函数的定义 --[[ C#求阶乘 int fact(int n){ if(n==1) return n; else return n*fact(n-1); } --]] --函数定义通用...function，不必有返回类型 --现学到的function、if、for都有end，其他待确认 function fact(n) if n==1 then return n else return...n*fact(n-1) end end print(fact(3)) fact2=fact print(fact(3)) >lua -e "io.stdout:setvbuf 'no'"..."table.lua" key1:value1 key2:value2 key1:value1 key2:value2 >Exit code: 0 do end do end方法块直接执行，不必调用...do a=10 print(a) end if end 除了else，其他的都要跟then a=10 if a>5 then print(a) else if a>3 then print(
检测效果图 题目：拥挤场景中的端到端人物检测 (推荐阅读英文原文) 文章地址：《End-to-end people detection in crowded scenes》 arXiv.1506.04878...注意未能检测到中心的第三人。 (c)是用我们的方法获得的检测结果。 本文的关键贡献是一种联合预测图像中的对象的可训练的端到端方法。...我们的方法的另一个重要优点是它会输出对应于每个被端到端训练的输出框的置信度。在OverFeat的情况下，端到端训练的置信预测是不可用的，因为它的输出是启发式合并过程的结果。...End-to-end people detection in crowded scenes. arXiv preprint arXiv:1506.04878, 2015....End-to-end integration of a convolutional network, deformable parts model and non-maximum suppression
经过查阅发现这种情况可能是两种原因导致的， 一：脚本格式问题，在 LinuxLinuxLinux 环境下，应该使用 unixunixunix 格式，而不是 docdocdoc 格式，通过 vimvimvim...二：这个原因就比较坑了，必然是语法错误啦……问题是错误的行数可能并不是文中提示的最后一行，它只是执行到最后一行也没有找到 EOFEOFEOF 而已……往上查看可以发现我的代码中，有两个 ififif 却没有...fififi，所以判断语句没有结束，导致出现了 EOFEOFEOF 的问题，仅仅是因为 fififi 打成了 ififif
摘要 基于全卷积网络的主流目标检测器已经取得了很好的表现。然而大多数检测器仍旧需要一个手动设计的NMS后处理流程，阻碍了端到端的训练。...本文给出去掉NMS的分析，且结果显示适当的标签分配起着至关重要的作用。...通过这些技术，我们的端到端框架实现了与COCO和CrowdHuman数据集上的许多最先进的NMS检测器相比具有竞争力的性能。...摘要中也说明了首先要达到的目的是解决NMS流程在训练时不够端到端的问题，尝试在网络模型前向推理过程中自动的完成重复检测的去除。...在辅助损失的情况下，我们的端到端框架在COCO和CrowdHuman数据集上的许多先进的带NMS的检测器上实现了优越的性能。
大家好，我是小 Bob,一个关注软件领域而又执着于计算机底层的开发者~ emmm,最近开始准备Java的文章，关于Python爬虫的文章也决定告一段落，那么这里小编决定给大家再来分析一下关于Scrapy...baidu.com ->进一步修改spiders/stocks.py文件 2..编写Spider 对Spider编写包括以下处理： 配置stocks.py文件 修改对返回页面的处理 修改对新增URL爬取请求的处理...yield infoDict 3.编写Item Pipeline 编写Pipelines需要进行以下处理： 1.配置Pipelines.py文件 2.定义对爬取项（Scrapy Item）的处理类...最大并发请求下载数量，默认32 CONCURRENT_ITEMS Item Pipeline：最大并发ITEM处理数量，默认100 CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN：每个目标域名最大的并发请求...，默认8 CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP：每个目标IP最大的并发请求数量，默认0，非0有效 Python爬虫系列，未完待续...
其中语义分割的任务是预测每个像素点的语义类别(即预测stuff)，而实例分割的任务是预测每个实例物体包含的像素区域(即预测thing)，分别如上图b和c所示。...和stuff，如图d所示)，如果能够很好的解决全景分割任务，那么就能够完备的描述出一幅图像的视觉信息，对于无人驾驶、VR等场景来说，完备的场景解析是非常有意义的。...Oral的Panoptic FCN，个人认为是目前真正意义上的第一个End-to-End全景分割，非常精彩！...来进行预测的，这必然会引入更多的后处理还有设计不同branch信息融合的操作，整个系统显的即冗余又复杂。...个人认为Panoptic FCN是真正意义上的第一个end-to-end全景分割，通过将thing和stuff统一成特征描述子kernels来进行预测，同时省去了复杂后处理还有不同branch信息融合的操作
https://arxiv.org/abs/1710.02410 End-to-end Driving via Conditional Imitation Learning Felipe Codevilla...A vehicle trained end-to-end to imitate an expert cannot be guided to take a specific turn at an upcoming...机器之心对carla的介绍： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1586489273374923446&wfr=spider&for=pc ?
