2 魏云舒

尚未进行身份认证

暂无相关描述

等级
TA的排名 10w+

在win10系统中使用navicate访问ubuntu下的MySQL数据库

目的:想要在win10上查看服务器中的mysql数据库主要遇到的几个问题:1、ubuntu中的mysql不能远程访问1、在/etc/mysql/mysql.conf.d/mysql.cnf中找到bind-address=127.0.0.1,将其改成bind-address=0.0.0.0。ubuntu默认只允许本地访问mysql,这是因为mysql的bind-address=12...

2019-07-11 10:09:02

C++基础——堆、栈和内存管理

Stack,Heap,栈,只要离开作用域,生命就结束了·堆中必须手动删除内存泄漏:new却没有delete,指针在delete以后,指针被删除了,但是指针所指的那块空间还在。...

2019-07-05 16:33:59

C++基础——三大函数:拷贝构造函数、拷贝复制函数、析构函数

需要注意的问题:1、浅拷贝和深拷贝的区别2、拷贝复制函数中检测自我赋值(selfassignment)的作用头文件#ifndefPROJECT3_MYSTRING_H#definePROJECT3_MYSTRING_HclassString{//BigThree,三个特殊函数:拷贝构造(copyctor)、拷贝赋值(copyop=)、析构函数public...

2019-07-05 15:43:32

C++基础——C++ string类型终端输入字符串中含有空格解决方法

方法1:stringstr;getline(cin,str);cout<<str;方法2:stringstr;charc;while((c=cin.get()!='\n)){ str=str+c;}

2019-07-04 21:28:47

算法——最大数

1、题目给定一组非负整数,重新排列它们的顺序使之组成一个最大的整数。示例1:输入:[10,2]输出:210示例2:输入:[3,30,34,5,9]输出:9534330说明:输出结果可能非常大,所以你需要返回一个字符串而不是整数。2、题目分析1、将输入的整数数组变成字符串数组;2、完成字符串数字之间的比较,(a+b)>(b+a);3、输出的结果可能...

2019-07-04 21:24:00

计算机网络——HTTP请求返回状态码详解

当用户试图通过HTTP访问一台正在运行Internet信息服务(IIS)的服务器上的内容时,IIS返回一个表示该请求的状态的数字代码。该状态码可以指明具体的请求是否已经成功,还可以反映请求失败的确切原因。1**——信息提示这些状态代码表示临时的响应。客户端在收到常规响应之前,应准备接收一个或多个1xx响应。·100-Continue初始的请求已经接受,客户应当继续发送请求的其余部...

2019-07-04 20:18:28

算法——翻转数列

1、题目小Q定义了一种数列称为翻转数列:给定整数n和m,满足n能被2m整除。对于一串连续递增整数数列1,2,3,4…,每隔m个符号翻转一次,最初符号为’-’;。例如n=8,m=2,数列就是:-1,-2,+3,+4,-5,-6,+7,+8.而n=4,m=1,数列就是:-1,+2,-3,+4.小Q现在希望你能帮他算算前n项和为多少...

2019-07-04 17:15:46

算法——字符移位

小Q最近遇到了一个难题:把一个字符串的大写字母放到字符串的后面,各个字符的相对位置不变,且不能申请额外的空间。你能帮帮小Q吗?输入描述:输入数据有多组,每组包含一个字符串s,且保证:1<=s.length<=1000.输出描述:对于每组数据,输出移位后的字符串。示例1输入AkleBiCeilD输出kleieilABCD解法1:错误#inclu...

2019-07-04 16:19:26

剑指Offer系列刷题笔记汇总

1、字符串剑指Offer(二):替换空格剑指Offer(二十七):字符串的排列剑指Offer(三十四):第一个只出现一次的字符剑指Offer(四十三):左旋转字符串剑指Offer(四十四):翻转单词顺序序列剑指Offer(四十九):把字符串转换成整数剑指Offer(五十二):正则表达式匹配剑指Offer(五十三):表示数值的字符串2、数组剑指Offer(一):二维数组中的查找...

2019-06-29 16:23:26

剑指offer——29、删除链表中重复的节点

题目:在一个排序的链表中,存在重复的结点,请删除该链表中重复的结点,重复的结点不保留。样例1输入:1->2->3->3->4->4->5输出:1->2->5样例2输入:1->1->1->2->3输出:2->3题解:(线性扫描)O(n)为了防止第一个节点出现重复,我们定义一个虚拟元素dummy指向链表...

