MARY

YOLOv5代码详解(test.py部分)

随声附和 提交于 2020-08-06 07:55:20
目录 2. test.py 2.1 设置超参数 2.2 设置任务(验证,测试,学习) 2.3 测试函数 2.3.1 初始化模型 2.3.2 判断设备类型并仅使用一张GPU进行测试 2.3.3 获取配置文件路径和文件参数 2.3.4 数据获取 2.3.5 计算map数据 2.3.6 打印结果(图片,速度),保存结果至json,并返回结果 2. test.py 该部分主要用于运行train.py时,计算每个epoch的mAP。 PS,与train.py相似的部分就不再阐述。 2.1 设置超参数 权重,数据,batch size,图像尺寸,使用哪张显卡,数据增强,计算mAP。if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(prog='test.py') parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights/best.pt', help='model.pt path') parser.add_argument('--data', type=str, default='data/coco.yaml', help='*.data path') parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16,

2019年六月六级阅读C篇:创业公司老年人IT推广

99封情书 提交于 2020-08-06 03:41:59
The market for products designed specifically for older adults could reach $ 30 billion by next year, and startups (初创公司)want in on the action. What they sometimes lack is feedback from the people who they hope will use their products. So Brookdale, the country’s largest owner of retirement communities, has been inviting a few select entrepreneurs just to move in for a few days, show off their products and hear what the residents have to say. That’s what brought Dayle Rodriguez, 28, all the way from England to the dining room of Brookdale South Bay in Torrance, California. Rodriguez is the

欧洲花费210亿欧元新建大型对撞机,我国要跟进吗?

假如想象 提交于 2020-08-04 10:02:36
作者|海怪 来源|脑极体 《三体》中,那个锁死人类基础科学的智子实在是令人印象深刻。 当三体人得知四光年外的地球上有人类这一存在之后,又开心又害怕,开心的是人类文明远远不如三体文明,害怕的是人类文明的进化速度非常之快。如果三体人用他们当时最快的飞船赶到地球要花四百年时间,等真的赶过去可能就已经被人类的科技水平虐成渣了。 所以,他们先发制人地发动了智子攻击,用光速发出两个质子计算机,率先来到地球,暗戳戳搞破坏,不过 两个比原子还小的微粒能做什么坏事? 除了刺探下地球人的公开情报之外,就是给人类的粒子物理研究捣乱,影响人类最前沿的粒子加速对撞实验,制造错误的实验结果,搞疯掉一批批人类最聪明的物理学家,最终锁死人类的基础科学的发展。如果人类无法在微观层面发现新的物理定律,也就没有更高的科技水平,也自然再也不能和三体人叫板了。 如此想来,是不是细思极恐了?我们不得不问一句,现在 我们的物理学被三体人的智子给锁死了吗? 这倒没有,不过基础物理似乎正在被高额的研发费用给“锁死”,因为建造这种高能物理实验机器的代价实在是有点高昂。 今年的6月19日,欧洲核子中心(CERN)全票通过了《2020欧洲粒子物理战略》,并计划建造一台全新的高能物理实验机器—— 未来环形对撞机 (Future Circular Collider,FCC),用于 研究希格斯玻色子(即“上帝粒子”)和高能量前沿探索。 不过

设计模式

﹥>﹥吖頭↗ 提交于 2020-07-28 20:48:25
设计模式 1. 根据目的来分 根据模式是用来完成什么工作来划分,这种方式可分为创建型模式、结构型模式和行为型模式 3 种。 创建型模式:用于描述“怎样创建对象”,它的主要特点是“将对象的创建与使用分离”。GoF 中提供了单例、原型、工厂方法、抽象工厂、建造者等 5 种创建型模式。 结构型模式:用于描述如何将类或对象按某种布局组成更大的结构,GoF 中提供了代理、适配器、桥接、装饰、外观、享元、组合等 7 种结构型模式。 行为型模式:用于描述类或对象之间怎样相互协作共同完成单个对象都无法单独完成的任务,以及怎样分配职责。GoF 中提供了模板方法、策略、命令、职责链、状态、观察者、中介者、迭代器、访问者、备忘录、解释器等 11 种行为型模式。 2. 根据作用范围来分 根据模式是主要用于类上还是主要用于对象上来分,这种方式可分为类模式和对象模式两种。 类模式:用于处理类与子类之间的关系,这些关系通过继承来建立,是静态的,在编译时刻便确定下来了。GoF中的工厂方法、(类)适配器、模板方法、解释器属于该模式。 对象模式:用于处理对象之间的关系,这些关系可以通过组合或聚合来实现,在运行时刻是可以变化的,更具动态性。GoF 中除了以上 4 种,其他的都是对象模式。 3.设计模式的功能 1、FACTORY 工厂方法:追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西

沉默之证 :新冠病毒如何“吞噬”患者身体?

