LeetCode刷题:栈和队列 用栈实现队列请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作(push、pop、peek、empty): 实现 MyQueue 类: void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾int pop() 从队列的开头移除并返回元素int peek() 返回队列开头的元素boolean empty() 如果队列为空,返回 true ;否则,返回 false说明: 你 只 2023-05-20 Java > LeetCode #java #数据结构
甲骨文云永久免费服务器允许root远程ssh登录 甲骨文云永久免费服务器允许root远程ssh登录虽然操作过好多次,但还是会忘记,每次都要去查,还是自己记录一遍吧 创建新的服务器甲骨文云在不同地区的登录地址是不一样的,我的登录地址是Cloud Sign In (oracle.com) 还需要先填名字,这是外国人很奇怪的一点,记不住设置的什么名字就登不上了 在计算-实例页面选择创建实例 映像和配置选择免费的就好 保存密钥对到本地 创建成功后 2023-05-20 软件安装配置 #ssh
vscode SSH无法建立连接问题 问题其他SSH工具能连上,vscode的RemoteSSH插件显示无法建立连接 解决方法在 C:\Users\yourname\.ssh下有一个known_hosts文件,使用记事本打开,删除你要连接的IP相关的所有内容即可<br> 2023-04-14 软件安装配置 #ssh
VOC格式数据集转YOLO格式 VOC格式12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940VOC--Annotations 00001.xml <annotation> <size> <width>320</width> 2023-04-14 目标检测 #数据集 #目标检测
centos7使用docker部署chatgpt 安装docker1sudo curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun 查看安装版本1docker -v 卸载docker123sudo yum remove docker-ce docker-ce-cli containerd.iosudo yum remove docker #删除早期版本sudo r 2023-04-03 杂 #linux #docker #chatgpt
解决录制音视频不同步问题 问题使用opencv录制视频,同时使用pyaudio录制音频,存在两个问题<br>1.视频录制和音频录制没有同时启动,开始时间对不上<br>2.视频录制时长和视频保存后的时长不一致,会出现视频变慢的现象 解决方法1.使用event事件,使两个录制同步开始<br>2.读取音频视频时长,调整视频帧率,把视频时长调整成和音频一样长,再把音频合并到视频中。 源代码123 2023-03-23 python #python #音画同步
人脸关键点检测及人脸分割 人脸关键点检测,输入opencv格式的bgr通道图,默认在输入图上画关键点,也可以在空白图上画,如果要分割出人脸,可以使用矩形框框住关键点,然后在原图上裁剪,下面是一个成功案例。 源代码12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758 2023-03-23 python #python #目标检测 #人脸检测
百度短语音转文字API调用 百度的语音转文字API只支持最长60s的语音,如果要识别长语音,需要先切分,识别后再把结果合并。音频采样率和声道数好像也有影响,需要做修改,以下是一个成功案例。 源代码1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738from aip import AipSpeech # baidu_aipfrom pydub 2023-03-23 python #python #语音转文字
npm换源 npm换源查看当前源1npm config get registry 默认是指向 https://registry.npmjs.org/,也就是官方源。 更换源新淘宝源,一些文章还是写着旧的淘宝 NPM 镜像 registry.npm.taobao.org,但它已于 2022 年 05 月 31 日 废弃,读者需要更换为新的 registry.npmmirror.com 源。 1npm confi 2023-03-21 软件安装配置
yolov5单目标检测简化改进 backbone部分,去掉了7.8两层的conv和c3,只做到16倍下采样 head部分,去掉所有concat,3个检测层改为1个 Model size:3.63M->1.01M Params:1.7M->0.45M FLOPs:4.1G->2.8G mAP:81.46->81.96 主要原因应该是对于我的检测任务,待检测目标的大小几乎不会有很大的变化,且和16倍下采样后每 2022-12-07 目标检测 #目标检测