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爱来自洛屿❤drluo 登出操作 使用@RequestMapping 注解接收PUT请求，销毁账号session 1234567891011121314151617181920@Controller@RequestMapping(value = ["/admin"])interface LoginController { @RequestMapping(value = ["/logout"], method = [RequestMethod.PUT]) fun logout(request: HttpServletRequest, response: HttpServletResponse)}@Componentclass LoginControllerImpl : LoginController { override fun logout(request: HttpServletRequest, response: HttpServletResponse) { ...

通过gpio口串行配置a9850的信号输出频率 ad9850_wr_serial(w0写入数据, 频率(HZ)); 调用格式： 12ad9850_init_serial();ad9850_wr_serial(0x00, 10000000.0); // 设为10MHz a9850.h12345678910#ifndef __AD9850_H__#define __AD9850_H__#include "headfile.h"void ad9850_init_serial(void);void ad9850_wr_serial(unsigned char w0, const double frequence);#endif a9850.C1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878 ...

问题已解决123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180#pragma once#include "../src/main.h"#include "js ...

爱来自ZZULI❤drluo 从Github下载PaddleLite库根据机型选择arm 或 x86编译再次编译Opt，用于模型转换转换模型使用MobileConfig和PaddlePredictor部署模型

注意：代码实现的题目，需要提交实现代码 注意：代码实现的题目，需要提交实现代码 注意：代码实现的题目，需要提交实现代码 task1.1 解释神经网络中卷积层的作用。 解释神经网络中池化层的作用。 解释神经网络中连接层的作用。 解释神经网络中激活函数层的作用。 解释神经网络中Dropout层的作用。 对于你给出的解释，请给出相应的PaddlePaddle对应的函数，并尽可能的解释函数参数的意义 （也可以是Pytorch/Tensorflow中的函数） task2.1在一个单层感知器中，假设有两个输入特征和一个输出。 权重分别是w1 = 0.5，w2 = -0.3，偏差为b = 0.1。 输入特征为x1 = 2，x2 = -1。 计算输出（假设激活函数是阶跃函数）。 task2.2（代码实现）假设你有一个包含两个隐藏层的前馈神经网络，每个隐藏层分别有3个神经元。 输入层有4个特征，输出层有2个神经元。 所有的激活函数都是ReLU。 编写一个函数来计算整个网络的输出，给定输入和网络参数。 例如，一二三层权重为以下值时： 第一层权重：W1: [[ 0.32361505, -1 ...

爱来自ZZULI❤drluo 原文链接：yolo和paddle模型常见输出参数解惑 此文为本人方便查找手动转存记录，请支持原作者。 yolo和paddle模型常见输出参数第一种 Concatoutput_dim_0 ：变量，表示预测目标的数量， 7：表示每个目标的七个参数：batch_id，x0，y0，x1，y1，cls_id，score 第二种 85：每一行85个数值，5个center_x,center_y, width, height，score ，80个标签类别得分 25200：三个尺度上的预测框总和 ( 80∗80∗3 + 40∗40∗3 + 20∗20∗3 )，每个网格三个预测框，后续需要非极大值抑制NMS处理 1：没有批量预测推理，即每次输入推理一张图片 第三种 num_dets：表示其批次中每个图像中的目标数 det_boxes：表示 topk(100) 目标的坐标信息 [x0,y0,x1,y1] det_scores：表示每个 topk(100) 个对象的置信度分数 det_classes：表示每个 topk(100) 个对象的类别 第四种 第五种 ...

爱来自ZZULI❤drluo 1. Config 类定义¶Config 类为用于配置构建 Predictor 对象的配置信息，如模型路径、是否开启 gpu 等等。 构造函数定义如下： 12345678# Config 类定义，输入为 Noneclass paddle.inference.Config()# Config 类定义，输入为其他 Config 对象class paddle.inference.Config(config: Config)# Config 类定义，输入分别为模型文件路径和参数文件路径class paddle.inference.Config(prog_file: str, params_file: str) 代码示例： 12345678# 引用 paddle inference 预测库import paddle.inference as paddle_infer# 创建 configconfig = paddle_infer.Config("./mobilenet.pdmodel", "./mobilenet.pdiparam ...

爱来自ZZULI❤drluo C/C++图像经过bitset处理为二进制后再转为uchar格式便于串口发送，并支持解码为uchar数组（240 * 320）(row * col)1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495 class UCHARFrame {public: UCHARFrame() { } UCHARFrame(const cv::Mat bi_frame) { biFrameToUCHARarr(bi_frame); this->uframe = (uchar*)malloc(sizeof(uchar) * 320 * 240); } ~UCHARFrame() { free( ...

爱来自ZZULI❤drluo 第一题 编写一个C语言函数（isPrime），该函数接受一个整数作为参数，检查该整数是否为质数（只能被1和自身整除的数），然后返回一个布尔值，如果是质数则返回1，否则返回0 注意： 请使用long long 代替 int，因为用于测试的数字可能很大（抱歉，后续测试数据依旧选择在了21亿范围内，即int类型范围，相关使用long long进行编写的代码，在测试时，一律手动修改为int，以确保不会因为类型影响计算速度） （相关函数类型为bool的，也进行了调整，测试时保证所有人的函数均为int类型，传递的参数，内部参数均为int类型） 你的函数应该只有一个参数，并返回一个整数（1或0），用于表示是否为质数，并且不使用其他外部库或函数来进行质数检查(后经考虑，此函数允许使用sqrt（开方相较于乘积，为耗时操作）)。 最终，你的函数将通过这样的方式被调用： 123456if (isPrime(num)) { printf("%d 是质数\n", num);}else { printf("%d 不是 ...

爱来自ZZULI❤drluo 用户给出的往期房价数据，默认为housing.data，数据文件每行含有14项，其中前13项为房价影响因素，最后一项为同类型房价中位数，如下表： 属性名 解释 类型 CRIM 该镇的人均犯罪率 连续值 ZN 占地面积超过25平方米的住宅用地比例 连续值 INDUS 非零售商业用地比例 连续值 CHAS 是否临近ChariesRiver 离散值，1=邻近，0=不邻近 NOX 一氧化氮浓度 连续值 RM 每栋房屋的平均客房数 连续值 AGE 1940年之前建成的自用单位比例 连续值 DIS 到波士顿5个就业中心的加权距离 连续值 RAD 到径向公路的可达性指数 连续值 TAX 全值财产税率 连续值 PTRATIO 学生与教师的比例 连续值 B 1000(FM-0.63)^2,其中FM为外国人占比 连续值 LSTAT 低收入人群占比 连续值 MEDV 同类型房屋价格中位数 连续值 (房价影响因素及房价表) 整个系统应基于所给往期数据训练出相应模型，使模型可以对今后的房价进行预 ...