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全景图像捕捉360°的视场（FoV），包含了对场景理解至关重要的全向空间信息。然而，获取足够的训练用密集标注全景图不仅成本高昂，而且在封闭词汇设置下训练模型时也受到应用限制。为了解决这个问题，论文定义了一个新任务，称为开放全景分割（OpenPanoramicSegmentation，OPS）。在该任务中，模型在

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ansible基础配置ansible的hosts文件sudovim/etc/ansible/hosts添加以下内容client1client2client3测试ansible能否通命令ansible[主机名]-mping-o#-O简洁输出例：ansiblelocalhost-mping-oansibleclient1-mping-o可以看到结果如下ping自己

环境准备最好准备一个纯净的Linux系统，可以通过vmware创建虚拟机，或者使用docker 构建一个centos或者 ubuntu系统。主机我是windows系统，本机上安装vscode，通过vscode安装remotessh插件，连接Linux虚拟机，vscode上直接可以打开远程虚拟机中工作区，进行软件开发，比较方便。主要还是c

描述请写一个整数计算器，支持加减乘三种运算和括号。数据范围：0≤∣s∣≤1000≤∣s∣≤100，保证计算结果始终在整型范围内要求：空间复杂度： O(n)O(n)，时间复杂度 O(n)O(n)示例1输入："1+2"返回值：3示例2输入："(2*(3-4))*5"返回值：-10示例3输入："3+2*3*4-1"返回值：26一、使

SpringBoot中使用Redis1.在本地或者云端安装redis服务2.项目中使用2.1引入依赖<!--redisstart--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artif

1.bitXor/*1*bitXor-x^yusingonly~and&*Example:bitXor(4,5)=1*Legalops:~&*Maxops:14*Rating:1*/intbitXor(intx,inty){return~((~x)&(~y))&(~(x&y));}思路：2.tmin*tmin-returnm

依赖两个app官方文档一个是Shizuku,可以直接安装另一个是AppOps,需要通过adb安装#通过adb启动Shizuku服务adbshellsh/sdcard/Android/data/moe.shizuku.privileged.api/start.sh#安装AppOpsadbinstall-i'com.android.vending'appops-v9.0.7.r1708.5

参考：https://ops-coffee.cn/s/x48wmx_k55hmPfZL0tyBYQ.htmlRedis删除特定前缀key的优雅实现还在用keys命令模糊匹配删除数据吗？这就是一颗随时爆炸的炸弹！Redis中没有批量删除特定前缀key的指令，但我们往往需要根据前缀来删除，那么究竟该怎么做呢？可能你一通搜索后会得到下边的答

第一部分：redis的下载安装百度网盘下载：通过百度网盘分享的文件：Redis-x64-5.0.14.zip链接：https://pan.baidu.com/s/1GEQj4p0l4fy1DzwCIknpRg?pwd=qokq 提取码：qokq --来自百度网盘超级会员V5的分享第二部分：安装（1）双击打开软件（2）点击next（3）点击next（4）更改路径，点击next

题目描述你现在是一场采用特殊赛制棒球比赛的记录员。这场比赛由若干回合组成，过去几回合的得分可能会影响以后几回合的得分。比赛开始时，记录是空白的。你会得到一个记录操作的字符串列表ops，其中ops[i]是你需要记录的第i项操作，ops遵循下述规则：整数x：表示本回合新获

你现在是一场采用特殊赛制棒球比赛的记录员。这场比赛由若干回合组成，过去几回合的得分可能会影响以后几回合的得分。比赛开始时，记录是空白的。你会得到一个记录操作的字符串列表 ops，其中 ops[i] 是你需要记录的第 i 项操作，ops 遵循下述规则： 1.整数 x -表示本回合新

日期心得什么是函数式自动微分，在日常的模型训练中，涉及到复杂的数学公式如何转换为机械语言，通过本次的学习，使我了解到了如何去做梯度计算，通过梯度计算，设计损失函数，有一步步优化代码。昇思MindSpore基础入门学习函数式自动微分(AI代码解析)函数式自动微分神经网络的

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embedding_column和featurecolumn是什么区别？embedding_column是featurecolumn的一种类型embeddingcolumn体现在graph上和代码上是这样的这是一个featurecolumn的例子，能够能好的理解featurecolumn和embeddingcolumn的关系Featurecolumn的计算大概分两步第一步

给定n个结点，q次询问，每次询问分为三类：1xy，将x和y两个点连通，如果已经连通则不操作。2，撤销上一次连通操作，如果全部撤销完了则不操作。3xy，询问x和y是否连通。对于每个询问3，输出结果YES或NO。提示：可销撤并查集，使用按秩合并或启发式合并，不能用路径压缩。合并时记录操作的结点

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