xiangpijiao-CSDN博客

原创 pytorch--(MisMatch in shape & invalid index of a 0-dim tensor)

在尝试运行CVPR2019一篇行为识别论文的代码时，遇到了两个问题，记录如下。但是，原因没懂，如果看此文章的你了解原理，欢迎留言交流吖。github代码链接：https://github.com/naraysa/gzsl-od/问题1：“Mismatch in shape: grad_output[0] has a shape of torch.Size([1]) and outpu...

2020-01-04 10:35:10 4142 8

原创 python3 输出列表中任意两个元素之和等于某个数的这两个元素的位置

假设要找到列表中两个元素之和等于4的两个元素的位置。代码如下：if __name__ == '__main__': a=[1,7,9,4,5] s=8 for index,i in enumerate(a): for index2,j in enumerate(a[index+1:]): if i+j == s: ...

2019-08-23 17:25:53 3941 2

原创 python3实现统计几个群组中可以获取消息的人数

简单记录题目大意：输入群个数，然后输入每个群中的人名，以逗号隔开输出讨论组中多少人可以获得消息（去除重复的人）。示例：输入：3jack，frank，lyfrank，mimi输出：4Qn列表中的输出为[['xxx1','xxx2','xx'],['aaa1','aaa2']]首先将嵌套列表Qn整合成一个列表Q，调用flatten拉平函数；然后，用set集合去除重复的...

2019-08-22 14:34:29 359

原创华为2020秋招笔试回顾---技术类笔试第二道题

题目大致描述：给定[low,high)范围，先求出该范围内所有的素数，输出所有素数的十位数之和与个位数之和较小的值。示例：输入：151 160输出：8python实现示例如下：if __name__=='__main__': numR=input() low=int(numR.split(' ')[0]) high=int(numR.split...

2019-08-22 10:59:15 3235 1

原创华为2020秋招笔试回顾----技术类笔试第一题

昨天，做了华为技术类笔试题，感叹自己的编程能力和思维还是差太远。每次面试或者笔试的时候就感觉思维能力处于下降一级的状态，回顾一下昨天的笔试题。第一道是字符串替换的，用c++写了半天，和数组争斗了好久，还是有溢出问题。改用python相对容易一些，不需要考虑数组长度的问题。题目大致描述如下：输入输出格式为：第一个字符为输入或输出字符的长度（包含该位置），随后的字符中若出现‘A’，则在...

2019-08-22 10:08:31 2687 3

原创 python3 文本文件解析并生成相应目录

一个目录下，有很多文本文件。他们的格式为：{"身高":"162","体重":"90","年龄":"20","性别":"女"} {"身高":"192","体重":"120","年龄":"22","性别":"男"} ................more现在的任务是...

2019-08-21 18:57:38 218

原创 python3 遍历目录下所有的文本文件，删除其中不需要的字符串

如目录D:\\20190815\\下有很多txt后缀的文本文件，这些文本文件的格式相同。1.首先，可以先读取一个文本文件，即open()命令，括号中是一个文件的绝对路径。查看该文件中文本的格式，一般是以list形式存储，type(s)命令查看。2.我的list列表只有一个长串，这里的s[0]就是取出该长串的操作。3.然后，用正则表达式匹配你要删除的字符串，比如p就是你要删除的串，调用sub...

2019-08-15 16:43:13 1347

原创解决python默认调用问题（linux系统）---安装了anaconda3，但是仍然调用python2.7

系统中安装了anaconda3，但是在安装或卸载包等文件时，仍然跑到/usr/local/lib/python2.7目录下。遇到的问题： Cannot uninstall 'XXX'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately deter...

2019-06-10 14:09:33 2746 2

原创解决libstdc++.so.6: version GLIBCXX_3.4.21 not defined in libstdc++.so.6 with link time reference

我的系统是ubuntu 14.04。在测试HRNet（CVPR2019）的分类任务时遇到的问题：参考了几篇博客。排查问题顺序如下：《1》首先查看/usr/lib/libstdc++.so.6目录下，是否存在对应的GLIBCXX_3.4.21。查看命令：strings /usr/lib/libstdc++.so.6 | grep GLIBCGLIBCXX_3.4GLIBCX...

