一、项目成员2018141461085龚泽楠2018141461012蔡铧荣二、项目名称黄金点小游戏三、项目简介游戏规则： N个同学( N通常大于 10 )，每人写一个 0~100 之间的有理数 (不包括 0或100) ，交给裁判算出所有数字的平均值然后乘以 0.618 (所谓黄金分割常数)，得到 G值。提交的数字最靠近 G(取绝对值)的同 学得到 N分，离 G最远的同学得到－ 2分，其他同学得
# Java分割符代码实现教程
## 整体流程
首先，我们需要明确分割符代码的实现流程。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 定义要分割的字符串 |
| 2 | 使用split()方法进行字符串分割 |
| 3 | 处理分割后的字符串数组 |
## 操作步骤
### Step 1: 定义要分割的字符串
首先，我们需要定义一个字符串，
原创
2024-06-28 03:31:08
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# Java分割线代码
分割线在编程中十分常见，它可以用来在输出中划分不同的部分，使其更加清晰易读。在Java中，有多种方式可以实现分割线的输出，下面将介绍几种常见的方法，并附上代码示例。
## 方法一：使用字符串重复
这种方法是最简单的一种，可以使用字符串的重复功能来创建一个分割线。
```java
String line = "-".repeat(50);
System.out.pri
原创
2023-10-29 05:42:35
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在处理 Android 应用中的大文件时，往往会面临内存占用过高、加载速度慢等问题。因此，分割文件不仅可以减轻内存压力，还能提高数据处理效率。本文将详细记录如何在 Android 中实现文件分割的 Java 代码，并涵盖相关的调试步骤、性能调优等内容。
### 背景定位
在 Android 应用中，处理大型文件时通常会导致内存不足和崩溃，直接影响用户体验以及产品的稳定性。这种情况特别在处理如图
TOP 1 Mark down 学习标题n级标题 n个#+空格+标题+回车最多有六级字体 原型 哈哈哈左右加一个*为斜体 哈哈哈 两个*为加粗 哈哈哈** 三个 为斜体加粗 哈哈哈左右加二个“~“为横线 哈哈哈引用在引用内容前加>kuang study分割线三个及以上 “-” 或“ * ”为分割线图片! [文字] (路径)超链接超链接 [] ()列表abc有序列表输入数字+ 逗号**，**
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2023-05-18 16:11:53
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网络结构：首先需要根据自己的电脑的性能决定下采样多少倍，一般会下采样16倍或者8倍获取到高级的语义特征，但是这样的特征丢失了细粒度特征，所将低层的语义特征与之结合，然后再通过双线性插值或者上采样将结果输出成与输入图片大小一致，通道数为分类个数加上背景数。下面是以mobilenet网络作为模型的，但是该网络的倒数第三层的步长由2变成了1，因为原来的网络的下采样适用于分类网络的，但是对于该语义分割任务
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2024-03-29 13:19:50
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图像分割总结 图像分割有传统的分割方法和用深度学习分割的方法，本文的总结主要是对深度学习的分割方法做一些概述，然后对一个分割代码进行解析，后续有新的收获将会继续更新。 主流的图像分割算法都是基于U-net的全卷积神经网络，不同的研究是在这个网络框架的基础上进行改进。关于U-net网络结构，网上概述很多，百度查询即可。 图像分割有点类似于分类算法，不同于分类是对网络提取出来的特征进行分类，其labe
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2024-06-10 16:14:40
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写在前面：本人刚刚入门NLP，希望通过记录博客来巩固自己的知识，增进对知识的理解。在之前的博客，我们进行了CRF的原理探寻以及借助CRF工具包实现各类序列标注任务，如中文分词、NER、拼音输入法等等。现在，让我们再上一个台阶，从统计自然语言模型到神经网络自然语言模型。由于最近在进行阅读理解（machine reading comprehension）的学习和实操，因此选择bert这一微调模型的经典
# 如何实现NLP根据文章回答问题
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用自然语言处理（NLP）来实现根据给定文章回答问题的功能。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你从头开始了解这个过程，并指导你如何使用相应的代码来完成这个任务。
## 流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程，可以用下表展示具体的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备
原创
2024-04-10 04:13:42
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在cv领域，会经常见到“语义分割”、“实例分割”这两个名词，本文就来解释下他们分别是什么意思，又有什么区别。目录语义分割和实例分割语义分割实例分割总结语义分割和实例分割在开始这篇文章之前，我们得首先弄明白，什么是图像分割？我们知道一个图像只不过是许多像素的集合。图像分割分类是对图像中属于特定类别的像素进行分类的过程，属于pixel-wise即像素级别的下游任务。因此图像分割简单来说就是按像素进行分
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2023-12-16 20:49:11
