03 2025 档案
摘要：正常软件没有问题，遇见这个肯定是环境原因。 签章软件等插件卸载干净后重装下
阅读全文
摘要：需要多个dll都一起部署一下，就好了，应该是dll之间有关联吧
阅读全文
摘要：虚拟处理器（Virtual Processor）是指在虚拟化环境中，虚拟机（VM）所使用的逻辑处理器。虚拟处理器是通过虚拟化技术将物理处理器（Physical Processor）的资源抽象出来的，以便在虚拟机中运行操作系统和应用程序。虚拟处理器的数量和配置对虚拟机的性能和资源利用率有重要影响。 虚
阅读全文
摘要：查看CPU核数有多种方法，以下是几种常见的方法： Windows系统 任务管理器： 按 Ctrl + Shift + Esc 打开任务管理器。 切换到“性能”选项卡，查看CPU部分的“内核数量”。 设备管理器： 右键点击“此电脑”，选择“属性”。 在左侧菜单中选择“设备管理器”，展开“处理器”选项，
阅读全文
摘要：服务器配置是一个复杂的过程，涉及硬件、软件、网络、安全等多个方面。以下是服务器配置的主要内容： 1. 硬件配置 处理器（CPU）： 根据服务器用途选择合适的处理器。例如，对于计算密集型任务（如科学计算、大数据处理），需要高性能的多核处理器；对于Web服务器，可能更注重多线程性能。 考虑处理器的架构（
阅读全文
摘要：打开任务管理器，点击性能即可。 在“网络”部分，可以看到当前网络的实时上传和下载速度，单位为bps（比特每秒）或B/s（字节每秒） 往服务器上传文件很慢，可能是由多种原因导致的，以下是一些常见原因及解决方法： 常见原因 网络问题： 网络带宽不足，导致上传速度受限。 网络连接不稳定或存在丢包、延迟等问
阅读全文
摘要：RPN（Region Proposal Network）网络是目标检测算法 Faster R - CNN 中的关键组件，它的提出有效解决了传统目标检测方法中区域建议生成速度慢的问题。下面为你详细介绍：结构:共享卷积层：通常使用预训练的卷积神经网络（如 VGG、ResNet 等）对输入图像进行特征提取
阅读全文
摘要：Feature Map（特征映射）是卷积神经网络（CNN）中一个重要的概念，它指的是在卷积神经网络中，通过卷积操作从输入图像中提取的特征图。 Feature Map描述了输入数据中不同位置的不同特征是否被激活。不同的卷积核都可以学习并提取不同的特征，例如边缘、纹理、颜色等。 而且，一个卷积层通常包含
阅读全文
摘要：验证集不直接用于调整模型参数，但它对模型参数的调整有间接作用。 验证集主要用于在模型训练过程中评估模型性能，帮助确定最佳超参数。例如，通过观察验证集上的损失值、准确率等指标，判断模型是否过拟合或欠拟合，进而调整超参数，如学习率、正则化系数、网络结构等。超参数的调整会影响模型训练过程中参数更新的方式和
阅读全文
摘要：梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）是深度学习中训练神经网络时可能遇到的两个主要问题，它们都与网络中梯度（即损失函数关于网络参数的导数）的行为有关。 梯度（Gradient）是多变量函数在某一点处的变化率，它是一个向量，指向函数增长最快的
阅读全文
摘要：利用 Mixup、Mosaic 和 Getrandom 对数据集进行扩增 在机器学习和深度学习中，数据扩增（Data Augmentation）是一种常用的技术，用于增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。以下是如何利用 Mixup、Mosaic 和 Getrandom 三种方式对数据集进行扩
阅读全文
摘要：SSD（Single Shot MultiBox Detector） 是一种高效的目标检测算法，由 Wei Liu 等人在 2016 年提出。SSD 的核心思想是通过单次前向传播同时完成目标的定位和分类，从而实现快速且准确的目标检测。它结合了多尺度特征图和默认框（Default Boxes）的设计，
阅读全文
摘要：1. 获取损失值 在训练过程中，损失值可以通过训练循环中的损失函数计算得到。以下是一个简化的代码示例： Python复制 import torch import torch.optim as optim from torchvision.models.detection import fasterr
