一.引言    相信大家都对YOLO算法的改进有了或多或少的了解，当然我也不例外，本文默认大家已经会进行yolo改进，接下来给大家讲一个在训练过程中遇到的一个非常非常very“棘手”的错误，就是你的数据集可以训练，但是训练过程种验证的时候报错了，这个错误卡了我4个小时呜呜呜，并

OSI七层模型指的是：物理层(PhysicalLayer):传输比特流，关注的是物理连接的建立和维护，例如网线、光纤、无线电波等。它定义了电压、电流、线缆规格等物理特性。数据链路层(DataLinkLayer):在物理层的基础上，建立相邻节点之间的连接，并进行错误检测和纠正，确保数据的可靠

问题在使用wordpress的媒体库的过程中我发现，我上传一张图片，但是在服务器的文件中会自动裁剪处多张不同尺寸的图片，这样在不需要的情况下，会造成存储压力解决1.wordpress后台设置打开wordpress的后台设置→媒体把这里的勾选去掉然后保存更改2.代码内修改代码文件路径/wp-con

右手坐标系//每秒转一圈constclock=newTHREE.Clock()functiontick(){consttime=clock.getElapsedTime()mesh.rotation.y=time*Math.PI*2//一秒转一圈renderer.render(scene,camera)window.requestAnimationFrame(tick)}tick()const

原题链接题解给定一系列关系，然后求出最多有几个坏人关系如下：1.如果\(A\)说\(B\)是好人若A是好人，则B也是好人若A是坏人，则B也是坏人2.如果A说B是坏人若A是好人，则B是坏人若A是坏人，则B是好人我们构建集合，令其含义为：只要有一个人身份确认，那

python绘制多级饼图（分层饼图）介绍效果代码介绍多级饼图展示了数据的层次结构，其中每个级别表示数据的一个层次。我们可以使用matplotlib绘制多级饼图。效果代码importmatplotlib.pyplotasplt#示例数据outer_labels=['CategoryA','CategoryB','Categor

原题链接题解1.具体去考虑每个集合所包含的元素及其大小个数是非常繁琐的，所以我们考虑每个元素对答案的贡献2.令\(f[now]\)代表以\(now\)为根节点的答案\(sizes[now]\)代表以\(now\)为根节点所包含集合的个数更新过程如下：\(f[now]+=f[next]*(sizes[now]+1)+f[now]*s

原题链接WARNING!!!使用map代替数组不再可靠，因为map的插入查找修改复杂度均为\(O(logn)\)，即使unorder_map也不行！！！题解我们发现，当一个节点的深度之和已知时（这里认为是根节点），其相邻节点的深度之和也可通过某种方程转移而得，有人称这种方法为换根DP具体的，将树拆开成图（求深度之和

1publicstaticvoidmain(String[]args){2try(3//定义字符输入流与文件相通4BufferedReaderbr=newBufferedReader(newFileReader("src/test.txt"));5//定义字符输出流与文件相通6

我的代码：#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;constintN=1000;intn;chars[N][N];voidwork(intx){if(x==1){s[0][0]='*';return;}work(x-1);for(inti=0;i<(1<<x-2);i++)for(intj=(

主要作用在启动web应用程序和加载应用程序的内容之间创建了一个平滑的过渡。使用方式<linkrel="manifest"href="/manifest.json"/>manifest.json{"name":"HackerWeb","short_name":"HackerWeb","start_url":

img标签的srcset可以用来处理页面在不同像素密度终端设备上对图片的选择性展示sizes作用就在于告诉浏览器根据【屏幕尺寸]和【像素密度】的计算值从srcset中选择最佳的图片源。<imgsrc="density-x1.jpg"srcset="density-x1.jpg1x>1.如果当前浏览器不认识srcs

做不动那么多题了，来个GG就是问你一棵树能切成多少个大小为3的链，想了半天，想过dp啥的，但是后来发现这个贪心就好了，可以证明贪心找不到的，其他方法也找不到好久没复健了，这是第一次，感觉以后要多做题才可以#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;constexprintlimit=(4e

一、选题背景随着互联网和移动互联网技术的不断发展，电子商务已经成为了一个全球性的发展趋势。越来越多的商家和消费者都开始使用电子商务平台进行线上交易，这在一定程度上改变了传统商业模式，并且对于消费者而言，电子商务平台也提供了更为便捷的购物体验。因此，对于电子商务销售的分

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：      2.算法涉及理论知识概要      对于PMSM，使用MATLAB内部自带的模型进行建模，在simulink中选择PermanentMagnetSynchronousMachine，如图3.1所示。           永磁同步电机模型PMSM如图1所

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：  2.算法涉及理论知识概要       SHEPWM是特定谐波消除脉宽调制，即通过开关时刻的优化选择，产生PWM来消除选定的低次谐波。         MATLAB仿真中的SHEPWM的发波采用S函数编写，S函数是一种用于描述Simulink仿真模块

需求描述使用分页组件中添加sizes信息，也就是一个下拉框，用户可以选择当前页的数据量<el-paginationbackgroundv-model:current-page="currentPage"v-model:page-size="pageSize":total="total":page-sizes="[5,10,15,20,25]"@current-change="

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：  2.算法涉及理论知识概要        自抗扰控制器主要由三部分组成：跟踪微分器(trackingdifferentiator)，扩展状态观测器(extendedstateobserver)和非线性状态误差反馈控制律(nonlinearstateerrorfeedbacklaw)。自抗

2023-05-07：给你一个大小为nxn二进制矩阵grid。最多只能将一格0变成1。返回执行此操作后，grid中最大的岛屿面积是多少？岛屿由一组上、下、左、右四个方向相连的1形成。输入:grid=[[1,0],[0,1]]。输出:3。来自亚马逊、谷歌、微软、Facebook、Bloomberg。

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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要MPPT控制器的全称是“最大功率点跟踪”（MaximumPowerPointTracking）太阳能控制器，是传统太阳能充放电控制器的升级换代产品。MPPT控制器能够实时侦测太阳能板的发电电压，并追踪最高电压电流值(VI)，使系统以最大功率

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：          其对比仿真结果可知，原系统需要在150之后才开始收敛，PID是在50开始收敛，而采用WNN之后，系统用在经过短暂的抖动之后，迅速收敛。 2.算法涉及理论知识概要        随着电力工业的市场化改革、厂网分开,跨区

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1非线性系统反馈线性化反馈线性化的步骤：（1）目标线性系统（2）线性化系统镇定（3）从非线性系统到线性化系统---反馈线性化2搭建仿真系统MATLABFunction程序%系统functionfx=fcn

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