文章目录概率论加法公式(基本+推广)(AdditionRuleOfProbability)🎈基本加法公式(双事件)互斥情况下一般情况推广加法公式n个事件的加法公式第一项最后一项中间项🎈🎈紧凑的形式一般形式互斥形式公式记号补充说明参考资料证明方法概率论加法公式(基本+推广)(AdditionRuleOfProbability)🎈基本加法公式(双事件)P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(AB);(∀A,B)P(A\cupB)=P(A)+P(B)-P(AB);(\forallA,B)P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(AB);(∀A,B)互斥情况下由前面概率函数的第三条我们知道,如果AiAj=∅
yolov5s.pt下载：提示：：参考博客：https://blog.csdn.net/m0_60900621/article/details/127119398GitHub-ultralytics/yolov5:YOLOv5🚀inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite
1.聊聊python中的值传递和引用传递吧值传递：值传递意味着在函数调用时，将实际参数的值复制一份传递给函数的形式参数在函数内部，形式参数将作为局部变量使用，对形式参数的修改不会影响原始变量的值引用传递引用传递意味着在函数调用时，将实际参数的引用（内存地址）传递给函数的形式参数在函数内部，形式参数与原始变量指向同一个内存地址，因此对形式参数的修改也会影响原始变量的值总结需要注意的是，Python中的参数传递方式实际上都是对象的引用传递但是对于不可变对象，由于其值无法修改，所以看起来表现为值传递；而对于可变对象，由于其值可以修改，所以表现为引用传递2.什么是Python自省自省（introspe
由于我的内网服务器不可连接外网，所以需要在能连接外网的机器上将镜像导出来再上传到内网服务器中，以供内网服务器使用。所以就用到了dockersave命令，我根据网上查到的命令，将镜像导出到本地:dockersave[镜像id]>image.tar然后上传到内网服务器中，使用dockerload命令加载镜像：dockerload结果出现如下报错：Errorresponsefromdaemon:Untarexitstatus1archive/tar:invalidtarheader查询了半天在stackoverflow中发现了原因：不同的操作系统中运行这些命令会产生错误。而我运行dockersave
输入指令pythonexport.py--weights/kaxier01/projects/FAS/yolov7/weights/yolov7.pt--grid--end2end--simplify--topk-all100--iou-thres0.65--conf-thres0.35--img-size640640--max-wh640export.py代码学习importargparseimportsysimporttimeimportwarningssys.path.append('./')#torun'$python*.py'filesinsubdirectoriesimportto
这里写目录标题一、初始化二、读入设计三、时序约束3.1创建时钟3.2传播时钟3.3时钟歪斜3.4生成时钟3.5门控时钟四、导出报告4.1生成约束报告report_constraint4.2生成路径延迟报告report_timing一、初始化PT启动时需要初始化，参照上节内容完成。二、读入设计PT不能读取RTL源文件，它是静态分析引擎，只能读取映射后的设计，包括db、verilog、vhdl等格式的文件。读入设计的命令格式如下：pt_shell>read_db-netlist_onlyfilename>.dbpt_shell>read_verilogfilename>.sv由于db格式的网表中包
这里写目录标题一、初始化二、读入设计三、时序约束3.1创建时钟3.2传播时钟3.3时钟歪斜3.4生成时钟3.5门控时钟四、导出报告4.1生成约束报告report_constraint4.2生成路径延迟报告report_timing一、初始化PT启动时需要初始化，参照上节内容完成。二、读入设计PT不能读取RTL源文件，它是静态分析引擎，只能读取映射后的设计，包括db、verilog、vhdl等格式的文件。读入设计的命令格式如下：pt_shell>read_db-netlist_onlyfilename>.dbpt_shell>read_verilogfilename>.sv由于db格式的网表中包
TCIA(TheCancerImagingArchive)：是一个包含常见肿瘤（肺癌、前列腺癌等）医学图像及相应临床信息（治疗方案细节、基因、病理等）的大规模公用数据库，其影像模态包括MRI、CT等，图像格式均为DICOM，并且网站内数据在持续增加。所有数据都是由TCIA整理并管理。它是癌症研究的医学图像的开放获取数据库。该网站由国家癌症研究所（NCI）癌症影像计划资助，合同由阿肯色大学医学科学院管理。存档内的数据被组织成通常共享癌症类型和/或解剖部位的“集合”。通常是由常见疾病（例如肺癌），图像形态（MRI，CT等）或研究焦点相关的患者。DICOM是TCIA用于图像存储的主要文件格式。如果可
视频分割是自动驾驶、机器人技术、视频编辑等应用场景的基础技术，但目前的方法在零样本学习设置下，或是预测未见过的样本时，会出现性能不一致等问题。今年4月，MetaAI开源了一个非常强大的图像分割基础模型SegmentAnythingModel（SAM），经过1100万张图像训练后，SAM具有非常强的泛化性能，并可以应用于各种下游应用。不过，虽然SAM屠榜了整个图像分割领域，但它并不适用于视频分割任务。图片最近，来自苏黎世联邦理工学院、香港科技大学、瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员发布了SAM-PT模型，利用稳健和稀疏的点选择（pointselection）和传播（propagation）技术来生成
运行Dockerfile报错：ERROR:failedtosolve:process"/bin/sh-csed-ri‘s#archive.ubuntu.com|security.ubuntu.com#mirrors.aliyun.com#g’/etc/apt/sources.list…didnotcompletesuccessfully:exitcode:1001、故障背景dockerbuild使用Dockerfile打包tengine的镜像2、报错提示ERROR:failedtosolve:process"/bin/sh-csed-ri's#archive.ubuntu.com|securi