阅读全文
摘要：Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个开源的深度学习框架，由加州大学伯克利分校的贾扬清博士创建。它主要专注于卷积神经网络（CNN），广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和图像分割。 Caffe 的特点
阅读全文
摘要：ResNet（Residual Network，残差网络）是一个通用的深度学习架构，而ResNet-50是ResNet架构的一个具体实现，拥有50层深的网络结构。它们之间的主要区别在于网络的深度和具体的层结构。 ResNet ResNet是一种深度卷积神经网络架构，由微软研究院的Kaiming He
阅读全文
摘要：VGG（Visual Geometry Group）是由牛津大学的视觉几何组在2014年提出的一种深度卷积神经网络架构。VGG网络以其简单而深厚的结构而著称，特别是VGG16和VGG19，广泛应用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务。 1. VGG 网络架构 VGG网络的核心特点是使用多个小卷积滤波
阅读全文
摘要：Selective Search 是一种用于目标检测的区域建议算法，旨在快速生成图像中可能包含目标的候选区域。它通过图像分割和区域合并的方法，有效地减少了候选区域的数量，同时提高了目标检测的召回率。 1. Selective Search 的工作原理 Selective Search 的核心思想是基
阅读全文
摘要：感受野（Receptive Field） 是深度学习中卷积神经网络（CNN）的一个重要概念，它指的是网络中每个神经元能够感知到的输入图像区域的大小。感受野越大，神经元能够感知到的上下文信息就越多，这对于理解图像中的全局信息和长距离依赖关系非常重要。 1. 感受野的定义 在卷积神经网络中，每个神经元的
阅读全文
摘要：空洞卷积的 ResNet-50 提取特征和 ASPP 结构 1. 空洞卷积（Atrous Convolution） 空洞卷积是一种特殊的卷积操作，通过在卷积核中插入“空洞”（即跳过一些像素），扩大卷积核的感受野，而不增加计算量。空洞卷积的核心参数是膨胀率（Dilation Rate），它决定了卷积核
阅读全文
摘要：Meta Faster R-CNN 是一种针对小样本目标检测（Few-Shot Object Detection）的元学习方法，旨在通过注意力特征对齐提升模型在少样本场景下的检测性能。该方法的核心思想是通过引入注意力机制和特征对齐，优化 Faster R-CNN 在处理新类别时的检测能力。 1. 核
阅读全文
摘要：元学习（Meta-Learning）是机器学习领域的一个重要分支，通常被称为“学会学习”（Learning to Learn）。它的核心目标是让机器学习模型具备快速适应新任务的能力，而不仅仅是解决单一任务。 元学习的核心思想是将学习过程本身作为优化对象，通过在多个任务上进行训练，使模型能够捕捉到任务
阅读全文
摘要：欧式距离（Euclidean Distance） 是在欧几里得空间中，两点之间的直线距离。它是度量空间中距离的一种，也是最常用的距离度量之一。在二维和三维空间中，欧氏距离就是两点之间的直线距离。 1. 欧式距离的定义 对于 n-维空间中的两个点 p=(p1,p2,…,pn) 和 q=(q1,
阅读全文
摘要：在深度学习中，冻结训练方式 是一种常用的策略，尤其在迁移学习、模型微调和多任务学习中。它通过固定模型的某些层或参数，只对部分层或参数进行更新，从而减少训练时间和计算资源消耗，同时提高模型的泛化能力。 比如：主干网络只执行特征提取功能，而不改变自身参数，模型仅对区域建议网络和分类回归网络的参数进行调整
阅读全文
摘要：在深度学习和机器学习中，Epoch 是一个重要的概念，用于描述模型训练过程中的一个完整周期。具体来说，一个 Epoch 表示模型在整个训练数据集上完成一次正向传播和反向传播的过程。 1. 什么是 Epoch？ Epoch 是训练过程中对整个训练数据集进行一次完整的遍历。 在每个 Epoch 中，模型