2019-06-04 15:15:24 4130

原创《Joint Face Detection and Facial Motion Retargeting for Multiple Faces》CVPR2019

网络结构这是本篇论文的结构图，应该是本论文工作的第二部分工作（第一部分是一个SFN单人脸的网络），该部分是一个多人脸的网络结构MFN。这是一种端到端的联合人脸检测和面部重定向的网络，单元模块是由fire module和squeeze and excitation 组成的，这两种网络设计是用于帮助应用具有实时性。多尺度的分支用的是步长为2的FM单元，经过全连接层输出姿势、身份权重、表情权...

2019-03-20 14:58:57 1504

转载输出各种小星星---c语言

1.#include <stdio.h>#define N 6 //N表示一共要打印多少行int main(){ int i=0,j=0; for(i=N;i>=1;--i) { for(j=1;j<=2*i-1;++j) { printf("*"); } ...

2019-03-09 16:36:49 4337

转载击鼓传花---c语言实现

题目描述n个同学坐着围成一个圆圈，玩击鼓传花的游戏，每个同学只能把花传给左或者右边的同学。假如，当前花在小o手里，问传了m次以后，又回到小o手里的情况有多少种并输出。比如有3个同学1号、2号、3号，并假设小o为1号，花传了3次回到小o手里的方式有1->2->3->1和1->3->2->1，共2种。解题思路由于n人围成的是一个循环体，并且每个人都只可以...

2019-03-09 15:38:20 3747

原创 CVPR2018《Seeing Small Faces from Robust Anchor’s Perspective》论文阅读整理

《Seeing Small Faces from Robust Anchor’s Perspective》发表于CVPR2018，作者有：Chenchen Zhu 、Ran Tao 、Khoa Luu 、Marios Savvides ，来自卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）。本人将该论文整理为四个部分。分别是介绍、新的anchor的生成策略（包括四...

2019-03-06 14:51:45 835 1

原创 structure inference network（PPT from wps）

这篇发表于CVPR 2018的论文是关于对象检测的，联合了实例级对象之间的关系和场景级语义上下文，设计了这种称之为结构推理网络的检测方法。下面的PPT是看完论文之后，按照自己理解的顺序整理的，希望对需要的你有帮助。...

2019-02-23 18:58:56 469

原创 windows 10配置caffe

安装环境（首先系统是windows 10）：1.VS20152.python 3.5。Anaconda python3.53.cuda 8.0 & cudnn 5.1。如果没有下载CUDA & CUDNN，可以从该百度网盘链接下载： https://pan.baidu.com/s/1gNSqrWtk2lmKDu7taXGAWg，密码：eilg。只安装cuda即可。...

2018-11-09 21:11:23 4508 5

原创 vs2015代码没毛病的异常解决办法

经常会遇到vs2015安装完成后，在确认代码没问题时，仍然报错的情况。这种时候，我们需要在工程目录，右击，选择“属性”。1）在配置项里，先找到“General”，然后找到平台工具集，如下进行选择配置：2）在Linker下拉里找到“System”，更改SubSystem，如下：进行上述配置，也要确保VC++目录里的include & Library项都配置正确。我...

2018-11-02 21:35:44 1841

原创如何在Anaconda下使用jupyter notebook

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2018-04-17 20:23:03 9008

原创二值化神经网络

什么是二值化网络二值化神经网络，是指在浮点型神经网络的基础上，将其权重矩阵中权重值和各个激活函数值同时进行二值化得到的神经网络。二值化神经网络具有很好的特性，具体体现在：通过将权重矩阵二值化，一个权重值只占用一个比特，相比于单精度浮点型权重矩阵，网络模型的内存消耗理论上能减少32倍，因此二值化神经网络在模型压缩上具有很大的优势。当权重值和激活函数值同时进行二值化之后，原来32个浮点型数的乘加运算...

2018-04-17 20:14:54 3357