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图中的最长路径
给定只有一个连通分支的无向连通图，找到距离最大的两个点#include<iostream> using namespace std; int findNode(int u,int n,vector<vector<int>>& adj) {int ans=-1;vector<bool> visit(n,false);queue<int> q;q.push(u);visit[u]=…
2022/4/7 6:25:26 人评论 次浏览 -
图像识别-二维傅里叶变换
二维连续函数的傅里叶变换 一维的相关推导见本博客其他章节 这里是二维傅里叶变换的说明一维离散函数的傅里叶变换二维离散函数的傅里叶变换对二维函数的波形没法理解的可以看这张图，u,v就是对应这张图两边的的频率频谱图和时域图的说明 大家看下的图片，8个字母的时域图…
2022/3/7 23:15:12 人评论 次浏览 -
pyqt5——TabWidget之TabBar大小修改
如图所示，图中的顶部栏的大小非常不美观，修改图中TabWidget的tabBar大小，其实就是对图中“正常”和“异常”这两个顶部栏的大小进行调整 右键选择图中的选项 在其中加入如下代码： QTabBar::tab{width:150} QTabBar::tab{height:25} 结果就变成了这样：
2022/1/22 23:34:18 人评论 次浏览 -
pytorch分布式训练方法总结
1 DP 1.1 原理 DP 基于单机多卡，所有设备都负责计算和训练网络，除此之外， device[0] (并非 GPU 真实标号而是输入参数 device_ids 首位) 还要负责整合梯度，更新参数。图 1 即为 GPU 0 作为 device[0] 的例子。从图中我们可以看出，有三个主要过程： 过程一（图中红色部…
2021/11/20 23:09:45 人评论 次浏览 -
pytorch分布式训练方法总结
1 DP 1.1 原理 DP 基于单机多卡，所有设备都负责计算和训练网络，除此之外， device[0] (并非 GPU 真实标号而是输入参数 device_ids 首位) 还要负责整合梯度，更新参数。图 1 即为 GPU 0 作为 device[0] 的例子。从图中我们可以看出，有三个主要过程： 过程一（图中红色部…
2021/11/20 23:09:45 人评论 次浏览 -
python中的切片和深拷贝
上图可知：python中的切片操作都是深拷贝。 那么，下面图中问题也知道了，因为b是深拷贝，所以b变化了，a不变换，很正常。
2021/11/12 22:11:29 人评论 次浏览 -
python中的切片和深拷贝
上图可知：python中的切片操作都是深拷贝。 那么，下面图中问题也知道了，因为b是深拷贝，所以b变化了，a不变换，很正常。
2021/11/12 22:11:29 人评论 次浏览 -
IDEA实用教程（二）
2. 基础设置 进入全局设置 更改主题 修改主题字体 修改代码编辑区字体 修改控制台字体 图中3处修改控制台字体 图中4处修改控制台字体 文件编码的设置 图中4处建议勾选,如果没有勾选属性文件中的中文,会被转为ASCII码 设置可以使用Ctrl + 鼠标滚轮更改字体大小 设置显示行…
2021/5/19 18:29:10 人评论 次浏览 -
图机器学习中传统方法 - 结点特征 - 集聚系数
集聚系数（clustering coefficient） 用来描述一个图中的顶点之间结集成团的程度的系数。具体来说，是一个点的邻接节点之间相互连接的程度。集聚系数分为整体，局部两种。整体集聚系数可以给出一个图中整体的集聚程度的评估，而局部集聚系数则可以测量图中的每个结点附近…
2021/5/4 10:26:08 人评论 次浏览