阅读全文
摘要：联合训练的具体流程 特征提取： 输入图像首先通过共享的卷积层（如 ResNet、VGG 等）提取特征图。 这些特征图被同时用于 RPN 和 Fast R-CNN 部分。 RPN 网络： RPN 在特征图上生成候选区域（Region Proposals），并预测每个候选区域是否包含目标（分类任务）以及
阅读全文
摘要：Linear 激活函数，也称为线性激活函数，是一种在神经网络中使用的激活函数，它不改变输入值，直接将输入值作为输出值。线性激活函数的数学表达式为： y=x 其中 y 是输出值，x 是输入值。 1. 线性激活函数的特点 简单：线性激活函数是最简单的激活函数，没有非线性变换。 连续：线性激活函数是连续的
阅读全文
摘要：激活函数（Activation Function）是神经网络中的关键组件，用于引入非线性特性，使神经网络能够学习和模拟复杂的函数关系。没有激活函数，神经网络无论有多少层，都只能表示线性函数，这大大限制了网络的表达能力。以下是几种常见的激活函数及其特点、优缺点和适用场景。 1. Sigmoid 激活函
阅读全文
摘要：在 Faster R-CNN 中，分类和回归任务主要通过全连接层（Fully Connected Layers）完成，但也可以使用卷积层（Convolutional Layers）来实现类似的功能。实际上，这种设计在一些变体和改进版本中已经被采用，尤其是在处理高分辨率特征图或需要更高效的实现时。 1
阅读全文
摘要：MaxPooling（最大池化） 是深度学习中常用的一种池化操作，主要用于减少特征图（Feature Map）的空间维度（即宽度和高度），同时保留最重要的特征信息。它是卷积神经网络（CNN）中常用的下采样（Downsampling）方法之一。 1. MaxPooling 的作用 减少计算量：通过降低
阅读全文
摘要：在目标检测中，先验框（Anchor Box）的置信度是一个重要的概念，用于衡量先验框内是否包含目标物体的可能性。具体来说，先验框的置信度通常由两部分组成：目标存在置信度（Objectness Score）和类别置信度（Class Confidence Score）。 1. 目标存在置信度（Objec
阅读全文
摘要：PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook 的 AI 研究团队开发。它在学术界和工业界都广泛应用，以下为你详细介绍它：特点动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，这意味着在运行时可以动态地定义和修改计算图。与静态计算图（如 TensorFlow 1.x 版本）相比，动态计算图
阅读全文
摘要：在目标检测模型训练过程中，梯度优化是通过计算损失函数关于模型参数的梯度，并利用该梯度来更新模型参数，以使损失函数逐渐减小的过程。下面详细介绍其计算方法和作用：计算方法在训练模型时，首先将训练数据输入模型进行前向传播，得到模型的预测结果，然后根据预测结果和真实标签计算损失函数值。接着，通过反向传播算法
阅读全文
摘要：特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，简称FPN）是一种深度学习领域中用于目标检测的重要技术，它解决了在不同尺度上检测物体的挑战。FPN通过融合不同尺度的特征信息，提高模型在不同尺度下的性能表现，从而提高目标检测的准确率、语义分割的完整性和行为识别的可靠性。FPN的核心思
阅读全文
摘要：双三次插值算法（Bicubic Interpolation）主要用于图像和视频的缩放、旋转等几何变换中，其作用包括： 提高图像质量： 在放大图像时，双三次插值可以生成更平滑的图像边缘，减少锯齿效应，从而提高图像的视觉质量。 减少失真： 相比于简单的最近邻插值或双线性插值，双三次插值可以更好地保留图像
阅读全文
