Perl操作系统环境变量的脚本代码

Perl是一种跨平台的脚本语言，可以方便地操作操作系统的环境变量。下面，我将为大家简要介绍Perl操作系统环境变量的脚本代码。 1. 获取环境变量的值 Perl脚本可以使用 %ENV哈希来获取环境变量的值，如下所示： #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; my $path = $ENV{'PATH'}; print "PATH is $path\n"; 在上面的示

数据库归档：为何重要且如何实现

随着时间的推移，数据库中的数据量会不断增加，而一些旧数据则可能变得不再活跃或者是冷数据。这些数据会占用大量存储空间和资源，使得数据库性能下降并影响查询效率。针对这个问题，数据库归档被引入，它可以将不太活跃的数据从主数据库中移除到独立的、仅用于存档目的的数据库中。数据库归档的重要性提高数据库性能归档旧数据后，主数据库中剩余的数据量更小，数据库访问速度更快，可以提高整个系统的性能。减少存储空间成本归档操作可以将不活跃的数据从主数据库中移除，从而释放出部分存储空间，降低数据库存储和维护成本。遵循合规

Windows Server 2008 R2上部署Exchange Server 2010图文教程

关于部署Exchange Server 2010的图文教程，我们可以分为以下步骤来进行： 1. 安装必要的软件 进行Exchange Server 2010部署前，需要先安装Windows Server 2008 R2操作系统。此外，还需要安装以下软件： .NET Framework 3.5.1 Windows Management Framework Core 2. 安装 Exchange Server 2010 有了以上的前置操作

SublimeText3配置PHP函数追踪定位插件

下面是SublimeText3配置PHP函数追踪定位插件的完整攻略： 准备工作 首先你需要安装SublimeText3和插件控制器Package Control，安装方法可以访问官网进行查看。 安装插件 打开SublimeText3，使用快捷键Ctrl+Shift+P打开命令面板，输入“Install Package”，等待列表加载完毕之后输入“PhpFunctionCall”进行插件搜索。找到对应插件PhpFunctionCall并安装

NLP与深度学习（二）循环神经网络

1. 循环神经网络 在介绍循环神经网络之前，我们先考虑一个大家阅读文章的场景。一般在阅读一个句子时，我们是一个字或是一个词的阅读，而在阅读的同时，我们能够记住前几个词或是前几句的内容。这样我们便能理解整个句子或是段落所表达的内容。循环神经网络便是采用的与此同样的原理。 循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）与其他如全连接神经网络、卷积神经网络相比，最大的特点在于：它的内部保存了一个状态，其

wgan pytorch,pyvision, py-faster-rcnn等的安装使用

因为最近在读gan的相关工作，wgan的工作不得不赞。于是直接去跑了一下wgan的代码。 原作者的wgan是在lsun上测试的，而且是基于pytorch和pyvision的，于是要装，但是由于我们一直用的是python 2.7,所以无法从WGAN的页面上跳到pytorch的官方页面下载安装，需要安装github上的版本，这个是不需要python3.5的。重新装的系统，就安装了tensorflow和caffe，编译都没问题。但是当我安

卷积+池化+卷积+池化+全连接2

#!/usr/bin/env pythonimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# In[2]:mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)# 每个批次的大小batch_size = 100# 计算一共有多少个批次n_batch

机器学习实战–第一章 Numpy使用

导入numpy 并简单赋值 import numpy as np a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) print a # 数组转换到2D矩阵 变成三行两列 b = a.reshape((3, 2)) print b # .ndim（空间维度的意思)即矩阵列数 print a.ndim print b.ndim # .shape查看矩阵形态，即几行几列 print b.shape# numpy避免复制

人工智能前沿技术：超越YOLOv4！PP-YOLO：更快更好的目标检测网络

前言   Tricks大法好！PP-YOLO可达45.2% mAP，速度高达72.9 FPS！FPS和mAP均超越YOLOv4，FPS也远超过EfficientDet！   Amusi 认为YOLO系列让大家钟情的原因之一并不是超高的mAP指标，而且其又快又好的效果，其让 mAP 和 FPS达到很好的权衡。记得18年YOLOv3一出，这幅图风靡一时：     吐槽一句，17年入坑检测的时候，那时候很多人默认one-stage的优势

4-6 什么是深度卷积网络 ?

假如你训练了一个卷积神经网络，是一个 Alexnet，轻量级网络，你希望将看到不同层之间隐藏单元的计算结果。 从第一层的隐藏单元开始，假设你遍历了训练集，然后找到那些使得单元激活最大化的一些图片，或者是图片块。换句话说，将你的训练集经过神经网络，然后弄明白哪一张图片最大限度地激活特定的单元。注意在第一层的隐藏单元，只能看到小部分卷积神经，如果要画出来哪些激活了激活单元，只有一小块图片块是有意义的，因为这就是特定单元所能看到的全部。

目标检测中准确率召回率问题

以行人检测为例，精度就是检测出来的行人中确实是行人的所占的百分比；Recall就是正确检出的行人数量占行人总数的百分比，Recall=100%表示没有漏检；这两个常常是一对矛盾，通常我们总是希望既没有虚景也不会发生漏检的情况，也就是Precision和Recall均为100%的状况

ubuntu16.04安装Anaconda+Pycharm+Pytorch

1.更新驱动 （1）查看驱动版本  1 ubuntu-drivers devices    （2）安装对应的驱动  1 sudo apt install nvidia-430 已经安装过了，若未安装，会进行安装.  参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59618999 2.安装Anaconda  https://www.anaconda.com/products/individual （1） 

KNN算法 机器学习中的相似性度量

         K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的有监督方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。         该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只

机器学习-数据可视化神器matplotlib学习之路（一）

直接上代码吧，说明写在备注就好了，这次主要学习一下基本的画图方法和常用的图例图标等 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np #这里是最最基本的代码了 #x轴-2到2均分50个点 x = np.linspace(-2, 2, 50) y = x**2 plt.plot(x, y) plt.show() 下面要加一下元素和样式了 from matplotl

caffe模型转ncnn模型

下载MobileNet的caffe模型和配置文件 可从https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe中下载，下载后得到mobilenet_deploy.prototxt和mobilenet.caffemodel两个文件。 旧版caffe模型转新版caffe模型 因为ncnn只支持转换新版的caffe模型，所以需要先把第二步下载的caffe模型转换为新版的caffe模型。新版caffe框架中自带了转