truth专题
【HDU】3729 I'm Telling the Truth 离散+最大流
传送门：【HDU】3729 I'm Telling the Truth 题目分析：我看这么大的数据范围，如果普通二分肯定要超时的啊。。。然后就敲了一个离散化+最大流了。。。 但是我网上看他们的题解，都是裸裸的开一个100万的数组啊！！！还比我离散的网络流还快啊啊啊！！于是我就测一次给的区间有多大（如果超出一定范围就拿一个变量除以0让报RE），第一次10000没事，然后1000。。还是没事
已解决Error || KeyError: ‘The truth value of a Series is ambiguous‘
已解决Error || KeyError: ‘The truth value of a Series is ambiguous’ 🚀 原创作者： 猫头虎 作者微信号： Libin9iOak 作者公众号： 猫头虎技术团队 更新日期： 2024年6月6日 博主猫头虎的技术世界 🌟 欢迎来到猫头虎的博客 — 探索技术的无限可能！ 专栏链接： 🔗 精选专栏： 《面试
suggest parentheses around assignment used as truth value [-Wparentheses]
这个编译器警告表明，在被用作条件表达式的赋值语句周围可能缺少括号。编译器提醒你，赋值操作在条件判断中可能会造成歧义或者是个错误。这种警告是良好编程实践的一部分，旨在帮助开发者避免犯易错的编程错误。 例如，考虑下面的 C 代码： if (a = b) {// ...} 这里的意图可能是比较 a 和 b 的值： if (a == b) {// ...} 但实际上，a = b 是一个赋
HDU 3729 I'm Telling the Truth（入门级别）
好久没写博客了…= =；现在慢慢补上 如有错误，欢迎大牛指出！！ 最近开始着手图论的学习，感觉建图是个关键啊！！这道题目倒还好，最大二分图的匹配问题，最后输出是最大字典序输出，注意一下就好。 题解：基本上属于模板题，搜索的时候可以反向匹配就好了。 本来想用STL里面的set集合来输出的，莫名WA不知道为何…求大牛解救。 后来只好中规中矩的用数组了； ac
Truth：Google的断言和命题框架
Truth：Google的断言和命题框架 http://hao.jobbole.com/truth/ Truth 是一个测试框架，可以改进测试用例以及错误日志的可读性，而且可侦测型更强。不仅如此，它对自定义类型也有很好的扩展性。 Truth对测试命题有一套流畅的测试风格，并且具有良好的扩展性。Truth能够在IDE中完整运行命题（proposition）或者跟踪侦测等模式，
使用labelme标注ground truth
step1：标注 直接在Anconda prompt 中输入 labelme 即可打开标注软件 Step2: json 转png 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45437022/article/details/114751314?spm=1001.2101.3001.6650.3&utm_medium=distribute.pc_relevant.n
从B导的yolox、yolov7-tiny的标签中提取出来ground truth
原始的test.txt内容如下： 提取出来的内容如下： import osif __name__ == '__main__':# 将每行的内容单独读取到一个列表中with open('test.txt', 'r') as f: # 这个是Main里面的test.txt内容datalist = f.readlines()data = []for d in datalist:data
ground truth 在深度学习任务中代表的是什么意思？
1、概念 在深度学习领域，ground truth (中文意思是“地面真实值”或“基准真实值”，简单理解就是真实值) 是指用于训练和评估模型的准确标签或数据。它是机器学习算法的参考标准，用于衡量模型的性的和判断模型的准确性，本文将介绍 “ground truth” 在深度学习中的应用。 2、在深度学习中的作用 在深度学习任务中，我们通常需要训练一个模型来预测输出 输入数据的某些属性或标签。
已解决：KeyError: ‘The truth value of a Series is ambiguous‘ 问题
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已解决：KeyError: ‘The truth value of a Series is ambiguous‘ 问题
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基于语义分割Ground Truth（GT）转换yolov5图像分割标签（路面积水检测例子）
基于语义分割Ground Truth（GT）转换yolov5图像分割标签（路面积水检测例子） 概述 随着开发者在issues中对 用yolov5做分割任务的呼声高涨，yolov5团队真的在帮开发者解决问题，v6.0版本之后推出了最新的解决方案并配指导教程。 之前就有使用改进yolo添加分割头的方式实现目标检测和分割的方法，最新的v7.0版本有了很好的效果，yolov8在分割方面也是重拳出
CVPR2023 I NeRF-Supervised Deep Stereo：不需要任何ground-truth数据
论文题目：NeRF-Supervised Deep Stereo 作者：Fabio Tosi ；Alessio Tonioni; Daniele De Gregorio等人 作者机构：University of Bologna(博洛尼亚大学)；Google Inc(全球最大的搜索引擎之一)；Eyecan.ai(韩国专注于开发眼动追踪技术的公司) 在公众号「3D视觉工坊」后台回复「原论文」，可获