php的引用（就是在变量或者函数、对象等前面加上&符号）在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容。与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容，在内存中存放的地址。1.变量的引用PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 <?php
$a="ABC";
$b =&$a;
echo $a;//这里输出:ABC
文章目录1. 测试函数简单的函数测试单元测试和测试用例可通过的测试不可通过的测试测试未通过时怎么办2. 测试类各种断言方法测试一个类测试 AnonymousSurvey方法setUp() 导言在编写函数或类时，还可为其编写测试。通过测试，可以确定代码面对各种输入都能够按要求的那样工作。或者在程序添加新的代码功能时，你也可以对其进行测试，确认它们不会破坏程序既有的作为。程序员都会犯错，因此每个程序
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2024-08-19 09:35:11
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目录反向传播算法定义推导过程激活函数定义性质常用的激活函数SigmoidTanhReLUsoftmax梯度消失与梯度爆炸起因出现的原因表现解决方案参考文档 反向传播算法定义反向传播（Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。 该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。 这个梯度会反馈给最优化
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2024-03-21 18:16:00
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1前言本文属于 Pytorch 深度学习语义分割系列教程。该系列文章的内容有：Pytorch 的基本使用语义分割算法讲解由于微信不允许外部链接，你需要点击页尾左下角的“阅读原文”，才能访问文中的链接，文中的所有外部链接都已使用蓝色字体标记。2项目背景深度学习算法，无非就是我们解决一个问题的方法。选择什么样的网络去训练，进行什么样的预处理，采用什么Loss和优化方法，都是根据具体的任务而定的。所以，
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2023-10-11 16:38:36
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文章目录0. 前言1. 命令与配置1.1. pytest 的基本使用1.2. 配置文件2. 代码编写2.1. 推荐的单元测试源码格式2.2. 文件/类/方法命名规则2.3. assert 相关2.4. pytest fixtures 0. 前言简介：pytest是Python的测试框架，是第三方提供的，需要额外安装包。安装方法：pip install -U pytest，之后就可以通过 pyte
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2023-08-11 13:48:38
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一、Statement方式的增删改查 1.映射文件<!-- namespace:该mapper.xml映射文件的 唯一标识 -->
<mapper namespace="org.wuchuan.entity.studentMapper">
<!-- 通过namespace.id调用具体的sql语句-->
<!--parameterType:输入参数的
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2024-09-10 10:34:59
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先决条件 Python 3.8.5，Django 3.0.8，REST框架(pip install djangorestframework)，Swagger(pip install django-rest-swagger)假定您已经在系统上安装并配置了Python。下一个任务是安装Django。首选方法是使用命令pip install Django进行安装。您可以阅读有关Django安
在本文中，我将详细介绍如何解决Python中的“test函数”相关问题。我的目标是梳理出一个清晰的解决方案，从背景到验证，每个部分都能帮助你深度理解这个问题。
为了更好地描述这个问题，我先给大家一个背景介绍。
## 问题背景
在一次代码审查中，我发现我们的测试函数存在一些异常情况。当我们运行一系列测试时，发现预期不符的现象频繁出现。这导致了项目进展的延迟，团队成员直面多个问题。
### 现
unnet
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2010-08-11 18:05:43
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前言 最近学习了Unet、Unet++和UNet3+模型，并且对这三者进行了一些研究，并将其作为组会上报告的内容，效果还是不错，因此趁自己还记得一些，写一个博客记录一下，方便后续复习，不得不说Unet模型还是很强大的，也难怪Unet模型现在很火，值得一学。一、FCN全卷积网络模型 FCN网络模型全称为全卷积神经网络模型(Fully Convolution Network)，该模型是2015年由
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2023-02-05 07:59:42
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【深度学习】总目录语义分割的U-Net网络是2015年诞生的模型，它几乎是当前segmentation项目中应用最广的模型。Unet能从更少的训练图像中进行学习，当它在少于40张图的生物医学数据集上训练时，IOU值仍能达到92%。Unet网络非常简单，前半部分作用是特征提取，后半部分是上采样。在一些文献中也把这样的结构叫做编码器-解码器结构。由于此网络整体结构类似于大写的英文字母U，故得名U-ne
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2023-02-26 19:14:00
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Unet为代表的魔改系列继上一章讲解了backbone之后，总觉得纸上得来终觉浅，还是得"宫刑"啊，开个小玩笑鉴于并非大家都能科学上网，今天不用colab，用自己的机子跑一下代码 IDE pytorch + jupyter notebook + cuda10.1pytorch等库的安装就不提了 主要推荐以下两个库 segmentation_models_pytorch和albumentations
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2023-10-11 16:51:43
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编写单元测试，运行时报下面的错误haima@haima-PC:/media/haima/34E401CC64DD0E28/site/go/src/haimait/learn/base/cheshi01$ go test
go: cannot find main module, but found .git/config in /media/haima/34E401CC64DD0E28/site/g
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2024-04-30 19:17:54
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t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。 它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。 有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的，但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。 本文将介绍 t 检验的 3 种变体、何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。单样本 t 检验单样本 t 检
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2023-09-29 12:05:05
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JavaScript中test函数方法是返回一个 Boolean 值，它指出在被查找的字符串中是否存在模式。使用方法： rgexp.test(str) 其中rgexp是必选项。包含正则表达式模式或可用标志的正则表达式对象。 str是必选项。要在其上测试查找的字符串。 JavaScript中test函数方法检查在字符串中是否存在一个模式，如果存在则返回 true，否则就返回 false。
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2023-05-27 11:53:28
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所谓的函数其实就是一个方法，就类似于我们在生活当中使用的模板模具。def test():
print('大家好')
test（）在此函数中，test是一个方法，或者说是函数。test()就是一个调用的方法。点击运行，输出结果为：大家好。def test(name):
print('Hello,'+name)
test('小王')点击运行，输出结果为：Hello，小王。在函数中，分为实参
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2023-10-27 06:19:01
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unittest unittest支持测试自动化，共享测试的设置和关闭代码，将测试集合到集合中，以及测试独立于报告框架。 unittest模块提供的类可以很容易地支持这些质量的一组测试。为了达到这个目的，unittest支持一些重要的概念：测试夹具 测试夹具代表执行一个或多个测试所需的准备以及任何关联的清理操作。这可能涉及到，例如，创建临时或代理数据库，目录或启动服务器进程。 测试
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2024-07-29 19:21:07
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继前文Unet和Unet++之后，本文将介绍Attention Unet。Attention Unet地址，《Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas》。AttentionUnetAttention Unet发布于2018年，主要应用于医学领域的图像分割，全文中主要以肝脏的分割论证。论文中心Attention Unet主要的中
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2023-06-25 17:54:41
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Unet论文地址：A Nested U-Net Architecture for Medical Image SegmentationUnet是比较早的基于深度学习的分割算法了，优点是速度真的快（P100上基于VGG的backbone能跑到50帧），同时不是太开放的场景下可以做到令人满意的分割效果，在对实时性要求较高的场合下是比较适用的（不是所有的场合都能上MaskRCNN的，Backbone大一
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2024-04-09 10:37:48
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Unet——用于图像边缘检测，是FCN的改进如上图是UNET的架构图，可以发现器输入图像和输出图像不一致，如果我们需要输入图像和输出图像一致时，在卷积时，使用padding=“SAME”即可，然后再边缘检测时，就相当与像素级别的二分类问题，用交叉熵做loss函数即可。但位置检测常用IOU作为loss函数。 个人觉得UNET的优点：1.Unet的去除了全链接层，可以接受图像大小不一致的输入
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2023-05-31 11:59:21
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