文章浏览阅读52次。我是好文章的搬运工，原文来自博客园，博主一线码农，选自”6天通吃树结构“系列，地址：http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/11/25/2788268.html一：概念 下面我们有and,as,at,cn,com这些关键词，那么如何构建trie树呢？从上面的图中，我们或多或少的可以发现一些好玩的特性。 ..._16-bit trie树的实现

文章浏览阅读9.1k次，点赞3次，收藏10次。Nginx编译安装及配置文件详解_nginx 编译安装

文章浏览阅读1k次。添加构建步骤 Excute shell，将 ApifoxCli 的命令拷贝进去，保存并运行即可。1、打开 Jenkins 插件管理中找到。1.创建一个新项目选择项目类型为。2.去到Jenkins服务器安装。,配置版本号（需 >= v10）3、在全局工具配置中新建。_apifox集成jenkins

文章浏览阅读3.3k次，点赞5次，收藏20次。最近接到老师的新任务——画一个XXX的三维模型图，和师兄交流后大概知道了要做什么，在师兄的建议下成功入了python的坑。然而网上查了很长时间才在matplotlib的example中找到了这种画圆柱网格的模型图的实例。实例import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.colorsimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Ddef midpoints(x): sl_python 画sanwei网格图

文章浏览阅读2.4k次，点赞3次，收藏22次。前言这篇论文和CutMix思路有点类似，不过该篇论文主要是针对小目标数据的增强，CutMix注重的是数据增强中正则化，泛化的问题。该篇论文发布于2019CVPRAbstract近年来，目标检测取得了令人瞩目的进展。尽管有这些改进，但在检测大小目标之间的性能仍有很大差距。我们在具有挑战性的数据集MS COCO上分析了当前最先进的模型Mask RCNN。我们表明，小的ground truth目标和预测的Anchor之间的重叠远低于预期的IoU阈值。我们推测这是由两个因素造成的；（1） 只有少数图像包含._augmentation for small object detection

文章浏览阅读854次。数据库设计是系统设计中非常重要的一个环节，因为数据库设计就像在建设高楼大厦的根基一样，如果设计不好，在后来的系统维护，变更和功能扩充时，甚至于在系统开发过程中，将会引起比较大的问题，有时大量的工作将会重新进行。本系统包括下列功能模块：用户注册，用户登陆，用户管理，邮件管理，普通邮件发送，发送多附件，接收普通邮件，接收多附件，对文本邮件的编译，信息内容的查询。这个是电子邮件最基本应该具有的功能，使用户很方便的使用和管理自己的邮件，同时也节省了很多空间，如今，网络上垃圾邮件非常多，控制和删除便显得由为重要了。_.net 邮件发送附件 开发

文章浏览阅读1.1k次。英语语法英语语法框架简单句数词冠词目录英语语法名词分类专业名词、普通名词可数名词、不可数名词具体名词、抽象名词名词使用注意名词单复数变化规则变化的名词不规则变化的名词一直都是复数的名词复合名词的变化名词所有格‘s所有格，中英语序一样‘s所有格，其他常见用法of所有格，中英语序相反‘s+of双重所有格名词主谓一致什么是主谓一致名词分类专业名词、普通名词可数名词、不可数名词具体名词、抽象名词专业名词、普通名词专有名词（大多数是不可数名词，在某些情况下可以复数使用，或者转换为普通名词，_the number of scientists is in the lab is five

文章浏览阅读643次。小程序上传图片_小程序上传图片的域名

文章浏览阅读582次。Ubuntu从17.10开始，已放弃在/etc/network/interfaces里配置IP地址，即使配置也不会生效，而是改成netplan方式，配置写在/etc/netplan/00-installer-config.yaml或者类似名称的yaml文件里修改网络配置管理员权限编辑改文件默认情况下是显示的这样# This is the network config written by 'subiquity'network: ethernets: {} version: 2修改内容为_ubuntu-18.04.5-live-server-amd64怎么配置wangk

文章浏览阅读1w次，点赞2次，收藏5次。Sqlserver 数据库文件大小和剩余空间_查询sqlserver数据库中全部表大小m

文章浏览阅读1.6k次。使用到的数据集为IMDB电影评论情感分类数据集，该数据集包含 50,000 条电影评论，其中 25,000 条用于训练，25,000 条用于测试。每条评论被标记为正面或负面情感，因此该数据集是一个二分类问题。①导入所需的库。②通过调用函数加载 IMDB 电影评论数据集，并将其拆分为训练集和测试集，其中num_words参数指定了词汇表的大小，只选择出现频率最高的前 10000 个单词。③使用函数对训练集和测试集中的序列进行填充，使它们具有相同的长度。_电影评论的情感分析运用深度学习什么

文章浏览阅读80次。void VP1_EDMA(int displayMode,unsigned int w,unsigned int h){ unsigned int i=0,k=0;EDMA_Handle handle;EDMA_Handle handle2;EDMA_Config myEdmaConfig; handle= EDMA_o..._display_mode_evt