浪子不回头ぞ 提交于 2020-07-28 18:45:07
  截至 7 月 9 日,全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)确诊人数已经有 11 669 259 人,死亡人数高达 539 906 人,轰轰烈烈的正面战场上,全球仍有不少医护人员在一线奋斗,努力拯救更多生命。   而在安静的后方,美国纽约大学朗格尼健康中心(NYU Langone Health)的病理学家艾米·拉普奇耶维茨(Amy Rapkiewicz)冷静地打开自己面前的新冠病毒患者尸体,使用特殊工具小心翼翼地摘取下心、肺等关键器官。接下来,这些器官需要在消毒溶液中浸泡数周,然后取出切割,选取小片的组织样本,放到显微镜下进行细致分析。   虽然病毒让患者永远无法再开口讲述自己的病痛折磨,但是像拉普奇耶维茨这样的专家们却知道如何与“沉默的证人”合作,他们尚留存在世的身体会告诉我们更多突破性线索,深入理解这种疾病,研发潜在新疗法。   自新冠疫情暴发以来,在医生们眼中,COVID-19 似乎是一种标准的呼吸道疾病,病毒不仅攻击肺部,还会攻击大脑、肾脏、肝脏、肠胃道和脾脏等。从今年 3 月起,中国、美国以及欧洲诸国等陆续发表尸检报告,一致确认新冠病毒攻击最猛烈的器官就是肺部——死亡患者的两肺和血管内皮细胞中都发现了病原体。但随着不断深入,情况似乎并非完全如人们所料……    肺:充满微型血栓   显微镜下,拉普奇耶维茨观察到的肺、肾、肝标本受到的病毒伤害与其他医生的报告并无二致

每天学习一个设计模式(三):结构型之合成模式

喜夏-厌秋 提交于 2020-07-28 10:06:07
一、基本概念 合成模式属于对象的结构模式,有时又叫做“部分——整体”模式。合成模式将对象组织到树结构中,可以用来描述整体与部分的关系。合成模式可以使客户端将单纯元素与复合元素同等看待。 二、通俗解释 COMPOSITE合成模式:Mary今天过生日。“我过生日,你要送我一件礼物。”“嗯,好吧,去商店,你自己挑。”“这件T恤挺漂亮,买,这条裙子好看,买,这个包也不错,买。”“喂,买了三件了呀,我只答应送一件礼物的哦。”“什么呀,T恤加裙子加包包,正好配成一套呀,小姐,麻烦你包起来。”“……”,MM都会用Composite模式了,你会了没有? 合成模式:合成模式将对象组织到树结构中,可以用来描述整体与部分的关系。合成模式就是一个处理对象的树结构的模式。合成模式把部分与整体的关系用树结构表示出来。合成模式使得客户端把一个个单独的成分对象和由他们复合而成的合成对象同等看待。 文件系统例子: 合成模式把部分和整体的关系用树结构表示出来。合成模式使得客户端把一个个单独的成分对象和由它们复合而成的合成对象同等看待。比如,一个文件系统就是一个典型的合成模式系统。下图是常见的计算机XP文件系统的一部分。 从上图可以看出,文件系统是一个树结构,树上长有节点。树的节点有两种,一种是树枝节点,即目录,有内部树结构,在图中涂有颜色;另一种是文件,即树叶节点,没有内部树结构。 显然

沉默之证:新冠病毒如何“吞噬”患者身体?

