yolov1v2v3v4v5v6v7v8对比

时间: 2023-09-05 13:14:22 浏览: 374
根据引用中的输出，我们可以得知yolov1v2v3v4v5v6v7v8的对比如下： v1: v2 v3 v2: v1 v4 v5 v3: v1 v6 v7 v4: v2 v8 v5: v2 v8 v6: v3 v7 v7: v3 v6 v8: v4 v5 而根据引用中的样例输入，我们可以得到yolov1v2v1v3v2v4v2v5v3v6v3v7v4v8v5v8v6v7。 从上述对比中，我们可以看出，yolov1v2v3v4v5v6v7v8和样例输入中的顺序是一致的。即v1出现在第一个位置，v2出现在第二个位置，以此类推。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [邻接矩阵表示法](https://blog.csdn.net/qq_62810982/article/details/124677352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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6. 第31行的代码中，缺少一个左括号，应该改为b =((-at*v8)**13(v7*v8*(at-1)*v2*v1) - v8(bt))。 7. 第33行的代码中，while后面的条件应该是am<n-1，而不是am<n 1。 8. 第34行的代码中，while后面的条件应该是bm<n-...

// just for test，无向图，邻接矩阵，书上图 6.17(a) void CreateUDG_AMG_Test(AMGraph &g){ g.vexnum = 8; g.arcnum = 9; // vertices string temp[] = {"V1", "V2", "V3","V4", "V5", "V6","V7", "V8"}; for (int i=0; i<g.vexnum; i++){ g.vexs[i] = temp[i]; } // init arcs as 0 for (int j=0; j<g.vexnum; j++) for (int k=0; k<g.vexnum; k++){ g.arcs[j][k] = 0; } // arcs int arc_i[] = {0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5}; int arc_j[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7, 6}; int i, j; for (int k=0; k<g.arcnum; k++){ i = arc_i[k]; j = arc_j[k]; g.arcs[i][j] = 1; g.arcs[j][i] = 1; } return; } // just for test，无向网，邻接矩阵，书上图 6.19 void CreateUDN_AMG_Test(AMGraph &g){ g.vexnum = 6; g.arcnum = 10; // vertices string temp[] = {"V1", "V2", "V3","V4", "V5", "V6"}; for (int i=0; i<g.vexnum; i++){ g.vexs[i] = temp[i]; } // init arcs as MaxInt for (int j=0; j<g.vexnum; j++){ for (int k=0; k<g.vexnum; k++){ g.arcs[j][k] = MaxInt; } } // arcs int arc_i[] = {0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 4}; int arc_j[] = {1, 2, 3, 2, 4, 3, 4, 5, 5, 5}; int weights[] = {6, 1, 5, 5, 3, 5, 6, 4, 2, 6}; int i, j; for (int k=0; k<g.arcnum; k++){ i = arc_i[k]; j = arc_j[k]; g.arcs[i][j] = weights[k]; g.arcs[j][i] = weights[k]; } return; } // just for test，有向网，邻接矩阵 void CreateDN_AMG_Test(AMGraph &g, int vexnum, int arcnum, string vertices[], int arc_i[], int arc_j[], int weights[]){ g.vexnum = vexnum; g.arcnum = arcnum; // vertices for (int i=0; i<g.vexnum; i++){ g.vexs[i] = vertices[i]; } // init arcs as MaxInt for (int j=0; j<g.vexnum; j++){ for (int k=0; k<g.vexnum; k++){ g.arcs[j][k] = MaxInt; } } // arcs int i, j; for (int k=0; k<g.arcnum; k++){ i = arc_i[k]; j = arc_j[k]; g.arcs[i][j] = weights[k]; } return; }如何根据这个来编写以邻接矩阵存储创建无向网

您可以使用 CreateUDN_AMG_Test 函数来创建邻接矩阵存储的无向网。该函数已经预设了一个无向网的顶点数、边数、顶点信息和边信息。您可以将它们存入 AMGraph 类型的变量 g 中，代码如下： ...

