1. 二分图二分图(Bipartite Graph)：简单来说，如果图中点可以被分为两组，并且使得所有边都跨越组的边界，则这就是一个二分图。准确地说，把一个图的顶点划分为两个不相交集\(U\)和\(V\)，使得每一条边都分别连接\(U\)、\(V\)中的顶点。如果存在这样的划分，则此图为一个二分图。下图中图2是一个二分图，图1也是一个二分图，仔细观察会发现，这两个图其实是完全一样的。匹配(Matc
经常用vlookup函数匹配数据的小伙伴们经常会遇到表格中明明有数据，却总是匹配不到的情况，下面盘点下那些年匹配时遇到的坑~单元格中存在空白下图中A、B两列分别存放着员工姓名和员工得分数据，现在要求提取员工H及员工D的得分情况，大家都知道，这里用vlookup相当简单，在F2单元格输入：=VLOOKUP( E2,A:B,2,0)，下拉公式填充即可，结果却发现员工H匹配结果是“#N/A”，#N/A错
在实际应用中，使用PyTorch将模型部署到RKNN（Rockchip NPU）上时，很多开发者经常会遇到推理效果差的问题。这个问题会直接影响到业务的最终效果，尤其是在进行图像处理、语音识别等场景中，推理准确性至关重要。本文将围绕“PyTorch RKNN推理效果很差”的问题，提供一套系统解决方案。
在解决问题的过程中，问题逐步演进，我们观察到几个关键节点：
1. 初始模型在PyTorch环境
当一副图像放在我们面前时， 依赖于我们强大的大脑，几乎可以立即识别出其中包含的物体。而机器却需要花费大量时间和训练数据来识别这些物体。但随着硬件和深度学习的进步，这件事变得简单了。以下面的图像为例，机器现在能够以令人难以置信的准确率识别图像中的不同物体。 物体检测在各种不同的领域得到了迅速的采用。具体来说，它可以帮助自动驾驶汽车安全地穿过人群、检测零件质量、人
这是最基础的多输入单输出的Rnn吧。比如讲了一段话，然后发现重点。 Rnn中最明显的缺点就是共享了一组U，W，b，都是不变的，看这个输出y和hi，其中这个图中hi就是h1，h2，h3，还可以发现h2依赖于h1的结果，h3依赖于h2的结果，等等。 Rnn可以是多个并且有序，比如像人物说话，或者做事一样，都是有时间序列的，就可以模仿真实人物一样，一个接着一个。而不是比如单纯的线性预测一样，给定一个文
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2024-06-27 17:30:38
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【 OpenCV 】MatchTemplate函数参数详解及原理分析模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一，这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。OpenCV提供了6种模板匹配算法。MatchTemplateMatchTemplate(InputArray image, InputArray templ
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2024-02-23 23:05:00
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、Pattern方法二、Matcher属性：方法：分组捕获反向引用 前言学习正则表达式的时候对Matcher类一直领会不到，经过一段学习后记录下来。一、Pattern方法matches（）：boolean类型 Pattern.matchers（pattern,content）第一个参数为正则表达式，第二个被验证的字符串
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2024-03-12 14:55:01
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该篇文章由某大学课件整理而得，涉及公式较多，输入不便，直接截图，请见谅！EM算法是一种迭代算法，用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步,求期望（expection）；M步，求极大（maximization）。 算法引入 算法距离： （三硬币模型）假设有3枚硬币，分别记作A，B，C。这些硬币正面出现的概率分别是π，p和q。进行
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2024-04-28 15:37:22
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目前已经提出的针对信息系统的访问控制模型有很多种，如：矩阵模型、自主访问控制模型、强制访问控制模型、基于角色的访问控制模型、工作流访问控制模型等，大多数PDM/PLM系统的授权模型往往是上述几种授权模型的综合。
1．前言 产品数据管理系统PDM和产品全生命周期管理系统PLM是以软件为基础，管理与产品相关的信息和所有与产品相关过程的技术。随着数
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2023-08-24 10:29:25
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在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率
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2024-02-01 20:18:17
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管你APP采用了多么高大上的技术,做出了多么炫酷的动画,如果使用起来体验不好,各种花式卡顿,内存占用大得一批的话,估计很少有人愿意愉快地使用.因此我们不能只考虑如何实现功能效果,还必须要重视性能的优化!imageinclude标签include标签是用于将一个布局引入到当前布局中.举个例子,一般我们的APP几乎每个页面都有标题栏吧,那你需要在每个页面都去写一次标题栏的布局,麻不麻烦?(不麻烦,反正
1.PaddleLabel安装具体过程参照：https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleLabel/blob/develop/doc/CN/install.md进行到 npm run build 时报错：--openssl-legacy-provider is not allowed in NODE_OPTIONS看到有解答说删除环境变量NODE_OPTIONS，查
1. Iterator（遍历器）的概念JavaScript原有的表示“集合”的数据结构，主要是数组（Array）和对象（Object），ES6又添加了Map和Set。这样就有了四种数据集合，用户还可以组合使用它们，定义自己的数据结构，比如数组的成员是Map，Map的成员是对象。这样就需要一种统一的接口机制，来处理所有不同的数据结构。遍历器（Iterator）就是这样一种机制。它是一种接口，为各种不
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2024-09-23 16:25:58
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目录一、基础理论1、作用与过程2、原理3、函数matchTemplate二、代码三、效果一、基础理论1、作用与过程 所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是：按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的
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2024-03-28 11:25:42
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在深度学习应用中，二分类任务广泛应用于许多领域，比如医学影像分析、垃圾邮件识别以及欺诈检测等。然而，越来越多的项目在进行二分类深度学习时遇到了效果不佳的问题。这些问题通常表现在模型准确度低、损失函数无法有效降低等方面。本文将探讨解决“二分类的深度学习效果很差”问题的过程，并尝试给出一系列的措施与建议。
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title 二分类深度学习效果差的问题演变
使用graph来表示对象之间的复杂关系和依赖关系，然而graph数据的复杂已有的机器学习算法很难处理，所以使用深度学习方法来处理。A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks论文回顾图神经网络（GNN）在文本挖掘和机器学习领域的发展，将GNN划分为递归图神经网络、卷积图神经网络、图自编码和时空图神经网络四类。此外还讨论图神经网络跨各种领
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2023-11-17 15:30:00
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Excel函数函数的使用：注意格式的正确性。注意引用区域的正确性，引用区域错误会导致返回的结果出错或函数报错。注意相对引用和绝对引用的使用。=vlookup（查询值，查询区域，查询区域的列，0/1）说明：1为模糊匹配，0为精确匹配，省略时为模糊匹配。=match（匹配值，匹配区域, 0）说明：此函数以数值得形式返回匹配值所在位置，若匹配区域为某一列，则返回匹配值在此列的所在行数，若匹配区域为某一行
模板模板（template）是一个类或者一个函数，以一组类型或/和整数为参数：template<typename T>
class vector{
public:
//...
int size() const;
private:
int sz;
T* p;
};
template <class T>
int vector<T>::
文章目录1.3 类模板1.3.1 类模板语法1.3.2 类模板与函数模板区别1.3.3 类模板中成员函数创建时机1.3.4 类模板对象做函数参数1.3.5 类模板与继承1.3.6 类模板成员函数类外实现1.3.7 类模板分文件编写1.3.8 类模板与友元 1.3 类模板1.3.1 类模板语法类模板作用：建立一个通用类，类中的成员 数据类型可以不具体制定，用一个虚拟的类型来代表。语法：templa
