Hugo是一个能够以出色速度构建静态网页的工具，它为我们提供了极具灵活性的平台，可以塑造成符合个人需求的网页。在上一篇博文中已经介绍了Hugo的基本搭建步骤，那如何使用Hugo搭建符合自己需求的主题页面？不妨还是以Hugo-book主题作为基础，一起探索如何将它塑造成我们需要的网页。自定义导航在构建信息网页时，导航不仅仅是简单的链接集合，更是用户与网站互动的主要纽带。它承担着引导用户在网站内部浏览的任务，促使他们迅速、准确地找到所需内容。在默认搭建中，左侧的导航是根据文档自动生成的。这样虽然便捷，但它可能无法完全契合网站内容的层次结构或信息重要性。因此，实际场景上往往需要针对网站的内容对导航进
该文主要介绍完整的MMDetection包含的配置文件中的模型文件--model.py以下代码详细逐行解读了模型文件包含的代码含义及使用一、特征提取网络主干 采用如上图所示的SwinTransformer作为特征提取网络主干，并进行以下配置。 若想选取其他主干模型，则更改“type=‘新模型名字’”，且需要根据你选择的新模型对应定义新的参数，例如以下SwinTransformer作为主干的示例，以及对应参数的含义backbone=dict(type='SwinTransformer',#主干网络(特征提取网络)采用SwinTransformer，以下为关于SwinTransformer网络参数
在工作、学习中，不可避免会要写一些文档；又或者想搭建个简单网站，记录和分享您的生活经验或知识；撰写这些文档中使用markdown是一个非常不错的选择，让我们更加聚焦在文档表达的内容上。实际上笔者的文档基本都是在Sublime中用markdown格式撰写的。在先前文章《Markdown的那些事儿》也有提到到，围绕markdown有着大量的开源软件、库做支持；这里分享下使用基于MIT许可证的开源软件Hugo来管理Markdown文档，能帮助基于markdown生成各种风格主题的静态页面。先不妨看下笔者一些markdown文档效果：https://quincik.gitee.io/algorithm
一、Flume简介Flume提供一个分布式的，可靠的，对大数据量的日志进行高效收集、聚集、移动的服务，Flume只能在Unix环境下运行。Flume基于流式架构，容错性强，也很灵活简单。Flume、Kafka用来实时进行数据收集，Spark、Flink用来实时处理数据，impala用来实时查询。二、Flume角色2.1、Source用于采集数据，Source是产生数据流的地方，同时Source会将产生的数据流传输到Channel，这个有点类似于JavaIO部分的Channel。2.2、Channel用于桥接Sources和Sinks，类似于一个队列。2.3、Sink从Channel收集数据，将
引言前文我们已经讲解了gmock的基本语法，但是gmock只能mock虚函数，如果要mock非虚成员函数、静态成员函数、全局函数、重载函数、模板函数以及其他依赖库的函数时，gmock就很难实现。而cppmockfree可以支持这些函数的mock。（补充：新增了对虚函数的支持）快速入门1.mock样例1.1全局函数//gloabalfunctionintg_func(inta,intb){returna+b;}#include"gtest/gtest.h"#include"gmock/gmock.h"#include"cpp_free_mock.h"#includeusingnamespace:
JDK17实用特性一.文档及下载地址二.特性功能1.VAR类型推导2.instanceof模式匹配3.JEP406：switch的类型匹配（预览）4.文本块TextBlocks5.增强的伪随机数生成器6.密封类sealedclass7.NullPointerExceptions优化8.Stream.toList()9.Records10.JEP415：指定上下文的反序列化过滤器1.反序列化示例2.反序列化过滤器11.恢复始终严格的浮点语义一.文档及下载地址OpenJDKJava17下载：https://jdk.java.net/archive/OpenJDKJava17文档：https://o
文章目录前言一、实验说明（一）实验模型图（二）问题描述二、计算步骤（一）分析问题（二）建立有限元模型初始化设置实体建模三、结果分析（一）网格划分效果图（二）梁的变形（三）实体模型的上拉下压情况总结前言实验所用软件版本：ansys10.0一、实验说明（一）实验模型图（二）问题描述悬臂梁受力模型如上图所示，一段长100[mm]的梁，一端固定，另一段受到平行于梁截面的集中力F的作用，F=100[N]。梁的截面为正方形，边长为10[mm]。梁所用的材料：弹性模量E=2.0105[MPa]，泊松比0.3。二、计算步骤以梁单元为主介绍。（一）分析问题分析该物理模型可知，截面边长/梁长度=0.1是一
目录1Pod详解1.1Pod介绍1.1.1Pod结构1.1.2Pod定义1.2Pod配置1.2.1基本配置1.2.2镜像拉取1.2.3启动命令1.2.4环境变量1.2.5端口设置1.2.6资源配额1.3Pod生命周期1.3.1创建和终止1.3.2初始化容器1.3.3钩子函数1.3.4容器探测1.3.5重启策略1.4Pod调度1.4.1定向调度1.4.2亲和性调度1.4.3污点和容忍1Pod详解1.1Pod介绍1.1.1Pod结构每个Pod中都可以包含一个或者多个容器，这些容器可以分为两类：用户程序所在的容器，数量可多可少Pause容器，这是每个Pod都会有的一个根容器，它的作用有两个：可以以它
1写在前面的话该篇文章创建pytorch环境部分，大家谨慎参考。本以为已经完全解决错误，但实际上pytorch最终并未配置在所创建虚拟环境中，本人能力有限，实在搞不定，故大家可在此博客的踩坑基础上，继续前行，争取一次创建成功，加油！2TX2NX安装Archiconda3Archiconda下载链接:https://github.com/Archiconda/build-tools/releases进入界面如下，下载即可：将下载文件拷贝到JetsonTX2NX中，如图所示：输入命令安装./Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh可能无法正常安装，这里需要给文件Arch
2016年3月，一场机器人与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石展开的围棋人机大战受到全球的高度关注。我们知道，最后的结果是DeepMind的机器人AlphaGo以4比1的总比分获胜。这是人工智能领域一个里程碑性的事件，也让「博弈」成为一个热门的AI研究方向。AlphaGo之后，DeepMind又推出了赢得国际象棋的AlphaZero、击败《星际争霸II》的AlphaStar等等。使用搜索和学习的方法，AI在许多完美信息博弈中表现出强大的性能，而使用博弈论推理和学习的方法在特定的不完美信息博弈中表现出强大的性能。然而，大多数成功案例有一个重要的共同点：专注于单一博弈项目。例如，AlphaGo不会下
