前言最近实习需要搞的工程涉及到姿态估计,对这2天的学习做一下总结归纳,第一步就是准备数据集,查资料后发现window环境下使用的标注软件就是labelme(coco-annotator好像就可以直接输出coco格式的JSON文件,后期继续学习),labelme产出的JSON文件需要转换到coco格式
为了在市场中保持竞争力的技术公司都在进行某种程度的转型。敏捷转型、数字化转型和DevOps转型无处不在,因为公司试图改变他们的工作方式,从而改善业务结果。指标(metrics)是任何转型的关键部分。传统的IT绩效指标,例如计算代码行数和软件bug的数量,应该谨慎使用,因为存在不值得修复的bug和不值
如此不均衡的贫富差距,各行业的领导者如何能管理好公司,让员工们既努力产出,又能安于现状呢?每个领导者必学的一门课程就是职场心理学。只有你充分了解员工心理与对应的行为表现,才能从容的掌控各类型的人员,从而达到“物尽其用”。 那么职场心理学到底学习什么?九型人格 九型人格
在引入相关数据库持久化相关依赖库之前,我们可以考虑到,当我们因业务开发需要,引入各种各样的依赖库时,Jar包冲突是我们必须面对的一个问题,Spring为了解决这些Jar包的冲突,推出了各种bom,最著名的就是SpringIOPlatformbom,其中最核心的三个是:spring-framework
大家好,我是指北君。今天指北君将要带实习生来了解下SpringBoot中日志框架的使用。实习生:大佬好,今天你要讲什么呀?指北君:今天跟你讲讲SpringBoot日志是怎么回事的,先看下我整理的思维导图吧。今天就从这几个角度来讲。实习生:好的,那我们先来看看概述吧。指北君:springboot内部使
问题背景在使用JMeter压测时,发现同一后端服务,在单机500并发下,HTTP和HTTPS协议压测RT差距非常大。同时观测后端服务各监控指标水位都很低,因此怀疑性能瓶颈在JMeter施压客户端。问题分析切入点:垃圾回收首先在施压机观察到CPU使用率和内存使用率都很高,详细看下各线程CPU、内存使用
欢迎交流学习~~专栏:机器学习&深度学习本文利用Python对数据集进行数据分析,并用多种机器学习算法进行分类预测。具体文章和数据集可以见我所发布的资源:发布的资源Python|基于LendingClub数据的分类预测研究Part01——问题重述+特征选择+算法对比零、问题重述&背景