入数组 sort：排序类型测试说明样例1输入：23,12,2,32,11,125asc输出...

（一）气温预测挑战任务根据每日气温数组，请重新生成一个数组，新数组对应位置的是你需要再等待多久温度才会升高的天数。如果之后都不会升高，请用0来代替。例如：给定一个数组 temps = {34,35,33,25,44,19,18,17} 新生成的数组应该为[1, 3, 2, 1, 0, 0, 0, 0]。temps数组第一天温度是34℃，第二天是35℃，所以对应新生成数组位置的数据应...

（一）求和挑战任务这次“绿盟杯”大赛，小明作为参赛选手在练习的时候遇到一个问题，他要对一个范围的两个数进行数位的累加，例如有两个数 15，19则 他们的数位和应该为：1+5+1+6+1+7+1+8+1+9，结果为40。你来帮他解决这个问题吧。编程要求补充完善右侧代码区中的getSum(self,num1,num2)函数，实现对两个数num1和num2的数位和相加，最后返回计算的...

 标签推荐#这回只有IDE下的，好气import pandas as pdclass Task: def func(self): tf_train_list, tf_test_list = loadSimpDat() initSet = createInitSet(tf_train_list) myFPtree, myHeader...

Ubuntu下clion编写OpenCV程序的cmakelist单个源文件的cmakelist.txt对于简单的项目，只需要写几行代码就可以了。例如，现在我们的项目中只有一个源文件 main.cpp，该程序的用途是读取一幅图像并显示。/*函数功能：读取图片并显示*/#include <stdio.h>#include <opencv2/opencv.hpp&...

离线安装Ubuntu16.04 NVIDIA1060显卡驱动 CUDA9.0 CUDNN7.0 anaconda TensorFlow-GPU pycharm opencv-python opencv-contrib-python pytorch clion qt5 OpenCV3.3.1教程注：用word编辑的，文章太长实在是不想再编辑了,编号没对上，上传了教程的word版本，每个步骤都附了...

chapter3：TensorFlow入门date:2018.04.15下午1、创建会话的三种方式E:\Workspace\PycharmProjects\test\ch3_1_2_tf_grapha. sess = tf.Session() sess.run(……) sess.close()b. with tf.Session() as sess： sess.run(……)c. sess = ...

视频介绍：对于各网络的基本框架讲的比较有意思，123678比较详细一些1、2、DL基本框架，全连接网络和神经网络的基本介绍3、计算图和反向传播4、语言模型的练习5、空间6、highway network & grid LSTM7、recursive structure8、GAN视频百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1pY-F_O1ZAaGhpNLx28hRow 密...