摘要：ROI Align（Region of Interest Align）是一种在目标检测任务中使用的区域特征提取方法，它解决了ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配(mis-alignment)的问题。ROI Align操作首先将RoI区域划分为若干个小的网格，然后在每个网格内执行双线性
阅读全文
摘要：多尺度训练和测试策略是深度学习中目标检测领域常用的技术，旨在提高模型对不同尺寸目标的检测能力。这些策略通过在训练和测试过程中使用不同尺度的图像来增强模型的泛化能力。 多尺度训练策略 多尺度训练策略通常涉及在训练过程中对输入图像进行不同尺寸的变换，以适应不同大小的目标。例如，可以在训练时每隔一定迭代次
阅读全文
摘要：非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）是一种在计算机视觉任务中，尤其是在目标检测领域扮演着重要角色的低层次处理技术。它通过筛选出局部极大值得到最优解，广泛应用于边缘检测、目标检测等领域。NMS算法在目标检测中，通过消除冗余的边界框来完善物体检测模型的输出，并确保每
阅读全文
摘要：目标检测中处理边界框的时机不是在特征提取阶段，而是在模型预测之后。 目标检测的流程通常包括数据准备、模型构建、训练、推理与评估等，以下是详细介绍：数据准备数据收集：收集包含目标物体的图像或视频数据。这些数据应具有多样性，涵盖不同的场景、光照条件、目标姿态等，以确保模型具有良好的泛化能力。数据标注：对
阅读全文
摘要：损失函数（Loss Function）是机器学习和深度学习中用于衡量模型预测结果与真实标签之间差异的函数。它的作用是量化模型预测的误差，以便通过优化算法来调整模型的参数，使模型的预测结果尽可能接近真实标签。 Faster R-CNN 模型的损失函数包括分类损失和回归损失。 常见的损失函数均方误差（M
阅读全文
摘要：区域建议网络（Region Proposal Network，RPN）是目标检测中用于生成候选区域（Region Proposals）的重要组件，它确实可以进行卷积操作。RPN的核心功能是通过卷积网络在特征图上滑动窗口，预测每个位置的目标边界框和目标得分。 RPN中的卷积操作 特征图输入：RPN的输
阅读全文
摘要：YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它在单个神经网络中同时完成对象检测和分类的任务。相比传统的目标检测算法，YOLO的主要特点是它采用了单次前向传递的方式进行目标检测。这意味着它能够在一次推理中同时预测图像中所有的目标类别和边界框。这种实时性使得YOLO在许多需要高效
阅读全文
摘要：广义交并比（Generalized Intersection over Union，GIOU）损失函数是一种改进的目标检测损失函数，它考虑了预测框和目标框的外接矩形，并引入了相对于外接矩形的误差度量。GIOU损失函数旨在解决传统交并比（IoU）损失函数在目标框和预测框不重叠时梯度消失的问题，从而提高
阅读全文
摘要：特征融合（Feature Fusion）是计算机视觉和深度学习中的一种技术，它涉及将来自不同源的特征信息结合起来，以提高模型的性能。特征融合可以发生在多个层次和多个尺度，通常用于增强模型对输入数据的理解能力，提升任务执行的准确性和鲁棒性。 特征融合的类型 早期融合（Early Fusion）： 在特
阅读全文
摘要：下采样（Downsampling）是一种在信号处理和图像处理中常用的技术，用于减少数据的采样率或分辨率。在深度学习和计算机视觉中，下采样通常用于减少特征图的空间维度，从而减少计算量和参数数量，同时提高模型对输入变化的鲁棒性。 下采样的常见方法 池化（Pooling）： 最大池化（Max Poolin
阅读全文
摘要：路径增强技术是一种用于优化信息传播和提升模型性能的方法，它通过特定的机制或算法，增强信息在神经网络中的传播，提高模型对特征的捕捉和利用效率。在路径规划中，它通过数据增强等方法，提升路径规划模型的性能和泛化能力。 路径增强技术通过融合低维和高维特征，有效解决了在下采样和特征融合过程中信息丢失的问题，极
阅读全文
