slim专题

【UVALive】3887 Slim Span 枚举+最小生成树

传送门：【UVALive】3887 Slim Span 题目大意：给出一个n(2 <= n <= 100)个结点的无向图，找一棵苗条度（最大边减最小边的值）最小的生成树。图中不含自环或重边。题目分析：枚举最小边求生成树即可。模板用用萌萌哒~ 代码如下： #include <cstdio>#include <cstring>#include <algorit

from nets.mobilenet import mobilenetv2 ModuleNotFoundError: No module named 'nets' conda安装slim

之前提供过一种解决方案。但是需要在代码中增加路径，并不是很通用。第二种解决方案： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim 下载这个包，解压后，找到setup.py所在目录：（如果你用conda，启用你的环境） python setup.py buildpython setup.py install

PHP框架详解 - Slim 框架

Slim 是一个高性能的轻量级 PHP 框架，专为构建快速的 Web 应用和 API 设计。Slim 框架的特点是简单、灵活，并且易于使用，适合于小型项目和微服务。 Slim 框架的特点包括：极简设计：Slim 提供了一个非常简洁的 API，易于学习和使用。高性能：Slim 框架轻量级，没有过多的依赖，因此可以提供快速的响应。路由功能：提供了强大的路由功能，支持自定义路由模式。中间件支持：允

POJ-3522 Slim Span 最小生成树最小边权差

题目大意：n个点m条边用n-1条边连接n个点并边权差最小思路：枚举最小边 + Kruskal #include<stdio.h>#include<iostream>#include<string>#include<string.h>#include<math.h>#include<algorithm>#include<vector>#include<queue>u

【docker】adoptopenjdk/openjdk8-openj9:alpine-slim了解

adoptopenjdk/openjdk8-openj9:alpine-slim 是一个 Docker 镜像的标签，它指的是一个特定的软件包，用于在容器化环境中运行 Java 应用程序。镜像相关的网站和资源： AdoptOpenJDK 官方网站 - AdoptOpenJDK 这是 AdoptOpenJDK 项目的官方网站，你可以在这里找到关于项目的信息、支持和下载链接。 Docker H

vue3 引入@tsparticles/vue3和@tsparticles/slim 实现粒子特效

1.安装： yarn add @tsparticles/vue3 @tsparticles/slim 2.main.ts 引入 import Particles from "@tsparticles/vue3";import { loadSlim } from "@tsparticles/slim";app.use(Particles as any, {init: async (engi

例题11-2 苗条的生成树（Slim Span, ACM/ICPC Japan 2007, UVa1395)

原题链接：https://vjudge.net/problem/UVA-1395 分类：图论备注：kruskal算法,暴力代码如下： #include<cstdio>#include<algorithm>using namespace std;const int inf = 10000 + 5;const int maxn = 100 + 5;const int maxm = 5

Slim Span （UVA - 1395，最小生成树 + 简单应用）

一.题目链接： UVA-1395 二.题目大意：给定 n 个点，m 条边的无向图. 定义生成树的 “苗条度” == max树边权值 - min树边权值. 求生成树的最小苗条度. 三.分析：大体思路就是用 Kruskal 算法求解最小生成树. 由于生成树的 “苗条度” == max树边权值 - min树边权值所以先 sort 一遍边的权值然后从小到大枚举生成树的最小权值边

POJ3522 Slim Span 解题报告【Kruskal求最小生成树+枚举】

Description Given an undirected weighted graph G, you should find one of spanning trees specified as follows. The graph G is an ordered pair (V, E), where V is a set of vertices {v1, v2, …, vn} and

torch.nn.Conv2d()与slim.conv2d()函数参数详解

目录 1. tf.nn.conv2d()函数1.1 input：1.2 filter：1.3 strides：1.4 padding： 2.tf.contrib.slim.conv2d()函数3. torch.nn.Conv2d()函数3.1 官方例子： 1. tf.nn.conv2d()函数 tensorflow构建网络模型时常用的卷积函数了，定义如下； conv2d(in

Slim-Neck by GSConv

paper：Slim-neck by GSConv: A better design paradigm of detector architectures for autonomous vehicles official implementation：https://github.com/alanli1997/slim-neck-by-gsconv 背景目标检测是计算机视觉中一个重要的下游

YOLOv8改进，添加GSConv+Slim Neck，有效提升目标检测效果，代码改进（超详细）

目录摘要主要想法 GSConv GSConv代码实现 slim-neck slim-neck代码实现 yaml文件完整代码分享总结摘要目标检测是计算机视觉中重要的下游任务。对于车载边缘计算平台来说，巨大的模型很难达到实时检测的要求。而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的精度。我们引入了一种新的轻量级卷积技术 GSConv，

slim_walkthrough测试

目录环境测试模块导入使用TF-Slim创建一个多层感知器打印变量名产生批量训练数据定义张量生成函数创建模型并训练添加多种损失函数导入模型并进行预测进行模型评估使用TF-Slim进行基于17flowers数据集的分类器训练下载数据集随机显示数据集中的图片定义CNN网络将模型应用到一些随机选取的图片使用创建的CNN网络进行训练模型训练

