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2019年1月12日
Python 装饰器入门
摘要: 装饰器(Decorator) Python 的装饰器是任何可调用对象(callable object),用于修改函数(Function)或类(Class)。按照用途可分为: 函数装饰器 类装饰器 装饰器的接口定义可概括为: 1. 接收某个函数或类的引用作为参数; 2. 修改该函数或类并返回。 简单函
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posted @ 2019-01-12 11:28 LexLuc
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2019年1月8日
面向对象编程(OOP)思想小结
摘要: Concepts 类(class) :对我们要解决问题的抽象,比如建造房子的蓝图;但实现机制上来讲,类是 根据蓝图构建 而成的, 存储在内存中 的,用来 表示对象的数据 。 对象(object) :根据类构建的实体,比如根据蓝图造出来的房子;实现时,通常是 复制类的数据到新的内存空间 ,有可能需要改
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posted @ 2019-01-08 00:10 LexLuc
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2019年1月6日
Debian 9 + Windows 10 双系统安装体验
摘要: 很久之前就想在自己的电脑上也装个 Debian 玩玩了,最近正好有时间折腾,就踩了踩坑在笔记本上装了玩玩~ UEFI + GPT 解决启动相关的麻烦配置 如果在支持 UEFI 的电脑上安装 Debian 9 + Win 10,应首先确保硬盘的格式为 GPT。 满足以上要求,就意味着不用再进行启动引导
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posted @ 2019-01-06 13:57 LexLuc
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2018年12月29日
Hackerank-Array-NewYearChaos
摘要: 题目背景描述 新年第一天,N 个人排队坐过山车。每个人穿有带编号的衣服 $[1, 2, 3, ...]$。 因为排队时间太久,有人发现给前面相邻的人喂一颗糖,就可以和他交换位置,而每人手里只有两颗糖。所以这些人就通过“喂糖”的方式,让队伍变得乱七八糟。 作为游乐场管理员,为了纠正这种不正之风,你要使
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posted @ 2018-12-29 01:20 LexLuc
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2018年12月26日
RetinaNet 迁移学习到自标数据集
摘要: Keras RetinaNet 在自标数据集 上训练 detection model 模型部署与环境配置 参考 "README" 数据预处理 数据统计信息: 类别:gun1, gun2 有效数据量:23216 测试集大小:1000 训练验证集大小:22216 由于此次 detection 任务比较简
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posted @ 2018-12-26 11:13 LexLuc
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2018年10月9日
Valgrind 简单用法
摘要: 有时需要给自己写的小程序做个简单的 benchmark,查看内存使用情况和运行时间。这时可以试试 valgrind。 Ubuntu 下安装很简单: 显示堆空间使用情况 用图表表示堆空间使用情况 用图表表示所有空间的内存占用情况 "Reference" Written with "StackEdit"
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posted @ 2018-10-09 17:52 LexLuc
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Spark Shell Examples
摘要: Spark Shell Example 1 Process Data from List: Example 2 Process Data from Local Text File RDD transformation and action can now be applied on the Exam
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posted @ 2018-10-09 17:44 LexLuc
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Javascript 初学笔记
摘要: 变量作用域 自 ES2015 起,JS 引入 和 关键词定义变量的块作用域(Block Scope)。 仅支持全局作用域(Global Scope)和函数作用域(Function Scope); 支持块作用域,即严格定义作用域在花括号 里面; 不仅支持块作用域,且定义的变量无法再修改。 javasc
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posted @ 2018-10-09 12:53 LexLuc
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2018年9月16日
初涉 Deep Drive Dataset
摘要: Berkeley 大学最近推出的针对自动驾驶的街景数据集,号称比 Cityscapes 数据量更大,可泛化性更好。 语义实例分割(Semantic Instance Segmentation) 数据集一共有 40 种物体类别 与 Cityscapes 的对比 街景数据来自 US 的城市 模型更熟悉美
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posted @ 2018-09-16 00:32 LexLuc
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2018年9月13日
Exact Inference in Graphical Models
摘要: 独立(Independence) 统计独立(Statistical Independence) 两个随机变量X,Y统计独立的条件是当且仅当其联合概率分布等于边际概率分布之积: $$ X \perp Y \leftrightarrow P(X,Y)=P(Y) P(Y) $$ 思考:假设 $X \per
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posted @ 2018-09-13 16:47 LexLuc
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