摘要：可变形卷积（Deformable Convolution）和 Faster R-CNN 是计算机视觉领域的两种重要技术。可变形卷积是一种改进的卷积操作，而 Faster R-CNN 是一种目标检测框架。下面将分别介绍它们的原理、优势以及它们之间的关系。 可变形卷积（Deformable Convol
阅读全文
摘要：多尺度策略是一种在机器学习领域广泛应用的分析方法，它通过将数据划分为多个层次或尺度来提取特征，从而提高模型的性能。这种方法在不同的空间或时间尺度上对现象、过程或数据进行观察和分析，尤其在物理、化学、生物、材料科学等学科中都有应用。 在深度学习中，多尺度策略通常指的是融合不同尺度的特征以提高性能。低层
阅读全文
摘要：反向传播算法（Backpropagation）是深度学习和神经网络训练中的核心算法，用于计算损失函数相对于网络参数的梯度。这些梯度随后用于通过梯度下降（或其变体）更新网络权重，以最小化损失函数。反向传播算法结合了链式法则和梯度下降，使得在多层网络中高效地计算梯度成为可能。 反向传播算法的步骤 前向传
阅读全文
摘要：在PyTorch中，nn.Sequential是一个容器模块，它按照它们在构造函数中传递的顺序包含一系列的子模块。nn.Sequential使得模型的构建更加简洁和直观，特别是当你的模型由一系列层顺序堆叠而成时。 功能 nn.Sequential自动将输入数据通过其包含的子模块进行传递。这意味着你不
阅读全文
摘要：在PyTorch中，torch.nn.Linear是一个线性层（全连接层）的实现，它位于torch.nn模块中。这个模块是PyTorch中构建神经网络的基础，提供了许多预定义的层和函数，以便于快速构建和训练模型。 功能 torch.nn.Linear实现了一个线性变换，即对输入数据进行加权求和并加上
阅读全文
摘要：AvgPool2d 是 PyTorch 中用于实现二维平均池化的层，它对输入信号的每个通道应用 2D 平均池化。平均池化层通过计算池化窗口内元素的平均值来降低特征图的空间维度，从而减少计算量和参数数量，同时提高模型对输入变化的鲁棒性。AvgPool2d 层的输出值可以通过以下公式精确描述：out(N
阅读全文
摘要：MaxPool2d，全称为二维最大池化层（Max Pooling Layer），是卷积神经网络（CNN）中常用的一种池化（pooling）操作。池化层的主要作用是降低特征图的空间尺寸（即高度和宽度），从而减少模型的参数数量和计算量，同时提高模型对输入变化的鲁棒性。 MaxPool2d的工作原理 Ma
阅读全文
摘要：Conv2d Conv2d 是二维卷积层的直接实现，是卷积神经网络中用于处理二维数据（如图像）的基本构建块。它通过卷积核（或滤波器）在输入数据上滑动，计算卷积核与输入数据的局部区域的点积，从而生成输出特征图。 关键参数： in_channels：输入数据的通道数。 out_channels：输出数据
阅读全文
摘要：ReLU，全称为Rectified Linear Unit（线性修正单元），是一种在深度学习中广泛使用的激活函数。它的作用是向神经网络引入非线性因素，使网络能够学习和执行更复杂的任务。 ReLU函数的定义 ReLU函数的数学表达式非常简单： f(x)=max(0,x) 这意味着，对于所有正数输入，R
阅读全文
摘要：Batch Normalization（批量归一化）是一种在深度学习中常用的技术，特别是在训练卷积神经网络（CNN）时。它由 Sergey Ioffe 和 Christian Szegedy 在 2015 年提出，旨在加速训练过程，减少对初始化的依赖，并有助于缓解梯度消失和梯度爆炸问题。Batch
阅读全文
摘要：Zeropad是一种在深度学习和卷积神经网络中常用的技术，特别是在图像处理领域。它涉及在输入张量的边界填充零，以改变其尺寸。这种操作通常用于保持卷积操作后的特征图尺寸不变，或者为了满足某些层的输入要求。Zeropad可以应用于一维、二维或多维数据，但在图像处理中，二维零填充（ZeroPad2d）尤为
阅读全文
摘要：Softmax分类器是一种在多分类问题中常用的分类方法，它基于Softmax函数，该函数可以将一个向量映射到概率分布上。Softmax分类器通常用于神经网络的最后一层，以输出每个类别的概率。 Softmax分类器在机器学习和深度学习中扮演着至关重要的角色，特别是在处理多分类问题时。以下是Softma
