一、序言在日常一线开发过程中，总有列表转树的需求，几乎是项目的标配，比方说做多级菜单、多级目录、多级分类等，有没有一种通用且跨项目的解决方式呢？帮助广大技术朋友给业务瘦身，提高开发效率。本文将基于Java8的Lambda表达式和Stream等知识，使用TreeUtils工具类实现一行代码完成列表转树这一通用型需求。本文有配套视频，传送门直达。需要说明的是，本TreeUtils工具类已进行三版优化，能够胜任生产场景绝大多数列表转树的。二、实战编码1、引入坐标本坐标地址包含TreeUtils工具类方法，已经发布到Maven中央仓库，建议使用最新的版本号，本文发布时版本是1.5.8.3，若有最新版本
基于pytorch-classifier这个源码进行实现的图像分类代码的介绍在这个链接里面，这篇博客主要是为了带着大家通过实践的方式熟悉一下代码的使用，并且了解相关功能。1.下载相关资料这里我提供了一个花朵数据集，里面总共有十个类别的花朵作为本次实验的数据集。我们下载代码和数据集到本地，然后我们在下图创建一个名字为dataset的文件夹，然后把花朵数据集放到里面并重命名为train，具体如下：至此，完成第一步。2.配置环境首先推荐使用anaconda作为你的python环境，代码工具可以使用vscode或者pycharm，这个根据使用者爱好，这边我使用的是pycharm，那么这里默认各位已经准
基于pytorch-classifier这个源码进行实现的图像分类代码的介绍在这个链接里面，这篇博客主要是为了带着大家通过实践的方式熟悉一下代码的使用，并且了解相关功能。1.下载相关资料这里我提供了一个花朵数据集，里面总共有十个类别的花朵作为本次实验的数据集。我们下载代码和数据集到本地，然后我们在下图创建一个名字为dataset的文件夹，然后把花朵数据集放到里面并重命名为train，具体如下：至此，完成第一步。2.配置环境首先推荐使用anaconda作为你的python环境，代码工具可以使用vscode或者pycharm，这个根据使用者爱好，这边我使用的是pycharm，那么这里默认各位已经准
前言支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM尝试寻找一个最优决策边界，使距离两个类别最近的样本最远。SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernelmethod）进行非线性分类，是常见的核学习（kernellearning）方法之一SVM原理引入直观理解对数据进行分类，当超平面数据点‘间隔’越大，分类的确信度也越大。我们上面用的棍子就是分类平面。支持向量我们可以看到决定分割面其实只有上面4个红色的点决定的，这四个点就叫做支
前言支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM尝试寻找一个最优决策边界，使距离两个类别最近的样本最远。SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernelmethod）进行非线性分类，是常见的核学习（kernellearning）方法之一SVM原理引入直观理解对数据进行分类，当超平面数据点‘间隔’越大，分类的确信度也越大。我们上面用的棍子就是分类平面。支持向量我们可以看到决定分割面其实只有上面4个红色的点决定的，这四个点就叫做支
时间：2023-2-1本文是图文演示内容，将给大家介绍，在MaixHub上训练模型，然后部署到Maixduino开发板上的流程。我这里用于演示的是垃圾分类任务，大家也可以按照该流程训练自己想要的模型。通过MaixHub的迁移学习，在Maix-1系列开发板上部署一些简单的模型会很方便。相比之下，自己使用其它平台训练的模型，例如tensorflow，在模型转换和适配的过程中很容易在一些奇怪的问题上卡住，如果没有比较深入的相关知识，可能比较难解决。（比如我之前就失败了）我也整理了一些资源链接，包括数据集、软件工具下载地址、技术参考文档、交流群。在过程中遇到一些问题卡住，也挺正常，那就努力解决它们叭！
时间：2023-2-1本文是图文演示内容，将给大家介绍，在MaixHub上训练模型，然后部署到Maixduino开发板上的流程。我这里用于演示的是垃圾分类任务，大家也可以按照该流程训练自己想要的模型。通过MaixHub的迁移学习，在Maix-1系列开发板上部署一些简单的模型会很方便。相比之下，自己使用其它平台训练的模型，例如tensorflow，在模型转换和适配的过程中很容易在一些奇怪的问题上卡住，如果没有比较深入的相关知识，可能比较难解决。（比如我之前就失败了）我也整理了一些资源链接，包括数据集、软件工具下载地址、技术参考文档、交流群。在过程中遇到一些问题卡住，也挺正常，那就努力解决它们叭！
文章目录?往期精彩知识?一、什么是索引二、索引的分类三、索引的查看和删除四、各个索引的操作?单列索引?普通索引?唯一索引?主键索引?组合索引?全文索引?空间索引五、索引的优缺点六、索引的原理作者：KJ.JK?往期精彩知识??Spring中的创建对象的三种方式、第三方资源配置管理详细描述及使用（XML版完结篇）&#
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1.前言 最初设计互联网络时，为了便于寻址以及层次化构造网络，每个IP地址包括两个标识码（ID），即网络ID和主机ID。 同一个物理网络上的所有主机都使用同一个网络ID，网络上的一个主机（包括网络上工作站，服务器和路由器等）有一个主机ID与其对应。网络号：用于识别主机所在的网络；主机号：用于识别该网络中的主机。 IP地址根据网络ID的不同分为5种类型，A类地址、B类地址、C类地址、D类地址和E类地址。A类保留给政府机构，B类分配给中等规模的公司，C类分配给任何需要的人，D类用于组播，E类用于实验，各类可容纳的地址数目不同。 其中A类、B类