clear all clc load 10k_32768_5.dat s=X10k_32768_5'; fs=10000; %采样频率 N=32768; %采样点数 [c,l]=wavedec(s,11,'haar'); %11层分解 ca1=appcoef(c,l,'haar',1); %V10 ca2=appcoef(c,l,'haar',2); %V9 ca3=appcoef(c,l,'haar',3); %V8 ca4=appcoef(c,l,'haar',4); %V7 ca5=appcoef(c,l,'haar',5); %V6 ca6=appcoef(c,l,'haar',6); %V5 ca7=appcoef(c,l,'haar',7); %V4 ca8=appcoef(c,l,'haar',8); %V3 ca9=appcoef(c,l,'haar',9); %V2 ca10=appcoef(c,l,'haar',10); %V1 ca11=appcoef(c,l,'haar',11); %V0 cd1=detcoef(c,l,1); %W10 cd2=detcoef(c,l,2); %W9 cd3=detcoef(c,l,3); %W8 cd4=detcoef(c,l,4); %W7 cd5=detcoef(c,l,5); %W6 cd6=detcoef(c,l,6); %W5 cd7=detcoef(c,l,7); %W4 cd8=detcoef(c,l,8); %W3 cd9=detcoef(c,l,9); %W2 cd10=detcoef(c,l,10); %W1 cd11=detcoef(c,l,11); %W0 %消噪，将高频成分中小于阈值的数置零，规则自行改变 k=100; %设置一个阈值,自行改变这个阈值，以达到最佳效果 d11=cd11; d10=cd10; d9=cd9; d8=cd8; d7=cd7; d6=cd6; d6(find(d6<max(d6)/k))=0; d5=cd5; d5(find(d5<max(d5)/k))=0; d4=cd4; d4(find(d4<max(d4)/k))=0; d3=cd3; d3(find(d3<max(d3)/k))=0; d2=cd2; d2(find(d2<max(d2)/k))=0; d1=cd1; d1(find(d1<max(d1)/k))=0; d1=zeros(1,length(d1)); c=[ca11 d11 d10 d9 d8 d7 d6 d5 d4 d3 d2 d1]; s_rec=waverec(c,l,'haar'); f_rec=abs(fft(hilbert(s_rec)))*2/N; %希尔伯特变换 figure(1) plot(s);xlim([0 N]);title('外圈故障原始信号') axis([0,15000,0,0.5]);

上述代码加载了一个名为 "10k_32768_5.dat" 的数据文件，并将其转置为向量 s。然后，使用 wavedec 函数对信号进行了 ...set(gcf, 'Name', '外圈故障原始信号: Figure 1') 请根据你的具体需求选择适合的设置。

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资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律，并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型，该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据，其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中，模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据，其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习，而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库： 1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。 2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中，Python可以贯穿始终，从数据采集到模型部署，Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化，机器学习的应用领域也在不断扩大，从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

![【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案](https://static.coggle.it/diagram/Wf_r5VcFBgABR93J/thumbnail?mtime=1510053270529) # 摘要 本文首先介绍wc命令的基本使用和功能，旨在为读者提供一个理解文本行、单词、字节统计的基础。随后，深入探讨了wc命令的高级用法，包括对多个文件的统计与比较，与其他工具如grep和awk的结合使用，以及通过管道实现的高效数据处理。文章第三部分关注wc命令的性能优化和实用技巧，包括提升效率的执行方法和解决常见使用问题的策略。最后，文章探索了wc命令的替代工具与功
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python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角

在Python中，我们可以使用Haversine公式来计算两个经纬度之间的方位角。首先，你需要安装`geopy`库，它提供了一个方便的方式来处理地理位置相关的操作。如果你还没有安装，可以使用`pip install geopy`命令。 下面是一个简单的示例程序，用于计算两个点之间的方位角： ```python from math import radians, cos, sin, asin, sqrt from geopy.distance import distance def calculate_bearing(start_point, end_point): # 将坐标转换
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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