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实例分割实例分割（instance segmentation）的难点在于： 需要同时检测出目标的位置并且对目标进行分割，所以这就需要融合目标检测（框出目标的位置）以及语义分割（对像素进行分类，分割出目 标）方法。实例分割–Mask R-CNNMask R-CNN可算作是Faster R-CNN的升级版。 Faster R-CNN广泛用于对象检测。对于给定图像，它会给图中每个对象加上类别标签与边界框
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2024-07-23 09:35:03
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效果图 在我的上一篇文章已经介绍过如何实现图片压缩,本篇文章主要讲解在此基础上单独实现的图片裁剪功能.点击选择文件上传一张图片,点击裁切时会出现裁剪框,移动或拉伸裁剪框会在下方生成裁剪后的图片.点击下拉框选择裁剪图的压缩比例
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2023-10-27 09:09:55
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code split : 代码分割，会将代码分离到不同的bundle中，然后进行按需加载这些文件,不做代码分割就把所有js代码内容打包到一个文件中,这个文件非常的大,影响加载速度。代码分割的3种方式1.多入口多入口:有多个入口,最终输出就有多个bundle 适用于多页面在webpack.config.js的entry配置多入口 entry: {
// 多入口配置
main: './s
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2021-01-22 20:31:29
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本文主要参考这两篇博客，并实现了代码，原博主没有给出数据集，我当时数据集下载也是出错，我会把代码数据集和训练的model的代码全分享一下： data下的dataset里面有五个文件夹数据集，其中CamVid是源数据集，需要把源数据集文件建成文件夹，我都建好了，直接用就行。 Models下有FCN8-FCN32-SEGNET-UNET的py文件，以及生成的模型的png照片。 output输出有四个
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2024-09-01 20:42:22
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自Enterprise Library 1.1 推出以来，Terry写了一系列的关于Enterprise Library的文章，其中得到了很多朋友的支持，在这里一并表示感谢。为了方便大家的阅读，这里我做了一下整理与分类。
第Ⅰ部分：Enterprise Library 1.1 Step By Step
1．Enterprise Library Step By Step系列（一）
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原创
2006-08-01 08:35:00
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自Enterprise Library 1.1 推出以来，Terry写了一系列的关于Enterprise Library的文章，其中得到了很多朋友的支持，在这里一并表示感谢。为了方便大家的阅读，这里我做了一下整理与分类。第Ⅰ部分：Enterprise Library 1.1 Step By Step1．Enterprise Library Step By Step系列（一）：配置应
原创
2021-07-31 10:07:17
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https://github.com/lsh1994/keras-segmentation
原创
2023-01-16 09:05:25
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Python代码块首先说明一下Python代码块的问题。Python有着严格的代码缩进要求，对于有C++、Java等编程经验的人来说，区分代码块是以花括号{}形式进行划分的。但对于Python来说，Python区分代码块是以缩进形式进行划分的，即属于同一个代码块的代码有着相同的缩进，所以，在Python中，千万不要随意添加空格，一般我们使用Tab制表符进行缩进，每次缩进为一个制表符长度，即4个空格
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2023-10-08 12:25:24
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话不多说 直接上结果！ 上图为效果图！1.定义数据集用于训练目标检测、实例分割和人员关键点检测的参考脚本允许轻松地支持添加新的自定义数据集。数据集应该从标准 torch.utils.data 继承。类，并实现 _ _ len _ _ 和 _ _ getitem _ _。 我们需要的唯一特性是数据集 _ _ getitem _ _ 应该返回: image:PIL大小图像（高、宽） target：包含
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2023-07-14 23:07:10
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省略废话。1.ES6之前两个比较流行的模块机制CommonJS和AMD。CommonJS模块就是对象，加载模块时加载的是拷贝；而ES6加载的是对export的变量的引用。2.ES6模块不是对象，使用可出现在模块顶层任何位置的export显式指定输出的代码（变量、函数、class）：export: export var name='microsoft'; ---another examp
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2024-08-26 17:37:14
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