阅读全文
摘要：原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/105739918 https://blog.csdn.net/gloria_iris/article/details/143872340 Faster R-CNN的核心思想是利用区
阅读全文
摘要：1. Windows服务器 在Windows服务器上，可以通过以下几种方式查看操作系统版本： 方法1：通过命令提示符（CMD） 打开命令提示符（可以通过在开始菜单中搜索“cmd”或“命令提示符”）。 输入以下命令并按回车： cmd复制 ver 或者更详细的信息： cmd复制 systeminfo 这
阅读全文
摘要：原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_31582061/article/details/115773750 使用PyCharm运行程序时，出现Error running Program: Cannot run program "…\python.exe"这样的错误（xxx
阅读全文
摘要：https://blog.csdn.net/MikexunP/article/details/89414928 基本配置 我们安装好PyCharm后，首先要进行一些小配置，比如主题，字体，字体颜色等。 我们打开PyCharm后，点开file，找到Setting 然后就会跳出Setting的窗口 可以
阅读全文
摘要：dotnet run 是 .NET CLI 中的一个命令，用于直接从源代码运行 .NET 应用程序，无需手动编译和启动。以下是关于 dotnet run 的一些关键信息和使用方法： 基本用法 运行当前目录中的项目：直接在项目目录下运行以下命令即可： bash复制 dotnet run 运行指定项目：
阅读全文
摘要：SemaphoreSlim 是 .NET 提供的一个轻量级信号量类，用于控制对有限资源的并发访问。它是一个线程同步原语，允许指定数量的线程同时访问资源。SemaphoreSlim 是 Semaphore 的轻量级版本，更适合在单机多线程环境中使用。 在你的代码中： csharp复制 var sema
阅读全文
摘要：在 Bootstrap 中实现文件上传控件有多种方式，以下是一些常见的实现方法和示例： 1. 使用 Bootstrap 5 的默认文件上传控件 Bootstrap 5 提供了简洁的文件上传控件样式，可以直接使用 Bootstrap 的表单控件类来实现。 HTML 示例 HTML复制 <div cla
阅读全文
摘要：最后查出是内存满了，调试状态下很耗内存，直接运行程序，而不是调试状态程序可以运行。但还是不正常，在同事电脑上是正常的，应该是c盘红盘了的原因，没空间了。
阅读全文
摘要：document.querySelector 是 JavaScript 中的一个非常强大的方法，用于选择文档中的元素。它是现代前端开发中常用的 DOM 操作方法之一，可以替代传统的 document.getElementById、document.getElementsByClassName 等方法
阅读全文
摘要：asp-append-version="true" 是 ASP.NET Core 中的一个特性，用于在静态文件（如 CSS、JavaScript、图片等）的 URL 中附加一个版本号。这个版本号通常是文件内容的哈希值，用于实现缓存控制和避免浏览器加载旧版本的静态资源。 作用 缓存控制： 当静态文件的
阅读全文
摘要：关闭360浏览器的网页安全防护功能 打开360安全卫士，点击界面顶部的“安全防护中心”。 在左侧菜单中选择“浏览器保护体系”。 找到“网页安全防护”功能，将其关闭。 关闭过程中会弹出提示，点击“确定”按钮完成操作。 调整360浏览器的安全级别 打开360安全浏览器，点击右上角的三条横线图标，选择“设
阅读全文
摘要：1、新建一个空白幻灯片。 2、点击形状-基本形状。 3、在空白幻灯片上点击并拖动。黄色的点可以调比例，白色的点可以调宽度，自己随便转自己调。
阅读全文
