目录一、需求分析二、发现问题1.使用浏览器内置播放器``无法显示时长2.获取总时长为NaN||Infinity三、疑惑点四、解决方案一、需求分析后端的接口中包含音频链接，前端需要自定义一个播放器播放音频。二、发现问题1.使用浏览器内置播放器无法显示时长Chrome&&Edge：播放到一定时间后才能移动进度条与显示时长Chrome默认状态播放时播放快结束时Firefox：直接可以看到进度条与时长，样子也好看，问题解决（bushi）Firefox默认状态播放时播放快结束时2.获取总时长为NaN||Infinityaudio.ontimeupdate=()=>{ console.log(`curre
目录一、需求分析二、发现问题1.使用浏览器内置播放器``无法显示时长2.获取总时长为NaN||Infinity三、疑惑点四、解决方案一、需求分析后端的接口中包含音频链接，前端需要自定义一个播放器播放音频。二、发现问题1.使用浏览器内置播放器无法显示时长Chrome&&Edge：播放到一定时间后才能移动进度条与显示时长Chrome默认状态播放时播放快结束时Firefox：直接可以看到进度条与时长，样子也好看，问题解决（bushi）Firefox默认状态播放时播放快结束时2.获取总时长为NaN||Infinityaudio.ontimeupdate=()=>{ console.log(`curre
目录空值nan初步了解方法一：将其变换为None来处理方法二：使用np.nan_to_num方法使nan值将替换为0.0（可指定）方法三:使用数组转换nan被识别为字符串"nan",可当做字符串进行相应处理，这个最简便方法四：直接删除nan，利用其np.nan==np.nan值为False的性质空值nan初步了解python做数据处理时经常会遇到列表中含有nan的时候，导致你做一些操作经常报错，苦恼不已。需要注意的是，nan与None是不同的概念。在python中nan是notanumber的意思，比如当0做分母时的结果即为nan，因此nan本质是一种float类型，而且一个nan不会等于另一
目录空值nan初步了解方法一：将其变换为None来处理方法二：使用np.nan_to_num方法使nan值将替换为0.0（可指定）方法三:使用数组转换nan被识别为字符串"nan",可当做字符串进行相应处理，这个最简便方法四：直接删除nan，利用其np.nan==np.nan值为False的性质空值nan初步了解python做数据处理时经常会遇到列表中含有nan的时候，导致你做一些操作经常报错，苦恼不已。需要注意的是，nan与None是不同的概念。在python中nan是notanumber的意思，比如当0做分母时的结果即为nan，因此nan本质是一种float类型，而且一个nan不会等于另一
目录1、Nan和INF2、出现Nan和INF常见原因汇总3、原因分析与解决方法3.1、输入数据有误3.2、学习率过高-->梯度爆炸进-->Nan3.3、损失函数有误3.4、Pooling层的步长(stride)大于核(kernel)的尺寸 3.5、batchNorm可能捣鬼3.6、Shuffle设置有没有乱动3.7、设置远距离的Label会得到NAN4、解决方案：本质就是调整输入数据在模型运算过程中的值域4.1、模型权重加入正则化，约束参数的大小4.2、模型中加入BatchNormalization，归一化数据4.3、使用带上限的激活函数，例如relu6函数4.4、在losse函数运算前进行值
目录1、Nan和INF2、出现Nan和INF常见原因汇总3、原因分析与解决方法3.1、输入数据有误3.2、学习率过高-->梯度爆炸进-->Nan3.3、损失函数有误3.4、Pooling层的步长(stride)大于核(kernel)的尺寸 3.5、batchNorm可能捣鬼3.6、Shuffle设置有没有乱动3.7、设置远距离的Label会得到NAN4、解决方案：本质就是调整输入数据在模型运算过程中的值域4.1、模型权重加入正则化，约束参数的大小4.2、模型中加入BatchNormalization，归一化数据4.3、使用带上限的激活函数，例如relu6函数4.4、在losse函数运算前进行值
目录0前言（用处不大，可以直接看解决办法）1产生问题的原因2解决办法YOLOV5YOLOV72小结☆这个问题是GTX16xx用户的大坑，基本上每个GTX16xx用户使用YOLO系列算法，都会遇到这些问题。这个方法是不彻底的解决办法，牺牲了训练的时间来换取问题的解决，经过本人在GTX1660TI笔记本上测试YOLOV5和YOLOV7算法均成功解决了。0前言（用处不大，可以直接看解决办法）最近正在做目标检测相关的算法，因为要求实时性要很高，所以选择了YOLO系列算法。最先开始选择的是刚出炉新鲜的YOLOV7算法，训练时没有问题，但是在最终测试时，发现检测不出来任何的bbox，开始以为是没有训练好，
目录0前言（用处不大，可以直接看解决办法）1产生问题的原因2解决办法YOLOV5YOLOV72小结☆这个问题是GTX16xx用户的大坑，基本上每个GTX16xx用户使用YOLO系列算法，都会遇到这些问题。这个方法是不彻底的解决办法，牺牲了训练的时间来换取问题的解决，经过本人在GTX1660TI笔记本上测试YOLOV5和YOLOV7算法均成功解决了。0前言（用处不大，可以直接看解决办法）最近正在做目标检测相关的算法，因为要求实时性要很高，所以选择了YOLO系列算法。最先开始选择的是刚出炉新鲜的YOLOV7算法，训练时没有问题，但是在最终测试时，发现检测不出来任何的bbox，开始以为是没有训练好，
1.取整的三种方法1.1强转int类型这种方法会直接对浮点数的小数部分进行截断（无论是正还是负）。print(int(2.7))#2print(int(-2.7))#-2PS:上面所调用的int()函数实际上可视为调用int这个类的__new__()方法。事实上我还见过代码用下面这种奇技淫巧写法来创建int对象：type=intx=type(42)print(x)#42上面type的类型为，x的类型为。1.2采用math.ceil和math.floor这种方法的取整规则如下图所示：可以看到无论是正数还是负数，都遵循：ceil往数轴正方向取整，floor往数轴负方向取整。实例如下：print(m
1.取整的三种方法1.1强转int类型这种方法会直接对浮点数的小数部分进行截断（无论是正还是负）。print(int(2.7))#2print(int(-2.7))#-2PS:上面所调用的int()函数实际上可视为调用int这个类的__new__()方法。事实上我还见过代码用下面这种奇技淫巧写法来创建int对象：type=intx=type(42)print(x)#42上面type的类型为，x的类型为。1.2采用math.ceil和math.floor这种方法的取整规则如下图所示：可以看到无论是正数还是负数，都遵循：ceil往数轴正方向取整，floor往数轴负方向取整。实例如下：print(m