https://arxiv.org/abs/1710.02410 End-to-end Driving via Conditional Imitation Learning Felipe Codevilla...A vehicle trained end-to-end to imitate an expert cannot be guided to take a specific turn at an upcoming...如果这个假设成立，一个充分表达的近似器将能够在给定足够数据的情况下拟合函数E。这就解释了模仿学习在诸如车道跟踪等任务上的成功。然而，在更复杂的情况下，观测到行动的映射是一个函数的假设被打破了。...驾驶员随后的操作不会被观察结果所解释，而是另外受到驾驶员内部状态(例如预期目的地)的影响。根据这种潜在状态，相同的观察结果可能导致不同的行动。这可以模拟为随机性，但随机公式忽略了行为的根本原因。...这种车辆中的乘客将不能向控制器传达预期的行进方向，或者不能向控制器给出关于转弯的命令。
而这个最优的压缩编码严重依赖于数据本身的概率分布，因此设计一个最优的压缩编码本质也是对数据分布进行建模的问题。...然而，实际的编码必须具有有限的熵，因此连续值数据必须量化成一系列有限的离散值，而这会导致误差的引入。...在这篇文章中，作者研究的便是有损压缩问题，针对有损压缩，我们必须平衡两个互斥的损失：离散编码的熵（率）和由量化引起的误差（失真）。因此最终要优化的目标函数即率失真函数。...如果没有进一步的约束的话，这个问题的最优量化在高维空间是难以求解的。...在此模型中，分析变换作者采用了级联线性卷积层和非线性层的结构，非线性层采用的是 GDN 模型（来源于作者的另一文章[3]）；而综合变换则是采用了分析变换的近似逆结构。量化使用的是均匀的标量量化。
End-to-End Instance Segmentation with Recurrent Attention CVPR2017 https://github.com/renmengye/rec-attend-public...Input pre-processing 输入图像预处理 这里我们训练了一个 FCN 作为预处理系统，这个FCN 包括两个部分：1）一个 有 skip connections 的 DeconvNet...用于前景检测，2）第二个模块是参照文献【40】输出每个物体的 an angle map ?...Part A: External memory 这个模块主要用于在已经分割一部分物体的基础上下一步要分割图像的哪个区域 To decide where to look next based on...Part B: Box network 定位出下一个要分割的物体，这里使用了 LSTM localizing the next object of interest 2.3.
Python内置函数print()的语法为： ? 虽然sep参数和file参数也有很重要的用途，但是没啥坑，常规使用即可，本文重点介绍end和flush。...使用print()函数输出完给定的值之后，默认以换行结束，例如： ?...如果想让这样循环输出的内容显示在同一行中，可以修改print()函数的参数end，指定为不包含换行符和回车符的字符串，例如： ? 但是，这个用法是会带来一个隐藏的坑。...除了这两种方式之外，如果在输出的内容中有回车符\r，也会立刻输出到屏幕，从而间接实现上面的效果。但是这样会覆盖本行已经输出的内容，使用时要注意。...由于公众号一篇文章最多只能放3个视频，大家可以按照上面视频中的方法运行下面的代码观察效果。 ?
比如： >>> print(repr("a\nb")) 'a\nb' 3、可以print的字符串前加上r，比如Print(r”刘金玉编程”)。 4、掌握字符串的多行输出。...---- 本节知识视频教程 以下开始文字讲解： 掌握print的奥秘 一、默认情况下，多个参数传入，输出的结果会用空格隔开。...>>> print("刘金玉编程","编程创造城市") 刘金玉编程 编程创造城市 二、使用分隔符分隔多个参数输出的结果，分隔符参数sep >>> print("刘金玉编程","编程创造城市",sep='...|') 刘金玉编程|编程创造城市 三、换行的修改，换行参数end x="欢迎访问博客"+"http://ljy.kim" print(x,end="") print ("欢迎"+"加入我们的QQ群，"+..."编程创造城市",end="\n\n") 四、总结强调 1、修改print中的sep参数 用于修改分隔符 2、修改print中的结尾处，默认是一个换行
实例 输出数组中的当前元素和最后一个元素的值： "; echo end($people); ?> 定义和用法 end() 函数将数组内部指针指向最后一个元素，并返回该元素的值（如果成功）。...语法 end(array) 参数 描述 array 必需。规定要使用的数组。 技术细节 返回值： 如果成功则返回数组中最后一个元素的值，如果数组为空则返回 FALSE。...PHP 版本： 4+ 更多实例 例子 1 演示所有相关的方法： "; // Steve 的上一个元素是 Bill echo end($people) . ""; // 最后一个元素是 David echo prev($people) .
