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本人曾是一名普通会计，自学编程和算法，十年苦学，现在是一名高级算法研究员，CSDN博客专家。想学编程，学算法的朋友，可以关注我，分享算法成长之路

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人工智能
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python numpy指定列最大值，统计次数
  numpy获取指定列最大值，最大值索引，统计次数 import numpy as np data=np.array([[1,2],[2,1],[3,4],[1,4]]) bb= np.max(data[:,1]) count_max= np.sum(data == bb) if count_max>1: print("jiaodu=0") cc...
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2021-06-05 00:27:06
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python opencv设置分辨率
  import cv2 if __name__ == "__main__": webcam = cv2.VideoCapture(0) if not webcam.isOpened(): print("can't open the camera!!!") # cv2.namedWindow("video", 0) # cv2.resizeWindow("vid...
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2021-06-04 22:40:58
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3D点云检测笔记
目录 PointNet++ ost Detector 3D点云检测网络VoxelNet Lidar 3D 物体检测的难点 PointNet++ 尝试通过聚类建立点与点的拓扑，在聚类中心学习特征。问题：点云中很难根据一个点确定物体的中心。   https://github.com/hova88/Correction_OBB ht
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2021-06-04 22:23:20
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c++ static用法，全局变量，与别的语言不一样
C/C++ 中 static 的用法全局变量与局部变量 （1）在修饰变量的时候，static 修饰的静态局部变量只执行初始化一次，而且延长了局部变量的生命周期，直到程序运行结束以后才释放。 （2）static 修饰全局变量的时候，这个全局变量只能在本文件中访问，不能在其它文件中访问，即便是 extern 外部声明也不可以。 （3）static 修饰一个函数，则这个函...
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2021-06-04 23:58:37
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目标检测旋转增强源码
    解法1： import cv2import mathimport numpy as npimport os def get_degree(p1,p0): aaa = math.degrees(math.atan2((p1[1] - p0[1]), (p1[0] - p0[0]))) if aaa < 0: aaa = 360 + ...
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2021-06-05 00:04:37
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轻量级高精度人脸关键点推荐
pytorch平台： light-weight 98 points face landmark超轻98点人脸关键点检测模型 ultra-light-weight 98 face landmarks detection model,only 505k. 超轻量人脸98点关键点检测算法，模型500k+，安卓端测试200fps+（高通855+） 笔者测试结果： pc上15...
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2021-06-04 23:41:45
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c++ 数组指针形参，并返回数据
失败例子： int fuzhi(float* data) { int num = 10; float* new_data = new float[num]; for (int i = 0; i < num; i++) { new_data[i] = i; } data = new_data; return 0;}int main(int argc, ch...
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2021-06-04 22:27:37
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c++之数组指针作为形参，并返回数组
  1.c++不能返回具体的数组，只能返回数组的首地址 2.c++形参传入数组指针时，需要传入数组的长度   #include <iostream>using namespace std;int* getSortedArray(int *array,int length);//函数声明，排序后返回数组bool sortedOK(int *a...
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2021-06-05 00:36:57
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从点云中重建三维物体实例RfD-Net
依赖项目： https://github.com/erikwijmans/Pointnet2_PyTorch   基于点云的场景理解是目前特别具有挑战性的任务，本文作者提出了一种从三维场景点云中重建高精度物体网格的学习框架RfD-Net，把重建问题转变为“先检测，再重建”。 论文已被CVPR 2021收录。 论文链接： https://arx...
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超越卷积、自注意力机制：强大的神经网络新算子involution
超越卷积、自注意力机制：强大的神经网络新算子involution   Image Classification on ImageNet Model Params(M) FLOPs(G) Top-1 (%) Top-5 (%) Config Download RedNet-26 9.23(32.8%↓) 1.73(29.2%↓) ...
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