摘要：PPT 和 PPTX 是指同一种类型的文件，都是 Microsoft PowerPoint 演示文稿的文件格式。不过，它们代表了两个不同的版本： PPT：这是 PowerPoint 97 至 PowerPoint 2003 版本使用的文件格式，是一种较老的二进制格式。PPT 文件包含演示文稿的所有信
阅读全文
摘要：热加载（Hot Loading）或模块热替换（Hot Module Replacement, HMR）是一种开发技术，允许在不重新加载整个页面或重启应用的情况下，动态更新代码或资源。这种技术广泛应用于前端开发和一些后端框架中，显著提升了开发效率。 热加载的实现方式 动态导入（Dynamic Impo
阅读全文
摘要：Context.Ado.BeginTranAsync 是一个异步方法，通常用于在数据库操作中开始一个事务。这种异步事务的使用方式在现代数据库操作中非常常见，尤其是在需要高性能和高并发的场景中。以下是一些关于 BeginTranAsync 的使用方法和注意事项： 异步事务的使用场景 异步事务的开始：
阅读全文
摘要：window.info 是一个定义在浏览器全局作用域（window）中的变量，通常用于存储一些全局信息或配置数据，以便在页面的多个部分或模块中共享和访问。它的定义和使用方式与 window.projectInfo 类似，但具体用途取决于你的项目需求。 window.info 的定义位置 window
阅读全文
摘要：$('#smartwizard').smartWizard("loader", "show"); 是 jQuery Smart Wizard 插件的一个方法调用，用于显示加载器（loader）。Smart Wizard 插件提供了内置的加载器功能，可以在步骤切换或内容加载时显示一个加载动画，以提升用
阅读全文
摘要：ai查找到的信息，记录学习下： jQuery Smart Wizard 是一个功能强大的 jQuery 插件，用于创建多步骤向导界面，适用于表单处理、购物流程、注册过程等多个场景。以下是关于它的功能、安装和使用方法的详细介绍： 功能特点 简洁易用：提供简洁、风格优美的用户体验。 兼容性：兼容 Boo
阅读全文
摘要：这种语法是第一次见到，记录下ai解释： 正在定义一个异步函数 progress0，它接受一个回调函数 callback 作为参数。这种模式通常用于处理异步操作，并在操作完成时通过回调函数通知调用者。 以下是一个完整的示例，展示如何实现和使用这个函数，包括一些常见的异步操作和错误处理： 示例代码 Ja
阅读全文
摘要：原文链接：https://www.cnblogs.com/zy09/p/16086365.html https://blog.csdn.net/my_miuye/article/details/123162707 介绍 国密即国家密码局认定的国产密码算法。主要有SM1，SM2，SM3，SM4。目前S
阅读全文
摘要：原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/165948917 javascript是一门单线程语言,即一次只能完成一个任务,若有多个任务要执行,则必须排队按照队列来执行(前一个任务完成,再执行下一个任务)。 这种模式执行简单,但随着日后的需求,事务,请求增多,这种单线程模式
阅读全文
摘要：原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/101434455 第一步：附上软件下载链接，自行下载 以下是Anaconda的下载链接及相关信息： 官方下载链接 Anaconda官网下载地址：https://www.anaconda.com/products/distribut
阅读全文
摘要：原文链接：https://blog.csdn.net/kagcee/article/details/135723674 在labelimg进行图片标注时，出现闪退报错如下：drawLine(self, l: QLineF): argument 1 has unexpected type ‘float
阅读全文
浙公网安备 33010602011771号