最近在看APUE，其中的一章谈到了文件系统，所以我在这里把linux 虚拟文件系统的相关内容做一个简单总结，其中会有部分源码，但不是很深入。在上回的blog中，我们初步遇到了几个数据结构，还是从现象出发，逐步深入。我们已经了解到在进程描述符中与文件系统相关的数据结构有"structstruct fs_struct {
int users;
spinlock_t lock;
seqcount_
1.背景Leetcode专栏目的：希望给学习算法的朋友提供一些想法，也希望有大佬能够通过评论提供宝贵的意见。Leetcode专栏方式：将展示实现代码的多种实现方式，并且对算法复杂度进行比较。由于笔者偏好，代码全部使用python实现。本期题目： https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array/2.解题方式本题
Python是一门非常简洁的语言，对于数据类型的表示，不像其他语言预定义了许多类型（如：在C#中，光整型就定义了8种），它只定义了六种基本类型：字符串，整数，浮点数，元组，列表，字典。通过这六种数据类型，我们可以完成大部分工作。但当Python需要通过网络与其他的平台进行交互的时候，必须考虑到将这些数据类型与其他平台或语言之间的类型进行互相转换问题。打个比方：C++写的客户端发送一个int型(4字
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2023-09-20 08:48:25
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# 如何实现Python中的IOU计算
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会需要计算两个物体之间的交并比（IOU）来评估它们的相似度。在Python中，我们可以使用简单的方法来实现IOU计算。下面我将向你展示一个完整的流程，让你了解如何实现这一功能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现IOU计算的流程。我们可以将这个流程分解为以下几个步骤：
```mermaid
sta
原创
2024-05-14 06:01:07
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# Python求IOU
## 介绍
在计算机视觉领域，IOU（Intersection over Union）是一种常用的评估指标，用于衡量目标检测算法的精度。IOU是通过计算预测框与真实框的交集与并集之间的比例来衡量两个框之间的重叠程度。
本文将介绍如何使用Python计算IOU，并提供了代码示例。我们将从IOU的定义开始，然后逐步解释如何实现它。
## IOU的定义
IOU的计算公式如
原创
2023-09-10 03:18:31
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在处理“iou python daima”问题时，我们需要系统性地进行分析与解决。本文将分成几个部分，详细介绍如何定位问题和提出实施方案，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和迁移指南。
我们首先进行环境预检，以确保系统满足运行要求，以便后续步骤顺利进行。
## 环境预检
在开始之前，确认一下你的系统环境是否符合要求：
| 系统要求 | 版本
# IOU（交并比）算法及其在Python中的实现
在计算机视觉和图像处理领域，IOU（Intersection Over Union，交并比）是一种广泛使用的评估指标，特别是在目标检测任务中。IOU的主要目标是衡量两个对象（通常是预测框和真实框）之间的重叠程度。本文将介绍什么是IOU，它的计算方法，以及如何在Python中实现IOU的计算。
## 什么是IOU？
IOU的定义为两个区域交集
标签：通过利用PYTHON 设计处理计算器的功能如：1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 ))- (-4*3)/(16-3*2))我的处理计算基本思路是：解题思路是，需要优先处理内层括号运算－－外层括号运算－－先乘除后加减的原则：1、正则处理用户输入的字符串，然后对其进行判断，判断计算公式是否有括号，有
第一步配置网络确保网络通畅，dns能解析第二步 vi /etc/yum.repos/iou-web.repo [iou-web] name=IOUWeb Interface baseurl=http://public.routereflector.com/iou-web/yum enabled=1 gpgcheck=1 gpgkey=http://p
原创
2013-08-27 17:07:38
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在VMware 15上安装Linux IOU可能是许多网络工程师或爱好者的一个常见需求。IOU（IOS on Unix）是Cisco开发的一种软件，可以模拟Cisco IOS路由器的功能，让用户可以在普通PC上运行和测试Cisco路由器配置，而无需真正的硬件设备。通过在VMware上安装Linux IOU，用户可以方便地进行网络实验和测试，提升自己的技术水平。
首先，要在VMware 15上安装
原创
2024-04-10 11:29:24
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如果你不知道自己要驶向哪个港口，那么无论是东南风还是西北风，对你都无所谓的。--《极简主义》范式二：弄明白要做什么，那就成功一半了0.引子IOU中文名叫交并比，见名知意就是交集与并集的比值。是在目标检测中常用的算法IoU原理如上图所示，就是计算上面阴影部分与下面阴影部分的比值。我们来拆分一下任务，分子部分就是Box1与Box2交集的面积，先设为A1。分母部分是Box1与Box2并集集的面积，设为A
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2023-10-21 18:23:17
