复制粘贴后显示“运行时错误53,文件未找到mathpage.wll”解决方案（全用图片展示）：1、添加图片中的路径和描述2、找到下面这两个文件3、分别拷贝到下面的这个两个目录即可
torch-sparse是torch-geometric下面的包，我之前装这俩的时候都是直接用pip install xxx这样的方式，遇到各种问题。下面是正确的安装步骤「我linux电脑的cuda版本是11.1」1、访问下面的链接https://pytorch-geomet
直接上干货1、输入blkid2、找到格式为ext4格式的磁盘，我的是/dev/sda1，然后输入修复命令fsck -t ext4 /dev/sda1，一路狂按yes，最后reboot重启即可
官网很详细Linux版本:第一步:sudo apt install curl gnupgcurl -fsSL https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | gpg --dearmor > bazel.gpgsudo mv bazel.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/echo "deb [arch=amd64] https://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | s
1、点击代码块，会生成、、、html …… 、、、的部分（见下图）2、将上面的html改为c或Java即可（效果见下图）
RCNN的一个大缺点：由于每一个候选框都要独自经过CNN，这使得花费的时间非常多。解决：共享卷积层，现在不是每一个候选框都当做输入进入CNN了，而是输入一张完整的图片，在第五个卷积层再得到每个候选框的特征引入了单层SSP Net的网络层，叫做ROI Pooling，这个网络层可以把不同大小的输入映射到一个固定尺度的特征向量，而我们知道，conv、pooling、relu等操作都不需要固定size的输入，因此，在原始图片上执行这些操作后，虽然输入图片size不同导致得到的feature ma...
动态规划：将一个问题拆成几个子问题，分别求解这些子问题，即可推断出大问题的解。判断一个问题能否使用DP解决：能将大问题拆成几个小问题，且满足无后效性、最优子结构性质DP的核心思想：尽量缩小可能解空间。暴力做法是枚举所有的可能解，这是最大的可能解空间。DP是枚举有希望成为答案的解。这个空间比暴力的小得多。参考阮行止的回答例1、青蛙跳台阶问题题目链接思想对该问题进行抽象，n个阶梯，每个阶梯都代表一个位置，然后将这个n个位置相连（只能用长度为1和2的线）这个问题就转化成了从 位置0 到
计算机网络和因特网1.1什么是因特网?1,描述因特网的具体构成(基本硬件和软件组件)2,根据为分布式应用提供服务的联网基础设施来描述因特网1.1.1具体构成描述**主机****端系统**端系统通过 **通信链路** 和 **分组交换机** 连接到一起链路的 **传输速率** :bit/s**分组**:当一台端系统向另外一台端系统发送数据时,发送端系统将数据分段,并为每段加上首部字节,由此形成的信息包分组交换机:**路由器**(用于网络核心)和**链路层交换机**(用于接入网)
问题描述下载TCGA-BRCA【乳腺癌数据】，但是中间有下载出问题的文件夹（里面的格式不是.svs格式，是partial.格式），上篇博客用的删除操作因为数据量很大，删除错的话，下载就难，所以我就尝试转用剪切的操作，解决import osimport shutilfrom shutil import movepath1 = "C:/Users/Administrator/Desktop/test" #需要复制的文件所在地址path2 = "G:/" #目标地址filename_list
YOLOv3增量的改进You Only Look Once：（创造性的将候选区和对象识别这两个阶段合二为一，看一眼图片（不用看两眼哦）就能知道有哪些对象以及它们的位置）说的是只需要一次CNN运算实战：使用yolov3完成肺结节检测（Luna16数据集）及肺实质分割：https://blog..net/qq_24739717/article/details/97112144从零开始实现YOLO v3（Part cn
sudo apt-get install libreoffice
# 目标1：将list中存在的特征名称所对应的特征列筛选出来，存入csv文件中# 1、从txt文件中将500个特征存入list中（简单）# 2、读取csv文件，并且判断csv中的列的名称是不是在list中，若是则存入新的csv中import pandas as pdfile = open("C:/Users/Administrator/Desktop/cnv.txt","r")# print(file)featureList = []for line in file.readlines()
import matplotlib.pyplot as plt# x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 5
cd 到目标目录./xxxx 例如我的是： ./mrmr如果出现bash: ./xxxx:权限不够到右键属性xxxx，在权限里，将“允许作为程序执行文件(E)”打钩
1、进入命令行在ubuntu下按ctrl+alt+f1进入命令行界面2、输入账号密码3、卸载原驱动sudo apt-get remove nvidia-* 4、安装（先找到自己的驱动目录，然后安装）如：cd download或者cd downloadslssudo sh xxx.run6、重启sudo reboot7、在终端输入nvidia-smi检测是否安装成功...
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