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RSS订阅原创 【Java】Deque接口与List接口中的remove方法
太长不看系列： Deque的remove(Object o)。指定的是元素，List的remove(int index)，指定的是索引。在刷力扣时使用Deque的remove方法出现错误，记录一下原因和理清相关概念。先上代码：在回溯时应该使用Deque的removeLast方法，错误使用将Deque的remove方法当做List的remove来使用，导致程序结果错误。
2024-02-25 13:29:37
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原创 解决causal_conv1d和mamba_ssm无法安装 -＞ 直接使用Mamba基础环境docker镜像
为了解决和mamba_ssm老是安装出错。包括但不限于各种 setup 不了，版本对不上…# 诸如所以直接建了个docker，但是还是有问题，最后按照 Mamba repoissue#55的方法总算是装上了。
2024-01-24 21:27:07
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原创 ShowWeb-浏览器插件：可视化元素路径查看器
轻松了解网页上的元素结构！这款插件允许你通过按住Alt键并点击页面上的任何元素，立即可视化查看该元素的DOM路径。无需繁琐的开发者工具，一键获取元素信息，包括标签名、类名、ID等。另外，提供了方便的弹出框，展示了元素的路径和内容，让你更直观地理解和调试页面结构。
2023-11-27 21:31:25
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原创 TypeScript使用@来映射文件路径解决找不到模块“@/xxx”或其相应的类型声明的问题
由于在script中使用import { login } from "../../../net";这用每次都要查文件夹层数，所以想用@直接映射src目录更便捷（可自定义）。如果不添加配置直接引用就会报错找不到模块“@/net”或其相应的类型声明。ts(2307)
2023-11-18 17:43:22
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原创 【解决】使用Element-Plus icon图标不显示
Element-Plus官网：https://element-plus.org/zh-CN/component/icon.html。有时候从 Element-Plus 官网直接粘的组件代码中的 icon 用的可能是老的代码，比如。其次，当你使用的时候在< script steup >中引入需要的图标（以User图标为例）根据官网指引，在main.ts（如果是JavaScript就是main.js）中添加代码。已经安装：@element-plus/icons-vue。，我这边就显示不出来，需要改用。
2023-11-17 22:50:19
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原创 解决SpringBoot中的MyBatis驼峰命名映射报错column不匹配问题
解决SpringBoot中的MyBatis驼峰命名映射报错column不匹配问题。
2023-11-16 16:57:34
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原创 Three.js设置相机lookAt无效
原因：代码中使用了OrbitControls轨道控件来控制相机，这个目标默认为THREE.Vector3()，也就是(0, 0, 0)世界坐标的原点。使用camera.lookAt会无效。
2023-10-30 14:39:11
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原创 解决 TypeScript 引入第三方包，无法找到模块“XXX”的声明文件
无法找到模块“three”的声明文件。“e:/VScode/vite-demo/node_modules/three/build/three.module.js”隐式拥有 “any” 类型。1.在.d.ts文件内声明你的包（以three为例）原因：npm安装的版本和ts的不适配。
2023-10-30 14:34:23
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原创 【完美解决】GitHub连接超时问题 Recv failure: Connection was reset
已经开了梯子但是在Idea中使用git（GitHub）还是连接超时。此时需要让git走代理。
2023-09-20 03:59:15
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原创 【Java】List＜int[]＞ 和 List＜Integer＞[] 的区别
是一个列表，其中每个元素都是一个int类型的数组。这个列表可以用来存储一组整数数组，每个数组可以有不同的长度和元素。这将创建一个包含两个整数数组的列表，第一个数组包含三个元素，第二个数组包含两个元素。
2023-04-21 14:41:46
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原创 RNN Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
【代码】RNN Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
2023-03-30 22:57:22
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原创 NNIST手写体CNN Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
【代码】NNIST手写体CNN Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
2023-03-30 20:25:54
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原创 MNIST多分类Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
【代码】MNIST多分类Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
2023-03-30 16:48:17
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原创 Kaggle Titanic数据集Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
【代码】Kaggle Titanic数据集Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
2023-03-30 14:18:25
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原创 Pytorch处理多维特征的输入——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
【代码】Pytorch处理多维特征的输入——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
2023-03-29 23:08:48
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原创 Pytorch Logistic Regresstion模型实现(分类)——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
【代码】Pytorch Logistic Regresstion模型实现(分类)——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
2023-03-29 20:42:56
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原创 Pytorch线性模型实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?