2019-06-26 22:35:21

剑指offer——17、从尾到头打印链表(基础)

题目输入一个链表的头结点,按照从尾到头的顺序返回节点的值。返回的结果用数组存储。样例输入:[2,3,5]返回:[5,3,2]算法单链表只能从前往后遍历,不能从后往前遍历。因此,我们从前往后遍历一遍输入的链表,将结果记录在答案数组当中。再将得到的数组逆序即可。/***Definitionforsingly-linkedlist.*structList...

2019-06-26 21:40:29

MP4视频测试URL地址

http://clips.vorwaerts-gmbh.de/big_buck_bunny.mp4http://vjs.zencdn.net/v/oceans.mp4https://media.w3.org/2010/05/sintel/trailer.mp4

2019-05-21 21:57:04

matterport/MaskRCNN在windows中实现自己的分割项目

最近做了个项目,中间用到maskrcnn提取掩模,环境需要部署在Windows系统中,对速度要求不高,在此做出分享。重点:1、安装好vs2015以后,cocoapi才能正常安装,maskrcnn才能在windows中能够顺利运行,这里vs2015究竟是哪里影响它的实现2、对标注的有限数据,如何实现其数据增强,让json文件也能跟随一起变动3、如何提升网络的运行速度1、环境的准备现在...

2019-04-26 20:57:25

中国知网如何下载pdf格式的文献

中国知网上下载的都是caj格式的文章,十分的不方便,那么有办法下载pdf格式的文献吗答案是肯定的:中国知网海外版本就可以,网址如下:http://new.oversea.cnki.net/index/下面这个是旧版本,比上面这个更好用http://eng.oversea.cnki.net/kns55/...

2019-04-03 15:14:44

Pytorch:模型Finetune

通常会采用一个已经训练好的模型的权值参数作为模型的初始化参数,称之为Finetune。本质上就是构建新的模型,拥有一个较好的权值初始化。一、Finetune权值初始化保存模型:保存一个预训练好的模型加载模型:把预训练模型中的权值取出来初始化模型:将权值对应的放到新模型中step1:保存模型net=Net()torch.save(net.state_dict(),'net_...

2019-04-01 18:34:07

深度学习中验证集的作用

众所周知,深度学习的数据集可以分为训练集,测试集和验证集训练集用来调试神经网络验证集用来查看训练效果查看模型训练的效果,是否朝着坏的方向进行,及时停止训练用在训练的过程中,几个epoch结束后就要跑一次验证集看看效果,及时发现模型或者参数的问题。如果模型设计不合理,训练的时候不容易发现,但是在验证集中可能会发散、mAP不增长或者增长很慢啦等等情况,这时可以及时终止训练,重新调参或者调整模...

2019-04-01 17:56:26

git cannot clone or push? failed to connect, connection refused

参考链接:https://stackoverflow.com/questions/24543372/git-cannot-clone-or-push-failed-to-connect-connection-refused1、查看proxy的占用情况env|grep-iproxy2、将这些占用的窗口都干掉unsetHTTPS_PROXYunsethttp_proxyunset...

2019-04-01 15:10:40

Harmonious Attention Network for Person Re-Identification

用于行人重识别的和谐关注网络Abstract已有的行人重识别方法,行人boundingbox图片对齐效果并不是很好,也没有依赖受限的关注度选择机制去校正误对齐的图片。在行人对齐方面,以往的方法存在一个问题,就是行人对齐比较随意,因为许多行人姿态不同,而且自动检测错误不受限制。因此在重识别方面,这些方法是并不是最好的。在这个工作中,我们通过最大化展现了融合学习注意力选择和特征表示的优势。...

2019-01-24 15:50:47

Pedestrain Alignment Network for Large-scale Person Re-identification

PedestrainAlignmentNetworkforLarge-scalePersonRe-identification 作者:郑泽东郑良杨易摘要:行人重识别常被认为是一个图像检索问题。它的任务就是在一个大的图像池中寻找一个查询的图片。在实际过程中,行人重识别通常是用自动检测去获得修剪好的行人图片。然而,这种自动检测面临着两个问题:过多的背景和部分身体的缺失。这两种错误...

2019-01-23 19:41:44

deep Spatial Feature Reconstruction for Partial Person Re-identification: Alignment-Free Approach

DeepSpatialFeatureReconstructionforPartialPersonRe-identification:Alignment-FreeApproachAbstractPartial行人重识别是一个挑战,只有身体的一部分能够拿来匹配。现有的研究都不灵活。我们提出一个快速并精准的匹配方式。用FCN产生特定大小的空间特征图,从而像素级别的特征能够一致。(...

2019-01-18 23:30:58

查看更多

勋章 我的勋章
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
  • 勤写标兵Lv1
    勤写标兵Lv1
    授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。