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# 使用Python和NumPy计算IoU (Intersection over Union) 的步骤指南
在计算机视觉中，IoU（交并比）是一个广泛应用的指标，常用于评估物体检测模型的性能。而在Python中，使用NumPy库可以方便地进行计算。本文将引导你一步步地实现IoU的计算。
## 计算IoU的流程
首先，我们需要明确一下计算IoU的基本步骤。以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤
https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81629492 计算两个矩形的交并比，通常在检测任务里面可以作为一个检测指标。你的预测bbox和groundtruth之间的差异，就可以通过IOU来体现。 #!/usr/bin/env python #
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2020-09-27 23:57:00
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IoU 简介及原理概述 Intersection over Union（IoU）是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准（摘自：百度百科）。通过其英文名可以很直观的看出其计算方法：交并比，即检测的边框结果与真实的边框结果的交集比上它们的并集，其取值范围限制在[0, 1]。 IoU 的定义如下图所示： 计算方式如下：（1）计算两个检测框的交集面积；（2）计算两个检测
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2024-05-31 11:59:21
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目录一. IoU介绍二. 计算思路2.1 相交的情况2.2 不相交情况三. 代码 一. IoU介绍IoU，即 intersection over Union，就是两个矩形框的交集面积与他们并集面积的比值。（其实也不一定是矩形框，这里以矩形框进行说明）IoU也是一种算法性能的指标，例如在语义分割时就会用IoU来衡量分割效果的好坏。举例说明，如下图所示:已知：左边的矩形框假设为N，左上角坐标为(x1
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2023-08-16 19:10:40
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# 使用 PyTorch 计算模型输出的 IOU（Intersection over Union）
在目标检测与图像分割等视觉任务中，评估模型的性能是至关重要的。一个常用的评价指标是 **Intersection over Union (IOU)**，它用于衡量预测结果与真实标注区域的重叠程度。本文将介绍如何在 PyTorch 中计算模型输出的 IOU，并提供一个实际的示例。
## IOU 的
原创
2024-10-15 04:22:05
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图像分割常见指标计算指标解释IOU，Jaccard indexDice coefficient，F1-scoreAccuracyPrecisionRecall,SensitivitySpecificity代码计算 指标解释开始之前需要了解混淆矩阵的知识。另外我还在公式中添加了1e-7作为分子。原因为了避免代码中出现分子为0的情况。本次介绍时，直接写到公式里面。混淆矩阵如图，如何看呢？在进行图像分
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2023-10-18 17:48:10
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这里介绍一下iou的web版本工具的安装及使用过程一、使用软件：Vmware Workstsstion 9.0以上版本或者最新的Vmaare Player工具UD VM REV v21软件，它包含四个文件UD IOU v21 REV.mfUD IOU v21 REVUD_IOU_v21_REV-disk1UD_IOU_v21_REV-disk23.cisco的Secure CRT或者putty工具
原创
2014-12-14 17:14:44
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#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = "KingRumn"
'''
基础IO操作
文件读写、StringIO、BytesIO、文件和目录操作、序列化
'''
from io import StringIO
from io import BytesIO
import os
import pick
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2023-07-15 13:48:11
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一、前言 最近在对实验的测试结果进行统计，需要对代码进行相应的修改来对IOU进行计算，在网上找了一些关于IOU的资料，对IOU有了一定的理解，于是就想做一个随笔以提醒自己。二、IOU介绍 首先我们要先知道IOU是什么东西。交并比（Intersection-over-Union，IoU），是产生
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2023-10-18 20:08:24
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