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读数据压缩入门笔记01_数据压缩导读

1. 建立在数据压缩上的世界1.1. 数据压缩技术最让人惊异之处在于,它与过去40年里个人计算的很多重大改变有关,但很少有人知道这一点1.2. 我们当下生活在其中的这个计算世界,完全建立在数据压缩算法之上1.3. 图像的压缩1.3.1. 1978年1.3.2. 图像语料库1.3.2.1. 1972年11月《花花公子》杂志中莱娜•瑟德贝里(LenaSöderberg)1.4. 音乐的压缩1.4.1. 1996年1.4.2. WAV1.4.2.1. MP31.4.2.1.1. Napster音乐共享平台1.4.2.1.2. iPod1.4.2.1.2.1. iTunes1.4.2.1.2.2. i

2022.01.19学习总结

题目背景若某个家族人员过于庞大,要判断两个是否是亲戚,确实还很不容易,现在给出某个亲戚关系图,求任意给出的两个人是否具有亲戚关系。题目描述规定:xx 和 yy 是亲戚,yy 和 zz 是亲戚,那么 xx 和 zz 也是亲戚。如果 xx,yy 是亲戚,那么 xx 的亲戚都是 yy 的亲戚,yy 的亲戚也都是 xx 的亲戚。输入格式第一行:三个整数 n,m,pn,m,p,(n,m,p\le5000n,m,p≤5000),分别表示有 nn 个人,mm 个亲戚关系,询问 pp 对亲戚关系。以下 mm 行:每行两个数 M_iMi​,M_jMj​,1\leM_i,~M_j\leN1≤Mi​, Mj​≤N,

YOLO学习01(跑通yolov5尝试)

目录一、前期理论学习二、使用YOLO(复现yolov5)1、环境搭建2、认识YOLO代码中的文件并简单运行(detect.py)3、模型训练(train.py)一、前期理论学习绘制思维导图手把手教你搭建自己的yolov5目标检测平台大白讲AI_讲解YoloV3和V4二、使用YOLO(复现yolov5)创新的基础是搞清楚,跑通现有的代码1、环境搭建搞清楚Anaconda和pyCharm是干嘛用的,并安装下载(可视化的anaconda好香!!我好爱!!)安装教程见下:(这个视频系列全学完)Python+Anaconda+PyCharm的安装和基本使用【适合完全零基础】不只是教你如何安装,还告诉你为

SpringBoot集成Elasticsearch客户端(新旧版本)(2023-01-28)

Elastic专栏目录第一章SpringBoot集成ElasticSearch(2023-01-28)文章目录Elastic专栏目录前言参考文章一、Elasticsearch客户端现状二、SpringBoot集成ElasticSearch(ElasticsearchJavaAPIClient)1.JavaAPIClient介绍2.引入库3.1配置客户端(无密码)3.2配置客户端(有密码)4.启动异常4.1兼容性请求头compatible-with=74.2缺失响应头X-Elastic-Product(Elasticsearch)5.基本使用三、SpringBoot集成SpringDataEla

算法设计 - 01背包问题的状态转移方程优化,以及完全背包问题

01背包问题的一维状态转移方程的推导前提摘要前面这篇博客中:算法设计-01背包问题_伏城之外的博客-CSDN博客我们已经推导出了01背包问题的二维数组dp状态转移方程公式:假设有N种不同物品,且每种物品只有1个,第i个物品的重量表示为w[i],价值表示为p[i],现在有一个背包,其承重是W,现要求该背包装物品能得到的最大价值是多少?dp[i][0]=0,dp[0][j]=0ifw[i]else:dp[i][j]=dp[i-1][j]二维数组中元素dp[i][j]的含义是:物品可选范围为0~i,当背包承重固定为j,所能得到的最大价值为dp[i][j]。如果,还不能理解上面状态转移方程,请先看这篇

【2023 阿里云云计算工程师 ACP 认证练习题库】01、VPC 专有网络题库

目录一、多选题11答案与解析22答案与解析3​3答案与解析44答案与解析55答案与解析6​6答案与解析77答案与解析8 ​8答案与解析9​9答案与解析10​10答案与解析11​11答案与解析12 ​12答案与解析13​13答案与解析1414答案与解析15​15答案与解析16​16答案与解析17​17答案与解析​1818答案与解析二、单选题19 ​19答案与解析20 20答案与解析21 ​2223 ​24 2525答案与解析262728 ​28答案与解析29 ​30​31​31答案与解析​32​33​34​35​3636答案与解析3737答案与解析​38​39​40​40答案与解析 41​41答

【笔记01】在 uniapp 安装 uview-ui

目录1、前言2、安装HBuilderX3、创建第一个项目4、安装uview-ui组件库a.在main.js加入如下代码b.在uni.css文件中引入theme.scssc.在App.vue的style中引入index.scssd.在pages.json文件中配置easycome.测试是否引入成功1、前言①第一次参与工作期间,我用vue搭建制作公司的一个项目。一个前端同事甲(甘圆圆)问我为什么不用uniapp和HBuilderX?还说用uniapp更加容易。在帮我处理某个bug(用vue创建的项目需要引入base.css和normalize.css,否则样式未清除)的使用坐离我比较近的另一个同事

Harmony Os 学习笔记 01

一、鸿蒙系统简介    鸿蒙OpenHarmony开源项目,目标是面向全场景、全连接、全智能时代,基于开源的方式,搭建一个智能终端设备操作系统的框架和平台,促进万物互联产业的繁荣发展。(1)技术架构(2)应用层介绍二、还要进行学习的基础知识 鸿蒙学习网址鸿蒙2.x系统应用开发前端基础入门教程-12集全完结_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1p54y1G7WU?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=0f99762bb809706f943afd11fabdf584技术胖-华

【模板】01背包问题

一个在旅途中的长者有一个最多能用\(M\)公斤的背包,现在有\(n\)件物品,它们的重量分别是\(W1,W2,...,Wn\),它们的价值分别为\(C1,C2,...,Cn\).求旅行者能获得最大总价值。输入第1行:两个整数,\(M\)(背包容量,\(M\le200\))和\(n\)(物品数量,\(n\le30\));第\(2\)至\(n+1\)行:每行两个整数\(Wi\),\(Ci\),表示每个物品的重量和价值。输出仅一行,一个数,表示最大总价值。样例样例输入110421334579样例输出112解析好了,这是一个经典的01背包问题做01背包问题只要记住一个公式:d[j]=max(d[j],

【模型部署 01】C++实现GoogLeNet在OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT、OpenVINO上的推理部署

深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCVDNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用下图来概述。整体可分为模型初始化部分和推理部分,后者包括步骤2-5。以GoogLeNet模型为例,测得几种推理方式在推理部分的耗时如下:结论:GPU加速首选TensorRT;CPU加速,单图推理首选OpenVINO,多图并行推理可选择ONNXRuntime;如果需要兼具CPU和GPU推理功能,可选择ONNXRuntime。下一篇内容:【模型部署02】Python实现GoogLeNet在OpenCVDNN、ONNXRuntime、Tens