我们两清 提交于 2020-07-28 02:43:11
  截至 7 月 9 日,全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)确诊人数已经有 11 669 259 人,死亡人数高达 539 906 人,轰轰烈烈的正面战场上,全球仍有不少医护人员在一线奋斗,努力拯救更多生命。   而在安静的后方,美国纽约大学朗格尼健康中心(NYU Langone Health)的病理学家艾米·拉普奇耶维茨(Amy Rapkiewicz)冷静地打开自己面前的新冠病毒患者尸体,使用特殊工具小心翼翼地摘取下心、肺等关键器官。接下来,这些器官需要在消毒溶液中浸泡数周,然后取出切割,选取小片的组织样本,放到显微镜下进行细致分析。   虽然病毒让患者永远无法再开口讲述自己的病痛折磨,但是像拉普奇耶维茨这样的专家们却知道如何与“沉默的证人”合作,他们尚留存在世的身体会告诉我们更多突破性线索,深入理解这种疾病,研发潜在新疗法。   自新冠疫情暴发以来,在医生们眼中,COVID-19 似乎是一种标准的呼吸道疾病,病毒不仅攻击肺部,还会攻击大脑、肾脏、肝脏、肠胃道和脾脏等。从今年 3 月起,中国、美国以及欧洲诸国等陆续发表尸检报告,一致确认新冠病毒攻击最猛烈的器官就是肺部——死亡患者的两肺和血管内皮细胞中都发现了病原体。但随着不断深入,情况似乎并非完全如人们所料……    肺:充满微型血栓   显微镜下,拉普奇耶维茨观察到的肺、肾、肝标本受到的病毒伤害与其他医生的报告并无二致

关于简单的数据双向绑定原理,defineProperty 和Proxy演示

泄露秘密 提交于 2020-07-25 19:22:15
双向绑定,也就是说js中的数据传到页面,页面中的内容到js,实现同步更新,简单的演示可以直接复制下放HTML代码运行。 在这个例子中,我们使用defineProperty , Object.defineProperty() 方法会直接在一个对象上定义一个新属性,或者修改一个对象的现有属性,并返回此对象。详细信息可以自行查看 MDN文档 。 简单来说,defineProperty 就是一个监听器,监听对象中某一个属性被访问和修改,在Vue2.0中就是采用defineProperty 注意事项 在使用get函数监听属性的时候,不能直接监听当前属性,否则会出现死循环。所以在使用前我将对象进行浅拷贝的原因 每一个defineProperty只能对一个对象属性进行监听,所以你必须在使用之前就得知道属性的名字,但是很多时候属性是动态生成的,,所以就很麻烦。 <! DOCTYPE html > < html lang ="en" > < head > < meta charset ="UTF-8" > < meta name ="viewport" content ="width=device-width, initial-scale=1.0" > < title > Document </ title > </ head > < body > < h1 id ="hname" ></ h1 >

Python学习心得体会总结,不要采坑

徘徊边缘 提交于 2020-05-08 06:38:50
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者:樱桃小丸子0093 大家要持续关注哦,不定时更新Python知识哦! Python 作为一个近年备受好评的语言,它的一些优点让人无法忽视。Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。它的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。Python 是一种解释型语言: 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python 还是交互式语言: 这意味着,可以在一个Python提示符,直接互动执行写程序。它 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。优点如此的多最终我选择了它。 因为刚刚学,所以首先要先安装python环境。另外项目实战也是核心,如果你缺项目练习,去小编的Python交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,里面很多新教程项目 1.Python环境搭建(windows环境) 1.下载地址: https://www.python.org/downloads/windows/ 选择适合自己电脑的位数来下载安装包(ps :x86代表着32位系统的

Pandas系列(一)-Series详解

不想你离开。 提交于 2020-05-04 23:54:13
一、初始Series   Series 是一个带有 名称 和索引的一维数组,既然是数组,肯定要说到的就是数组中的元素类型,在 Series 中包含的数据类型可以是整数、浮点、字符串、Python对象等。 pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) 创建第一个Series import pandas as pd user_age = pd.Series(data=[18, 30, 25, 40]) user_age.index = ["Tom", "Bob", "Mary", "James"] #加索引 user_age.index.name = "name" #索引加名字 user_age.name="user_age_info" #series加名字 user_age Out[4]: name Tom 18 Bob 30 Mary 25 James 40 Name: user_age_info, dtype: int64 创建Series的方式 列表方式创建 pd.Series([],index=[])  字典方式创建 pd.Series({} # 方式一 t = pd.Series([1,2,3,4,43],index=list( ' asdfg