张士玉小黑屋

1、其它语言华为OD机试真题目录华为OD机试（JAVA）真题目录汇总华为OD机试（C++）真题目录汇总华为OD机试（JavaScript）真题目录汇总2、Python语言实现华为OD机试目录1.华为OD机试真题Python实现【火星文计算】真题+解题思路+代码（2022&2023）2.华为OD机试真题Python实现【简易内存池】真题+解题思路+代码（2022&2023）3.华为OD机试真题Python实现【压缩报文还原】真题+解题思路+代码（2022&2023）4.华为OD机试真题Python实现【数组合并】真题+解题思路+代码（2022&2023）5.华为OD机试真题Python实现【特异性双端队列】真题+解题思路+代码（2022&am

本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052这是目录Tensor的分块Tensor的变形Tensor的排序Tensor的极值Tensor的in-place操作Tensor是PyTorch中用于存储和处理多维数据的基本数据结构，它类似于NumPy中的ndarray，但是可以在GPU上进行加速计算。在使用Tensor进行深度学习模型的构建和训练时，我们经常需要对Tensor进行一些操作，例如分块、变形、排序、极值等。本文将介绍这些操作的方法和用途，并介绍一种特殊的操作方式：in-place操作。Tensor的分块Tensor的分块（chunking）是指将一个大的Tensor沿着某个维度切分成若干个小的

?今日学习目标：用ElementPlus实现列表界面?创作者：颜颜yan_✨个人格言：生如芥子，心藏须弥⏰本期期数：第四期?专栏系列：Vue3文章目录前言效果图目录简介修改vite配置文件ElementPlus简介ElementPlus安装和引用table完成列表界面运行vue项目总结前言哈喽大家好，本期我们用ElementPlus实现列表界面，我们先用vue+vite创建一个vue项目，创建项目可以参考：利用vite创建vue3项目噢~效果图目录简介创建项目成功后，目录如下?.vscode：vscode的配置文件node_modules：执行npm时初始化的包文件public：存放公共资源src：存放静态资源，重要文件components：组件文件夹A

题目描述给定一组数字，表示扑克牌的牌面数字，忽略扑克牌的花色，请按如下规则对这一组扑克牌进行整理：步骤1. 对扑克牌进行分组，形成组合牌，规则如下：当牌面数字相同张数大于等于4时，组合牌为“炸弹”；3张相同牌面数字+2张相同牌面数字，且3张牌与2张牌不相同时，组合牌为“葫芦”；3张相同牌面数字，组合牌为“三张”；2张相同牌面数字，组合牌为“对子”；剩余没有相同的牌，则为“单张”；步骤2. 对上述组合牌进行由大到小排列，规则如下：不同类型组合牌之间由大到小排列规则：“炸弹”>“葫芦”>“三张”>“对子”>“单张”；相同类型组合牌之间，除“葫芦”外，按组合牌全部牌面数字加总由大到小排列；“葫芦”则先按3张相同牌面数字加总由大到

全服第一大佬别名修仙手游反馈修为？我氪金十亿！这书写得真是超精彩超喜欢，作者黑红花片把人物、场景写活了，给人一种身临其境的感觉，小说主人公是林宇，《全服第一大佬》这本全服第一大佬,林宇,游戏体育,重生,网游的标签为游戏体育、重生、网游并且是重生、类型连载中，最新章节第123章灵根反馈，五坨合一？，写了29.1万字！一、作品介绍《全服第一大佬》小说是网络作者黑红花片的倾心力作，主角是林宇。主要讲述了：这种东西都信？看着小光那满脸震惊的样子，林宇却没有着急解释他低下头，看了看手机屏幕上的时间然后，嘴角上扬，缓缓说道：“距离反馈修为，还有三分钟！”……就在林宇和小光两兄弟在书房里看游戏公告的时候游戏中的逸风真人，也就是货车车队老板兼队长高盛，开着领头的一辆货车，带着自己的车队来到了一条小路上

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一、安装项目所需依赖videojs依赖：npminstall--save-devvideo.jselementui依赖（这个图方便就不按需引入了）：npmielement-ui-S二、main.js修改增加以下几行：importvideojsfrom'video.js'importelemenuifrom'element-ui'import'element-ui/lib/theme-chalk/index.css';Vue.prototype.$videoJs=videojs;Vue.use(elemenui)三、准备html结构1、准备两个组件在components文件夹下创建两个组件videoComponent和videoPlayer—

1.摘要2020年Transformer在CV领域一炮打响，谷歌提出的VisionTransformer(ViT)(AnImageisWorth16x16Words，模仿“AnImageisWorthathousandWords”)再次横空出世，只是简单的将图片切成16X16的patch，扔到原封不动的NLP的Transformer中，结果竟然就一骑绝尘，表现超过了一众沉淀了多年的CNN，最神奇的是，它完全不考虑图像的特点，什么CNN的平移不变性(TranslationalInvariance)和局部性(Locality)统统都没有考虑，只要把图像打成patch后，丢到Transformer就成，和NLP的Sequence处理方法完全一样，这也再次诠释了"A

项目介绍基于yolov5识别视频中的行人，上传一个视频，识别视频中行人的个数和对行人进行追踪定位。识别效果：图片版本：视频效果：基于yolov5的行人追踪识别计数_哔哩哔哩_bilibili主要的代码： importtorch,sys,argparse,cv2,os,timefromdatetimeimportdatetimefromself_utils.multi_tasksimportCounting_Processingfromself_utils.overall_methodimportObject_Counter,Image_Capturefromdeep_sort.configs.parserimport

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