2023-03-29 17:34:04
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原创 nvidia-docker深度学习环境配置
深度学习框架的docker镜像都默认带有/workspace目录，可实现和宿主机的指定目录（我把它设置为之前机械硬盘挂载的目录）进行文件共享。参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44105042/article/details/127087760。参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_16380083/article/details/126023774。默认安装在了 /usr/local/bin,而容器的PATH为 /usr/bin。（上述没有使用端口映射）
2023-03-21 16:45:14
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原创 docker命令
深度学习框架的docker镜像都默认带有/workspace目录，可实现和宿主机的指定目录（我把它设置为之前机械硬盘挂载的目录）进行文件共享。参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_16380083/article/details/126023774。exit前需要kill掉全部进程。宿主机全部GPU可供容器使用。进入交互模式，启动bash。（上述没有使用端口映射）显示停止进程的详细列表。
2023-03-21 16:43:26
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原创 xhsell xftp使用 上传和下载
2.从服务器下载文件，在该文件夹下直接使用sz命令，会弹出窗口选择要保存到的本地地址。解决办法：修改该linux文件夹的权限。原因：该linux的文件夹权限不够。，进入图形化界面传输即可。服务器传输文件时，若。sz < 文件名 >
2023-03-21 16:42:29
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原创 Pycharm连接远程服务器中的docker容器及使用容器中的虚拟环境
使用Pycharm连接远程服务器中的docker容器，并使用该容器中的Python Interpreter。（anaconda3-base环境）
2023-02-28 14:41:42
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原创 Ubuntu18.04 nvidia-docker mindspore安装——以1.8.1为例
因为我在docker容器中已经安装好了cuda python3.8等，所以选择手动安装。如果之前安装了其他CUDA版本或者CUDA安装路径不同，只需替换上述命令中的。选择想要安装的MindSpore版本。以1.8.1版本为例，执行以下命令。本文为官方转载文，只是删去了官方文档中没用的话，自己看着方便。环境变量中，如果没有添加，以安装在默认路径的。版本，请选择相应的完整wheel安装包。执行如下命令安装MindSpore。nvcc的安装路径已经添加到。为当前安装的CUDA路径。（直接输入，不用管，
2023-02-25 23:05:45
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原创 给矩阵添加地理信息
im_caosi_CNN = cell2mat(struct2cell(load('E:\SAR\result\mat\caosi_data_1DCNN_res.mat')));%a=cell2mat(struct2cell(load('E:\SAR\result\mat\caosi_1DCNN_respic.mat')))%imshow(a,[])[Data, R]= geotiffread('E:\sar\mask\caosi\VH\20210221_VH.tif'); % origin_ima
2022-11-17 14:55:13
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原创 .npy转.mat
用matlab打开.npy文件时，先用python将.npy转换成.mat再用matlab读取import numpy as npres_data= np.load(file="E:/SAR/model/caosi_data_1DCNN_res.npy")io.savemat('E:/SAR/result/mat/caosi_data_1DCNN_res.mat', {'gene_features': res_data})...
2022-11-17 14:54:25
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原创 ArcGIS中KML/KMZ转为.shp文件
https://www.cnblogs.com/xixihuang/p/7356541.html1.打开ArcMap -> ArcToolbox；2.在ArcToolbox中选择“转换工具”-> “由KML转出” -> “KML转图层”；3.在“KML转图层”的弹出框中，选择并导入KML文件所在路径，再单击“确定”即可将KML文件转为shp文件，并导入显示在Arcmap当前视图区域以图层形式显示，单击“确定”，即完成KML转shp。4.点击右键，DATA导出...
2022-09-13 22:21:46
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原创 softmax手动实现
def accuracy(y_hat, y): #@save """计算预测正确的数量""" if len(y_hat.shape) > 1 and y_hat.shape[1] > 1: # y_hat.shape返回y_hat的形状，len()返回第一维度的长度 #如果y_hat不是标量且y_hat的列>1 y_hat = y_hat.argmax(axis=1) #按列降维（列相加） cmp = y_hat.t
2022-09-13 22:14:41
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原创 MatLab 数字图像处理实验 图像表示与描述
clearclose alladdpath D:\纹理图像集percent=[];for n=1:10 train=[];test=[]; index=0; for i=1:8 P=randperm(8); for j=1:4 train{i,j}=strcat(int2str(i),int2str(P(j)),'.jpg'); end for j=5:8 inde
2021-07-02 16:25:00
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原创 MatLab 数字图像处理实验 色彩图像处理
close allclear allrgb=imread('D:/honghua.jpg');rgb1=im2double(rgb);r=rgb1(:,:,1);%图像的红色分量g=rgb1(:,:,2);%图像的绿色分量b=rgb1(:,:,3);%图像的蓝色分量r1=r(130:195,86:170);%在红分量中选择一块矩形区域，由输入可知size(r)=(195 ,218),改变选择的行列可以改变标准偏差的标准值r1_u=mean(mean(r1(:)));%计算该矩形区域的均值[
2021-06-22 10:54:24
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原创 MatLab 数字图像处理实验 图像分割
实验（1）以chair.jpg图像为例，分别采用sobel、prewitt、roberts和log对该图像及其加上噪声后的图像进行边缘检测。close allclear allI=imread('D:/chair.jpg');I_noise=imnoise(I,'gaussian',0.06);bw1=edge(I_noise,'sobel');bw2=edge(I_noise,'prewitt');bw3=edge(I_noise,'roberts');bw4=edge(I_noise,'
2021-06-11 10:32:01
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原创 MatLab 数字图像处理实验 图像压缩
clcclose allclear allI=imread('D:/lena.jpg'); BW=im2bw(I,0.6);%二值化阈值[zipped,info]=RLEencode(BW); unzipped=RLEdecode(zipped,info);cr=info.ratio;whos BW unzipped zippedfunction [zipped,info]=RLEencode(vector)[m,n]=size(vector); vector=uint8(vecto
2021-06-10 13:30:00
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原创 MatLab 数字图像处理实验 图像复原
实验内容实验（1）使用给定的图像cameraman做实验，添加高斯噪声，所使用的均值滤波器包括算术均值滤波器、几何均值滤波器和逆谐波滤波器，参考教材110页至112页的算法原理和程序例6.2close allclear allI = imread('D:/cameraman.tif'); I_noise=double(imnoise(I,'gaussian',0.06));I_mean1=imfilter(I_noise,fspecial('average',3));I_mean2=exp(
2021-05-18 11:35:49
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指纹采集器_SDK开发示例程序_C#_Java_VC.zip
2021-03-13
C#WCF和TCP消息通信练习.zip
2020-07-06
C#WCF和HTTP文件传输练习.zip
2020-07-06
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