End-to-end Arguments in System Design[J]....这篇文章主要论证了一个用于指导分布式系统的模块中功能划分的设计准则：端到端准则。这一准则在分布式系统设计中被广泛使用且具有很高的知名度，对于计算机网络的分层模型发展有很大影响。...接下来作者分别对下列几个功能在分布式系统里的低层进行实现的必要性进行了讨论，发现都没必要，高层的端到端的实现方案要更好。...在进行一些网络请求接口设计的时候，我以及共事的同学就会有这样的感触，总因为一些零零散散的需求而想给一个简单的接口加上越来越多内容，从而背离了其最原本的功能，各个子系统的职责边际也因此变得模糊不清。...最后我认为，端到端准则的精髓，要在有机会接触到分布式系统的设计，例如网络协议的设计的时候，进一步体会总结和应用，以设计出精简而高性能的系统。
摘要 这篇文章[1]针对目标检测任务给出了一个基于 Transformer 的端到端的神经网络模型 DETR，简单且有效，不再需要任何的前/后处理操作。...通过将问题转化为集合预测的问题，结合 Transformer 结构，作者将原先目标检测模型中依赖于人的先验知识的部分（NMS 和 Anchor）都删除了，设计出一个简单的端到端架构 DETR。...引言 在目标检测领域，以前的深度学习方法主要分为三种：基于 Proposal 的方法、基于 Anchor 的方法和基于 Window Center 的方法。...作者提出，基于深度学习的端到端模型在其它领域已经展现出了简单有效的性能，但在目标检测领域还没有真正意义上的端到端模型。为此，这篇本章便提出了一个简单有效的端到端模型 DETR。 3....End-to-end object detection with transformers.
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/82627163 Towards End-to-End License Plate Detection...首先针对车牌识别问题，我们建立了一个比较大的数据库 CCPD ，这是目前为止车牌识别方面的最大的开源数据库 CCPD is the largest publicly available LP dataset
昨天写了关于正则表达式的raw string原生字符串和相关函数的用法，那么关于正则库中函数的其它用法是否能引起你注意呢？...正则表达式目录： 函数扩展用法 正则的贪婪匹配和最小匹配 1.函数扩展用法 在Python爬虫中，正则库中函数的用法有另外一种等价方法，被称为一次性用法。...那么与Match对象的属性以及说明： 属性： 说明： .string 待匹配的文本 .re 匹配时使用的pattern对象(正则表达式) .pos 正则表达式搜索文本的开始位置 .endpos 正则表达式搜索文本的结束位置....end() 匹配字符串在原始字符串发结束位置 .span() 返回(.start(),.end()) 如下是对上述属性以及方法的实例： import re m=re.search(r'[1-9]\...print(m.string) print(m.re) print(m.pos) print(m.endpos) print(m.group(0)) print(m.start()) print(m.end
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。...作者：知乎—SuperHui 地址：https://www.zhihu.com/people/super-26-11 简单介绍一下我们最近的一项关于end-to-end检测方面的工作： ?...、end-to-end的目标检测框架，仅需要对现有one-stage检测器（FCOS、ATSS）做很小的修改，即可移除复杂的后处理NMS，达到甚至超过原有检测器的性能，并且几乎不影响推理速度。...FCOS和FoveaBox等方法掀起了去anchor这种人工先验的潮流。那么现在对于实现真正的end-to-end检测只剩下NMS这个启发式的复杂的后处理操作了。...我们希望我们的工作能够带给大家一些关于End-to-End检测的新的启发。 本文目的在于学术交流，并不代表本公众号赞同其观点或对其内容真实性负责，版权归原作者所有，如有侵权请告知删除。
在人工智能（AI）的世界里，有一个听起来非常直观但又略带神秘的术语——“端到端”（end to end）。这个术语在AI领域中频繁出现，尤其是在自动驾驶、语音识别和图像识别等领域。...在传统的AI方法中，你可能需要先教会它识别猫的耳朵、眼睛、尾巴等各个部分，然后再教它如何将这些部分组合起来识别出一只完整的猫。这种方法需要大量的预处理和特征工程。...而在端到端的方法中，你只需要给AI系统提供大量的猫的照片和“这不是猫”的照片，系统会自动学习如何从这些照片中区分出猫。它自己会找出哪些特征是识别猫的关键，而不需要人为地告诉它。...例如，特斯拉的自动驾驶系统就是使用端到端的方法来处理从车辆传感器收集的数据。系统直接从原始的图像和传感器数据中学习如何驾驶汽车，而不需要人为地定义每一步操作。...针对以上问题的应对策略： 研究人员正在开发新的方法来解释端到端模型的决策过程，例如，通过可视化技术来展示模型在做出决策时重视的输入数据部分。
使用ifconfig()可以看到当前的Network信息，使用pciDeviceShow()可以看到PCI设备信息 那能不能把它们综合到一起？...在Vx69里写了个小程序，可以直接查看End设备的PCI位置以及Vendor ID和Device ID。售价50元 然后根据Vendor ID可以查看厂家，根据Device ID可以查看网卡类型
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