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DeepLab Demo

入图片的URL地址 测试

Linux C-完美解决segmentation fault (core dumped)

int main() { student* stu=NULL; stu- age=18; strcpy(stu- no,"20144834638"); printf("name:%s, no: %s, sex: %s, age: %d",stu- name,stu- no,stu- sex,stu- age); } 解决办法:为指针变量分配一个地址空间,完美解决。 #include #include #include #define OVERFLOW 0 #define OK 1 #define LIST_INIT_SIZE 100 #define LISTINCREMENY 10 typedef struct{ char no[20]; stu=(student *)malloc(LIST_INIT_SIZE*sizeof(student)); } 运行结果:已经可以正常操作指针了 image.png

简单逆向题出题与逆向

if(getchar()=='\n') temp=' '; fgets(key,100,stdin); L=strlen(key); printf("%c", str1[i]); } putchar(ch); } 最后解得flag为:KLDQCUDFZO

我们是怎样10步做好品牌策划的

我们是怎样10步做好品牌策划的 核心层、核心价值 上海昂册信息科技有限公司--一念优雅高端女装--品牌全案服务 第二层、品牌定位STDP S-Segmentation 消费者细分 T-Targeting 目标市场选择 D-Differentiation 锁定差异化 P-Positioning 核心定位策略 第三层、核心商业模式 客户价值主张 盈利模式 关键资源 关键流程 9个要素:核心价值细分、消费者目标群体、分销渠道、客户关系、价值配置

利用FCN-8s网络训练自己数据集(NYUD为例)

astype(np.uint16) for (x,y), value in np.ndenumerate(label): label[x,y] = self.class_map[0][value-1] label = label.astype(np.uint8) 以上配置全部结束,开始进行模型训练: cd nyud-fcn32s-color mkdir snapshot python solve.py 大概迭代150000次以后,就可以达到论文描述的精度.测试单张图片 在fcn源码文件夹,找到infer.py,重命名为test.py 并修改: im = Image.open('/home/li/Documents/fcn.berkeleyvision.org/nyud-fcn32s-color/test.png') .

C++类型小记

C++类型小记 最近在项目中遇到一个很有意思的问题。简单重现一下,大概是如下情况。 在文件f1.cpp中定义字符串 char str[16] = "abcdefg"; 在其他文件中,比如f2.cpp中使用extern进行一下声明 extern char *str; //32位 sizeof(str); //16 sizeof(pstr);

Android 基于开源Countly的App统计平台开发 [2]源码分析

Log.e("Countly", "No carrier found"); } /** * * 把所有event转化成一个String,这个方法是将event转换成list然后调用join * @param collection * @param delimiter * @return */ private static String joinEvents(Collection collection, String delimiter) { List strings = new ArrayList (); } /** * 注意这个方法,是唯一能导致自定义的event(即不是connection)上传到服务器的 * @param events */ public void recordEvents(String events) { String data;

【心得】strcat函数的实现与应用

} 当时少写了 str1 [len1+len2]= '0';='\0') pt++; strcat(dest, src); } VC++: cmd: dest:[屯蚖orld] gcc: dest[World] VC++中, "aaa"被新分配的内存地址的值覆盖。由于新分配的内存地址的值并未初始化(除了dest+3位置上赋值为'0'), 所以出现乱码。"World"的第一个字母W(1字节)被a的第三个字符组合成了汉字“蚖”(2字节)。 那么,先分配内存,然后赋值:char *dest = (char *)malloc(1024); strcpy (dest,"aaa");

Swift3.0朝圣之路-objc_setAssociatedObject绑定Block闭包编译报错

Swift3.0朝圣之路-objc_setAssociatedObject绑定Block闭包编译报错 在Swift3.0中使用Runtime中的objc_setAssociatedObject绑定Block闭包,编译时会出现报错。出错代码如下: let key: UnsafeRawPointer! = UnsafeRawPointer.init(bitPattern: "key".hashValue) objc_setAssociatedObject(self, key, myBlock, .

人工智能资料库:第17辑(20170126)

人工智能资料库:第17辑(20170126) 【代码】Pre-trained word vectors of 30+ languages 简介: This project has two purposes. First of all, I'd like to share some of my experience in nlp tasks such as segmentation or word vectors. The other, which is more important, is that probably some people are searching for pre-trained word vector models for non-English languages. Alas!

人工智能资料库:第43辑(20170311)

Here I will not explain how NN or convs work, but mainly focus on two topics: Why dense net differs from another convolution networks. What difficulties I’ve met during the implementation of DenseNet in tensorflow. 原文链接:https://medium.com/@illarionkhlestov/notes-on-the-implementation-densenet-in-tensorflow-beeda9dd1504#.

全文检索

全文检索 概念 从文本或者数据库中,不限定资料字段,自由地萃取出讯息的技术 执行全文检索任务的程式,一般称作搜索引擎, 将使用者随意输入的文字,试图从数据库中,找到符合的内容 相关议题 stemming 语根处理 token parser 符素解析器 word segmentation 断词/分词 inverted index 反向索引 和中文有关的议题:断词,语法解析,古籍议题,多语言混合 算法,搜寻策略的模型 布林

OpenStack组件 Neutron

png Neutron Server:对外提供网络API,接受请求,调用相关的project,处理这些请求。

人工智能资料库:第45辑(20170418)

人工智能资料库:第45辑(20170418) 1.【论文 代码】The One Hundred Layers Tiramisu: Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation 简介: State-of-the-art approaches for semantic image segmentation are built on Convolutional Neural Networks (CNNs).

c库函数getenv引起的core dumped

^ Segmentation fault (core dumped) 其实如果仔细看gcc编译时的警告信息,就应该马上知道问题出在什么地方。我偏觉得一个如此简单的程序,有警告也可以忽略,不看也罢。然后我想了好久,就是想不通为啥会导致core dumped。于是先man一下这个函数,解释如下: GETENV(3) Linux Programmer's Manual GETENV(3) NAME getenv, secure_getenv - get an environment variable SYNOPSIS #include char *getenv(const char *name);

分析产品数据时需要注意哪些坑?

分析产品数据时需要注意哪些坑? 提问:分析产品数据时需要注意哪些坑? 回答者凯撒follwer: 大家的讨论都很给力,我就说点我对数据分析的整体认识: 其实在之前的“游戏数据分析”的帖子里面我就已经提到了分享会中对于数据分析的误区,错误的将使用AARRR这类‘高逼格’的模型来造成一种为了数据分析而分析的误区。其实在做数据分析之前,要搞清楚两点:WHY和HOW

[Error] Segmentation fault

[Error] Segmentation fault 使用指针时最常见的错误就是没有语法错误的程序运行时直接崩溃,Debug时运行到有问题的一行是,程序崩溃,并在右下角冒出提示SIGSEGV Segmentation fault.(cb环境下),图如下: figure 1 在linux下面也经常会遇到segmentation fault,这时会返回一个信号量SIGSEGV,造成这个错误的原因主要包括: 1. SIGSEGV是访问内存时发生错误,它属于内存管理的范畴 2. SIGSEGV是一个用

计算机视觉中 RNN 应用于目标检测

4、Attentive contexts for object detection   文章利用local(多尺度的cnn特征)和global(LSTM生成)来做目标识别。用global的原因是:图像中的其他信息有利于当前box的识别,比如图像中出现其他的汽车对当前框识别为汽车的提升很大,但在文章中global的提升不是很明显,只有0.