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python shuffle算法性能

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YOLOv5 + Flask + Vue实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库

✨界面展示登录注册垃圾检测用户管理404NotFound页面403拒绝访问页面黑暗模式深蓝模式灰色模式色弱模式✨技术特性深度学习YOLOv5🚀:高效、准确的目标检测算法,实时识别检测图像和视频中的各种对象PyTorch:机器学习框架,以动态计算图为基础,具有灵活性和易用性OpenCV:计算机视觉库,提供了丰富的图像和视频处理功能前端Vue3:采用Vue3+scriptsetup最新的Vue3组合式APIElementPlus:ElementUI的Vue3版本Pinia:类型安全、可预测的状态管理库Vite:新型前端构建工具VueRouter:路由TypeScript:JavaScript语言的

毕业设计:基于深度学习的人脸五官分割算法 人工智能

前言  📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。       🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!      大家好,这里是海浪学长计算机毕设专题,本次分享的课题是      🎯基于深度学习的人脸五官分割算法项目背景      人脸五官分割在计算机视觉和人机交互领域具有重要意义。准确地分割人脸图像中的五官(眼睛、鼻子、嘴巴等

java - 使用 lambda 表达式是否可以提高性能?

我有一个需求,检查两个列表中是否有共同的元素。我想出了两种方法来做到这一点:方法01:循环privatebooleanfunc01(Listlist1,Listlist2){for(Stringgroup:list1){for(StringfuncGroup:list2){if(group.equals(funcGroup)){returntrue;}}}returnfalse;}方法02:Lambdaprivatebooleanfunc02(Listlist1,Listlist2){returnlist1.stream().filter(list2::contains).findAn

java - Terracotta 的性能和技巧

大约一个月前发现Terracotta后,我刚刚开始学习如何使用它。这是一项非常酷的技术。基本上我想做的是:我的根(记录系统)是一个ConcurrentHashMap。主要的Instrumented类是一个“JavaBean”,它有30个左右的字段,我希望它们存在于HashMap中。Hashmap中大约有20000个这样的JavaBean。每个bean有(至少)5个字段,每5秒更新一次。(我为此使用Terracotta的原因是因为这些JavaBeans需要可以跨JVM和节点访问。)谁有比我更丰富的TC经验?性能是关键。还有其他类似应用的例子吗? 最佳答案

java - JDBC连接池的性能比较

有没有人有比较不同ConnectionPool实现的性能特征的信息?背景:我有一个应用程序在后台线程中运行数据库更新到同一个盒子上的mysql实例。使用数据源com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource会给我们偶尔的SocketExceptions:com.mysql.jdbc.CommunicationsException:由于底层异常导致通信链接失败:**BEGINNESTEDEXCEPTION**java.net.SocketExceptionMESSAGE:BrokenpipeSTACKTRACE:java.net.SocketExcept

Java:性能优化细节01-10

Java:性能优化细节01-10在Java程序开发过程中,性能优化是一个重要的考虑因素。常见的误解是将性能问题归咎于Java语言本身,然而实际上,性能瓶颈更多地源于程序设计和代码实现方式的不当。因此,培养良好的编码习惯不仅对提升程序性能至关重要,同时也有助于增强代码的可读性和可维护性。1、尽量在合适的场合使用单例使用单例模式是一种有效的设计策略,用于在整个应用程序中管理资源的使用、实例的创建以及数据的共享。这种模式通过确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点来访问该实例,可以在多种情况下提高效率和性能。不过,单例模式的应用需要根据具体场景谨慎考虑,因为不恰当的使用可能会带来一些问题,如过度

人脸高清算法GFPGAN之TensorRT推理

1.综述最近由于做数字人项目,采用的是wav2lip+GFPGAN进行人脸面部高清,但GFPGAN模型本身比较大,所以想着使用TensorRT来代替原始的pth推理看看能否提升运行速度,于是便开始了这趟windows10之下进行GFPGAN的trt推理的折腾之旅。2.环境我会提供一个我写好GFPGAN的trt推理的完整工程包。我的环境是windows10+cuda11.7+cudnn8.9.2+TensorRT-8.5.1.7+pycuda_cuda115+python3.8的虚拟环境。2.1TensorRT的环境安装TensorRT的环境安装参考英伟达官方TensorRT8.x下载地址2.1

最新算法:​河马优化(HO),帮你试过了,效果还不错!原理公式详解,附matlab代码...

河马优化算法(HippopotamusOptimizationAlgorithm,HO)是一种群智能优化算法,HO算法是从河马观察到的固有行为中汲取灵感而构思的,例如它们在河流或池塘中的位置更新,对捕食者的防御策略以及逃避捕食者的方法。该算法通过自适应地调整搜索空间的分辨率和搜索速度,以快速而准确地找到最优解,具有收敛速度快、求解精度高等特点,是一种不错的优化算法。该成果于2023年发表在知名SCI期刊、JCRQ1:Mathematics上。HOA从河马生活中观察到的三种突出的行为模式中获得灵感,该模型结合了它们在河流或池塘中的位置更新、对捕食者的防御策略和逃避方法。第一种行为模式:河马群由几

数据结构与算法——排序算法

目录文章目录前言一.排序的基本概念1.什么是就地排序2.什么是内部排序和外部排序3.什么是稳定排序4.判定一个排序算法的是稳定的二.插入排序算法1.直接插入排序1.1基本思想1.2复杂度1.3稳定性1.4代码演示2.折半插入排序2.1基本思想2.2性能3.2-路插入排序算法4.希尔排序4.1基本思想4.2 性能4.3Hibbard增量序列4.4更多的增量序列4.5代码演示三.交换排序1.冒泡排序1.1算法思想1.2关于冒泡的优化1.3复杂度分析1.4如何用两个栈实现冒泡1.5详细解析1.6代码演示2.快速排序2.1算法思想2.2复杂度分析2.3快速排序的稳定性从哪里来2.4代码演示四.归并和计

java - 使用 CDI 的性能影响

我正在编写一个JavaEE6Web应用程序,我注意到使用注入(inject)的对象与直接创建和使用该对象相比对性能有显着影响。每个方法调用的开销似乎约为50-60毫秒。例如,使用非注入(inject)的150次方法调用大约需要500毫秒,而使用注入(inject)对象的150次方法调用需要12,000-13,000毫秒。一个数量级的差异,然后是一些。这正常吗?我在JBossAS7.1.1final上运行,它使用Weld来处理CDI。注入(inject)的对象被定义为单例bean(通过javax.ejb.Singleton注释)。这会导致部分问题吗?还是只是Weld代理导致了速度下降?