**YOLO学习笔记1: YOLOv1的基本概念**YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，能够在一张图片中快速检测出多个目标。YOLOv1是该系列算法的第一版，由Joseph Redmon等人提出。**1. YOLOv1的基本架构**YOLOv1的基本架构如图所示：![YOLOv1架构]( />从上图可以看出，YOLOv1主要由以下几个部分组成：* **输入层**：将一张图片作为输入。* **检测网**（Detector Network）：负责检测目标的位置和类别。* **输出层**：输出检测结果。**2. YOLOv1的检测网**YOLOv1的检测网是基

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-24   |   标签：yolo学习笔记

**Uni-App H5 版本下载跨域问题**在开发 Uni-App 应用时，经常会遇到一个问题：H5 版本下载跨域问题。这个问题是由于浏览器的同源策略导致的，当我们尝试从一个域名下请求另一个域名下的资源时，浏览器会阻止这种行为。**什么是同源策略**同源策略是一种安全机制，它规定了当一个网页从一个源(request origin)请求另一个源的资源时，两个源必须相同。这个策略主要用于防止恶意脚本在用户浏览器中执行。**H5 版本下载跨域问题**在 Uni-App 中，我们经常需要从服务器端下载 H5 版本的应用包。在这种情况下，我们会遇到跨域问题，因为我们的客户端和服务器端可能是不同的域名。例如，如果我们有一个服务器端 API ` ` API 时

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-24   |   标签：uni-app

**关系数据库范式简介**在关系数据库设计中，范式是指数据表结构的一致性和完整性的标准。不同的范式要求数据表结构具有不同的特征，使得数据存储和管理更加高效和安全。下面我们将分别介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴克斯范式（BCNF）以及第四范式（4NF）的特点。### 第一范式（1NF）**定义**第一范式（1NF）要求每个表中的每一列都是原子值，也就是说，每个值不能再分解为更小的值。换句话说，1NF要求数据表中不允许有重复的行。**特点*** 每个表中的每一列都是原子值。* 不允许有重复的行。**示例**假设我们有一张学生信息表，包含学生姓名、年龄和成绩三个

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-24   |   标签：

**Runner 简介**Runner 是一个用于构建高性能、可扩展的应用程序的框架。它提供了一系列工具和功能，帮助开发者快速创建复杂的系统，而无需从头开始编写所有的基础设施代码。在本文中，我们将介绍 Runner 的基本概念、核心组件以及如何使用它来构建一个简单的示例应用程序。**Runner 的核心组件**Runner 由以下几个核心组件组成：* **Application**:这是 Runner 中最顶层的抽象，代表整个应用程序。* **Module**:模块是 Runner 应用程序中的一部分，它们可以包含多个功能和服务。* **Service**:服务是模块中的一个单元，它负责提供特定的功能或数据。* **Repository

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-24   |   标签：

**注意**: 本文仅供学习和研究目的, 不用于任何非法活动。**PhoneSploit-Pro: 安卓渗透神器**在安卓设备的安全性方面, PhoneSploit-Pro 是一个强大的工具, 可以帮助渗透测试者发现和利用设备中的漏洞。它提供了多种功能, 包括漏洞扫描、后门安装、数据窃取等。**PhoneSploit-Pro 的特点**1. **漏洞扫描**: PhoneSploit-Pro 能够扫描安卓设备上的漏洞, 并提供修复建议。2. **后门安装**: PhoneSploit-Pro 可以安装后门程序, 以便于进一步的渗透测试。3. **数据窃取**: PhoneSploit-Pro 可以读取和传输设备中的敏感信息。**PhoneSploi

shili8   |   开发语言：JAVA Web   |   发布时间：2024-12-24   |   标签：android

**熵、交叉熵、相对熵（KL散度）**在信息论和机器学习中，熵是一个非常重要的概念。它描述了随机变量的不确定性或混乱程度。在本文中，我们将讨论熵、交叉熵和相对熵（KL散度）的定义、计算方法以及它们在机器学习中的应用。**熵**熵是信息论中的一个基本概念，首先由克劳德·香农提出。熵的定义如下：* **熵（H）**：给定随机变量X的熵定义为： [ H(X) = -sum_{x in X} p(x) log_2 p(x) ] 其中，p(x)是X取值为x的概率。* **二进制熵（Hb）**：如果随机变量X只取两种可能的值，则称其为二进制熵。二进制熵的计算公式如下： [ H_b(X) = -p_0 log_2 p_0 - p_1 log_2 p_

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-24   |   标签：

**工厂方法模式**工厂方法模式是一种创建型设计模式，它定义了一个接口或抽象类，让子类决定如何创建对象。### 简介工厂方法模式的主要目的是隔离具体产品的创建逻辑，使得客户端代码与具体产品的实现细节解耦。这种模式通过提供一个用于创建对象的公共接口，来使得系统更具扩展性和灵活性。### 适用场景工厂方法模式适用于以下场景：* 需要创建多种不同类型的对象时。* 需要隔离具体产品的创建逻辑，使得客户端代码与具体产品的实现细节解耦。* 需要增加系统的扩展性和灵活性。###优缺点**优点*** **解耦**:工厂方法模式可以使得客户端代码与具体产品的实现细节解耦。* **扩展性**:工厂方法模式可以方便地增加新的产品类型。

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-24   |   标签：工厂方法模式设计模式

**C语言的日期时间处理**在 C语言中，日期时间的处理主要依赖于 `time.h` 头文件。这个头文件提供了用于获取当前时间、设置时间戳以及进行时间计算等功能。### 获取当前时间要获取当前时间，可以使用 `time()` 函数，该函数返回一个表示当前时间的 `time_t` 类型值。这个类型是 C语言中专门用于表示时间的类型。c#include stdio.h #include time.h int main() { time_t now; now = time(NULL); printf(Current time: %s, ctime(&now)); return0; }

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-24   |   标签：stm32c语言嵌入式硬件开发语言单片机

**GPDB 内核特性 - GP7 不再支持动态分区裁剪**GPDB（Greenplum Database）是 Greenplum Software Company 开发的一款分布式关系数据库管理系统。GPDB 的内核特性在不断演进和改进中，GP7 版本的发布带来了许多新功能和优化，但也意味着一些老旧的特性不再支持。本文将重点讨论 GP7 不再支持的动态分区裁剪（Dynamic Partition Pruning）特性。**什么是动态分区裁剪**动态分区裁剪是一种用于优化查询执行的技术。它允许数据库根据具体的查询条件，动态地裁剪掉不必要的数据分区，从而减少扫描量、提高性能。在 GPDB 中，动态分区裁剪通过使用 `pg_partition` 函数来实现。这个函数可以根据指

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-24   |   标签：

**高数笔记4****第一章 函数 极限 连续-极限的计算2**###1.1 函数的概念函数是数学中的一种基本概念，它描述了一个变量（通常称为输入）与另一个变量（通常称为输出）的关系。函数可以用各种形式来表示，例如代数表达式、图形或计算机程序。###1.2 函数的域和范围函数的域是指函数定义的所有可能的输入值集合，而函数的范围是指函数对应的所有可能的输出值集合。例如，如果我们有一个函数f(x) = x^2，函数的域是(-∞, ∞)，而函数的范围也是(-∞, ∞)。###1.3 函数的图形函数的图形是指函数对应的所有可能的输出值与输入值之间的关系。函数的图形可以用各种形式来表示，例如直线、曲线或图像。###1.4 极限的概念极限是数学中的一种基本概念，它描述了一个函数在某个

shili8   |   开发语言：其他   |   发布时间：2024-12-24   |   标签：数学建模笔记