使用TF-slim在猫狗大战数据集训练分类器

目录目录 TF-slim的测试数据集制作数据集验证数据集注册（引入）注册数据集修改slim/train_image_classifier.py文件，进行训练。 TF-slim的测试运行以下命令，测试tf.contrib.slim模块是否已正确安装。从TF_MODELS/research/slim目录下运行： python -c "import tenso

用tensorflow中slim下的分类网络训练自己的数据集以及fine-tuning(可以直接实战使用)

目录前期准备训练flower数据集(包括fine-tuning) 训练自己的数据集(包括fine-tuning) 前期准备前期了解 tensorflow models 在tensorflow models中有官方维护和非官方维护的models，official models就是官方维护的models，里面使用的接口都是一些官方的接口，比如tf.layers.conv2d之

poj 3522 Slim Span

题目：http://poj.org/problem?id=3522 题意：求最大边与最小边差值最小的生成树解题分析：最小生成树有一个很重要的性质：在构造生成树时有可能选择不同的边，但最小生成树的权是唯一的！所以在用kruskal算法时第一次加入的必然是最小生成树的最小边权值，最小边确定后，最小生成树的最大边的权值是所以生成树中最小的，于是只要枚举最小边，然后求最小生成

import tensorflow.contrib.slim as slim中contrib报红，显示没有导入contrib

本人环境： python 3.6 tensorflow 1.13 问题如下图：解决方法：找到包的位置，查看tensorflow中是否下载了contrib包，如果有的话，建议重新装一次TensorFlow 如果没有找找，可以在搜索栏搜一下在哪我的在tensorflow_estimator下可以看成功导入。（当然也可以将contrib复制到tensorflow文件夹下面，不修改原来代

YOLOv5算法进阶改进（8）— 引入GSConv + Slim Neck相结合的方式降低模型复杂性

前言：Hello大家好，我是小哥谈。在文章中，作者提出了一种新方法 GSConv 来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式Slim Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。实验过程中，与原始网络相比，改进方法获得了最优秀的检测结果。~🌈 前期回顾：</

【tensorflow】slim模块中fine-tune中的BatchNormalization的设置

tensorflow的BatchNorm 应该是tensorflow中最大的坑之一。大家遇到最多的问题就是在fine-tune的时候，加载一个预模型然后在训练时候发现效果良好，但是在测试的时候直接扑街。这是因为batch normalization在训练过程中需要去计算整个样本的均值和方差，而在代码实现中，BN则是采取用移动平均（moving average）来求取批均值和批方差来，所以在每一

arch+slim+awesome安装笔记

在安装arch时需要注意：制作启动介质；分区；网络配置；pacman软件包管理；安装Xorg-Server等软件；添加用户。 1.制作安装盘 Linux下用此命令将系统镜像写入到U盘： dd if=archlinux.iso of=/dev/sdx Windows下可以用ultraios或者量产工具将arch linux安装镜像文件写入到U盘里面，在此不详述，制作

YOLOv8改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又超级涨点)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是Slim-neck提出的Neck部分，Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在我们YOLOv8中，neck是连接主干网络（backbone）和头部网络（head）的部分，负责特征融合和处理，以便提高检测的准确性和效率。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.4左右。同时本文对S

UVA 1395 - Slim Span

这个题思路是比较简单。但是自己在写的时候由于并查集用的不熟所以还是导致超时没写出来。就去借鉴了一下别人的并查集用法。并查集无非就是将一个集合建成一棵树这个集合以跟节点为代表元素。代表这个集合。在搜的时候如果判断这两个数是否在一个联通分量上就直接查一下是否有同一个根节点即可。那么在这个题在枚举左端点的时候每次

【tensorflow】windows下搭建tensorflow-slim网络进行目标分类（安装配置+使用教程+问题总结）

0.(可选)下载cuda,cudnn 若是想GPU跑深度学习，有英伟达显卡关于版本的选择，要关注自身显卡驱动能支持的最高CUDA版本。下载cuda地址： CUDA10.1版本：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base 下载cudnn cuDNN是一个SDK，是一个专门用于神经网络的加速包，注意，它跟我们的CUDA

每日一题(12)——计算Slim Span（并查集)

首先总结一下并查集：其中按秩合并分为：按树的深度和树的大小合并，效果都相同。问题ID：POJ3522 Slim Span Time Limit: 5000MS Memory Limit: 65536KTotal Submissions: 5098 Accepted: 2671 Description Given an

PythonStock（34）使用AKShare 做股票数据出来，替换现有每日数据，job相关任务，制作基础镜像使用python3.7-slim-stretch，akshare使用 0.9.65 版本

目录前言1，关于AKShare 概览2，安装lib库3，股票数据接口3，总结前言使用Python开发一个web股票项目。【github项目地址】： https://github.com/pythonstock/stock 【知乎专栏地址】： https://zhuanlan.zhihu.com/pythonstock 【docker hub地址下载】： https:/

YOLOv7改进：引入GSConv+Slim Neck，提升小目标检测精度

💡💡💡本文属于原创独家改进引入了一种新方法 GSConv 来代替 SC 操作。该方法使卷积计算的输出尽可能接近 SC，同时降低计算成本；提供了一种新的设计范式，即带有标准 Backbone 的 Slim-Neck 设计； GSConv+Slim Neck | 亲测在多个数据集实现暴力涨点；收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg