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Python解释器类别和选择

IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。...绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。...如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。...IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。...以上除PyPy之外，其他的Python的对应关系和执行流程如下： ? PyPy，在Python的基础上对Python的字节码进一步处理，从而提升执行速度！ ? ?

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存储类别、链接和内存管理（二）

上期我们介绍了作用域、链接和存储期。这期我们继续介绍。 一、自动变量 自动存储类别的变量具有自动存储期、块作用域且无链接。...默认情况下，声明在块或函数头中的任何变量都属于自动存储类别。使用auto作为存储类别说明符。 再复习一下： 无链接意味着这些变量属于定义它们的块、函数或原型私有。...在块中（提供块作用域和无链接）以存储类别说明符static（提供静态存储期）声明这种变量。来看下面例子： 四、外部链接的静态变量 外部链接的静态变量具有文件作用域、外部链接和静态存储期。...该类别有时称为外部存储类别（external storage class），属于该类别的变量称为外部变量（external variable）。...五、内部链接的静态变量 该存储类别的变量具有静态存储期、文件作用域和内部链接。

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    SAP 物料的“评估类型”和“评估类别”

    将“自制品”和“外购品”分成两个物料编码进行管理，将是显而易见的成本控制方法。却违背ERP系统中的重要原则——“一物一码”原则。...后台定义部分 （1）激活“分割评估”功能； （2）定义“评估类型”（ValuationType)（如本文中提到“自制品”、“外购品”两种评估类型，并选择相应帐户分类参考参数（与评估类相关），评估类型是评估类别的细分...） 二、前台操作部分 （1）定义物料主数据，将评估类别定义在会计视图中（其价格控制须选移动平均价V）； （2）定义“评估类型”为自制品的物料主数据（其评估级别与价格控制据需要填制）； （3）定义“评估类型...”为外购品的物料主数据（其评估级别与价格控制据需要填制）； 注：前台操作第一步为第二步、第三步奠定基础，起作用的将是各制带评估类别的物料。...，在入库、消耗、出库等过程中，将与评估类型（如本文中的自制品和外购品）自动关联，进而与各自的成本相关，实现同一物料不同成本的管理功能。

    9.7K43

    C语言变量的作用域和类别-学习二十

    这个存储空间可以分为三部分: 程序区 静态存储区：全局变量 动态存储区：函数的形参、函数中定义的变量、函数调用时的现场保护和返回地址等 变量和函数有两个属性: 数据类型和数据的存储类别。...存储类别指的是数据在内存中存储的方式。 存储方式分为两大类:静态存储类和动态存储类。...根据变量的存储类别，可以知道变量的作用域和生存期。...用关键字auto作存储类别的声明。...总结 1.从作用域角度分，有局部变量和全局变量。它们采用的存储类别如下: 局部变量包括: 自动变量、静态局部变量、寄存器变量。 全局变量包括: 静态外部变量、外部变量。

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    woocommerce shortcode短代码调用

    WooCommerce配备了很多shortcode短代码(简码)，可以直接在post帖子和page页面内插入内容，方便展示产品、分类等。...>以下是一些常用的woocommerce短代码 注意短代码不要放在之间，""双引号和''单引号是在英文状态下 ---- page短代码 WooCommerce 如果没有您网站上的某个地方的前三个短代码...发布商品时默认为 和（全部显示），类别默认为 （显示全部）。-1-1 columns– 要显示的列数。默认值为 。4 paginate– 打开分页。与 结合使用。默认设置为 分页 。...menu_order– 菜单顺序，如果已设置（首先显示较小的数字）。 popularity– 购买次数。 rand– 在页面加载时随机订购产品（可能不适用于使用缓存的网站，因为它可以保存特定订单）。...hidden– 在商店和搜索中隐藏的产品，只能通过直接 URL 访问。 featured– 标记为特色产品的产品。 category– 使用指定的类别 slug 检索产品。

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    OCTruck:开放体多目标跟踪的基准,将 MOT 扩展到定位、关联和识别既见（基础）类别和未见类别的通用目标 !

    该问题将MOT扩展到定位、关联和识别既见（基础）类别和未见（新颖）类别的通用目标，但不需要类别文本列表作为提示。为了研究这个问题，首要任务是建立一个基准。...先前的工作OVTrack[15]直接使用TAO的验证和测试集，并通过保持与LVIS[17]重叠的类别进行数据选择，构建OVMOT评估数据集。这种简单的类别交集操作显著减少了类别数量和测试样本。...TAO是一个通用类别的目标跟踪数据集，总共有833个类别和2,907个视频。LV-VIS是一个大词汇量的视频实例分割数据集，包含1,196个类别和4,828个视频。...如图2(b)所示，OCTrackB包含了653个基础类别和239个新颖类别，分别占原始LVIS基础类别的75.5%和新颖类别的70.9%，有效地确保了类别的多样性。...如图4所示，作者展示了OVTAO-val、OVTAO-burst和OCTrackB数据集中的目标数量、轨迹和视频数量。这些统计数据通过基础类别和新颖类别进行划分。

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    绝缘子缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1566张3类别

    数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1566 标注数量...(xml文件个数)：1566 标注数量(txt文件个数)：1566 标注类别数：3 标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["aging...","defect","dirty"] 每个类别标注的框数： aging 框数 = 501 defect 框数 = 774 dirty 框数 = 455 总框数：1730 使用标注工具：labelImg...标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注 图片预览： 标注例子：

    18110

    目标检测数据集绝缘子缺陷防震锤1688张5类别VOC格式

    数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：1688 标注数量(xml文件个数)：1688...标注类别数：5 标注类别名称:["flashover","insulator","damaged","fzc","nest"] 每个类别标注的框数： 绝缘子放电痕迹 flashover count...= 1265 绝缘子 insulator count = 1948 绝缘子破损 damaged count = 1109 防震锤 fzc count = 91 鸟巢 nest count =...12 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注 csdn下载地址： https

    14510

    陶瓷绝缘子缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2908张3类别

    数据集中存在部分增强，具体看图片 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg...文件个数)：2908 标注数量(xml文件个数)：2908 标注数量(txt文件个数)：2908 标注类别数：3 标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt...为准):["broken","flashover","insulator"] 每个类别标注的框数： broken 框数 = 3817 flashover 框数 = 782 insulator 框数 =...2557 总框数：7156 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注 图片预览

    14810

    绝缘子陶瓷绝缘子玻色绝缘子聚合物绝缘子检测数据集VOC+YOLO格式2050张3类别

    数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：2050 标注数量...(xml文件个数)：2050 标注数量(txt文件个数)：2050 标注类别数：3 标注类别名称:["glass insulator","polymer insulator","porcelain...insulator"] 每个类别标注的框数： glass insulator 框数 = 1820 polymer insulator 框数 = 1166 porcelain insulator...框数 = 3130 总框数：6116 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：数据集里面有2/3是增强图片请仔细查看图片示例斟酌下载 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证

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    机器学习 - 基于 Scikit-learn 多类别和多标签分类算法

    Scikit-learn - Multiclass 和 Multilabel 算法 针对多分类和多标签问题，虽然深度学习具有较好的表现，但采用传统机器学习方法可以作为对问题深入理解的尝试. sklearn.multiclass...Multiclass 分类： 多类别分类问题，类别classes数大于 2，如，对水果fruit数据集分类，类别有 oranges, apples, pears....与 one-vs-rest 和 one-vs-one 是完全不同的策略. 纠错输出编码中，每一个类别class 都是 Euclidean 空间表示，每一维是 0 或 1....在 prediction 时，分类器用于得到样本的类别class 空间内的点，然后根据该点与数据类别点的最近距离，选择最近的预测类别....这里，模型的顺序是很重要的.

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    【机器学习之路】开山篇 | 机器学习介绍及其类别和概念阐述

    本专栏涵盖一下主题： 机器学习系统主要类别及其基本概念 机器学习项目中的步骤 将数据与模型拟合学习 优化成本函数 数据预处理（处理、清洁、数据准备…) 特征工程（选择和工程化特征） 选择模型并用交叉验证调整超参数...，并对主要类别和基本概念进行总结 一、机器学习概览 机器学习其实在很早就已经存在，不过第一个影响数亿人的机器学习应用才变成主流，它就是垃圾邮件过滤器。...，还是进行模式监测建立模型） 1.1 有监督学习和无监督学习 根据训练期间所接受的监督数量和类别分为以下四个主要类别： 监督学习 | 非监督学习 | 半监督学习 | 强化学习 1.1.1 监督学习 在有监督学习中...)来预测一个目标数值（房价），这种任务任务称为回归，这需要大量的数据，包括他们的标签（即房价），其中回归算法也可以用与分类任务，二者的界限有时有点模糊，比如逻辑回归被用于分类，因为它可以输出某一个给定类别的概率...这种方法可以帮助模型适应新的数据和场景，同时减少重新训练整个模型的时间和资源开销。

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