NWD-BasedModel|小目标检测新范式，抛弃IoU-Based暴力涨点(登顶SOTA)计算机视觉参考：博客1知乎2在这里进行纪录分享，这是有用的资料，避免之后再寻找相当麻烦。小目标检测是一个非常具有挑战性的问题，因为小目标只包含几个像素大小。作者证明，由于缺乏外观信息，最先进的检测器也不能在小目标上得到令人满意的结果。作者的主要观察结果是，基于IoU(IntersectionoverUnion,IoU)的指标，如IoU本身及其扩展，对小目标的位置偏差非常敏感，在基于Anchor的检测器中使用时，严重降低了检测性能。为了解决这一问题，本文提出了一种新的基于Wasserstein距离的小目

v-model.trim 是Vue.js中的指令之一，用于对双向绑定的数据进行自动去除首尾空格的处理。当你在使用 v-model 指令时，可以通过添加 .trim 修饰符来启用自动去除首尾空格的功能。这对于输入框等表单元素非常有用，可以确保用户输入的值不包含不必要的空格。以下是一个示例：Inputvaluewithoutleading/trailingspaces:{{inputValue}}exportdefault{data(){return{inputValue:''};}};在上面的示例中，我们使用 v-model.trim 将输入框的值与 inputValue 数据属性进行双向绑定。

问题:非常庞大且复杂的Activity类。难以阅读/理解和修改。难以测试。可能的解决方案:Model-View-Presenter(可能使用依赖注入(inject))。和模拟测试对象!我正计划在我的Android应用程序中实现模型-View-展示器。这基本上是模型-View-Controller的变体。本质上，让Activity一个美化的布局管理器，并将任何业务逻辑推迟到Presenter。另一种看待Presenter的方式是，它就像一个在Activity中实例化的Helper类，通过Activity提供Presenter可以使用的接口(interface)/回调来完成繁重的工作。我想

前言对于pulsar的特性以及优异,这里不多讲解,直接上干货,主要讲一下Pulsar的docker部署,生产者/消费者几种不同模式,以及Topic的使用规则复制代码Docker部署pulsardockerrun-it-p80:80-p8080:8080-p6650:6650-dapachepulsar/pulsar-standalone复制代码部署问题因为我用的是腾讯云最基础的服务器,在执行docker命令后,发现Pulsar会启动失败或启动不久便停止,查看日志发现是内存顶不住复制代码查看官网Pulsar默认启动是2g,因此把启动配置修改成机器支持的即可;dockerexec-itpulsar

目录1、QTModel/View框架简介1.1、QTModel/View是什么？1.2、QTModel/View框架核心思想1.3、Model/View框架工作机制1.4、Model/View框架的类2、Model2.1模型简介2.2、模型索引2.3、数据角色2.4、QStringListModel2.5、QFileSystemModel2.6、QSortFilterProxyModel3、View4、Delegate5、项选择模型5.1、QItemSelectionModel简介5.2、项选择模型使用VC++常用功能开发汇总（专栏文章列表，欢迎订阅，持续更新...）https://blog.

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LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展(中文标记的新词汇)进而实现持续预训练、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理和切片并保存为JSONL格式和Arrow格式目录

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目录一、消息和日志的关系二、查看Kafka主题(Topic)情况三、查看Kafka数据存储(Log)情况日志分段存储一、消息和日志的关系可以理解Topic是一个类别的名称，同类消息发送到同一个Topic下面。对于每一个Topic，下面可以有多个分区(Partition)日志文件:Partition是一个有序的message序列(消息队列)，这些message按顺序添加到一个叫做commitlog的文件中。每个partition中的消息都有一个唯一的编号，称之为offset，用来唯一标示某个分区中的message。每个partition，都对应一个commitlog文件。一个partition中

Kafka生产者示例：发送JSON数据到KafkaTopicKafka是一个高性能、分布式的流处理平台，广泛应用于大数据领域。本文将深入浅出地介绍如何使用Kafka生产者发送JSON数据到KafkaTopic，并附带相应的源代码。1.准备工作首先，我们需要确保已经安装和配置好了Kafka环境。请根据官方文档进行安装和配置，确保Kafka集群正常运行。2.创建KafkaTopic在开始发送JSON数据前，我们需要先创建一个KafkaTopic，用于接收生产者发送的消息。可以使用以下命令在Kafka集群中创建一个名为"json_topic"的Topic：bin/kafka-topics.sh--c