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本文介绍基于ADE20K数据集，用PaddleSeg工具进行场景解析的过程。先解压相关套件与数据集，加载并预处理数据。选用GCnet模型，其简化注意力机制高效，还提及KNet等其他算法及两种分割方式的优劣。训练后，GCnet在mIoU、耗时和模型大小上优于Upernet，最后分享了调参等经验。 ☞☞…

在centos上配置mongodb分片（sharding）涉及多个步骤，包括设置配置服务器（config servers）、分片服务器（shard servers）和路由服务器（mongos）。以下是一个基本的指南： 1. 安装MongoDB 首先，确保你已经在所有服务器上安装了MongoDB。你可…

本教程详细阐述了如何利用python的netmiko库自动化配置cisco路由器，重点解决ssh连接超时及配置命令错误的问题。文章将指导读者正确构建设备连接参数，优化配置命令发送方式（特别是避免手动输入`enable`和`configure terminal`），并提供完整的代码示例，涵盖接口、os…

在centos上配置zookeeper的安全策略，可以遵循以下步骤： 1. 安装Zookeeper 首先，确保你已经在CentOS上安装了Zookeeper。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装： sudo yum install zookeeper zookeeper-server 2. 配置…

本文介绍基于Paddle训练的RCAN模型用于遥感图像四倍超分辨率重建的项目。涵盖项目背景，说明超分在遥感影像应用中的意义，还详述准备工作（克隆代码、准备数据、安装依赖等）、模型训练与预测过程，以及如何快速体验模型对图像的重建效果。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使…

本文详细介绍了如何利用python的netmiko库自动化配置cisco路由器，包括ssh连接建立、接口配置（如loopback和物理接口）、ospf路由协议配置以及acl设置。文章重点解析了netmiko `send_config_set` 方法的内部机制，强调无需手动输入 `enable` 和 …

数据库需要自增字段的主要原因是保证主键的唯一性，避免手动分配id导致的冲突，尤其在高并发环境下能确保id生成的安全与高效；2. 它简化了应用逻辑，开发者无需编写额外代码管理id，降低出错概率；3. 自增主键支持顺序写入，有利于b-tree索引性能，提升数据库插入效率；4. 便于建立外键引用关系，使表…

本教程详细阐述了如何将多个独立的 Matplotlib `Figure` 对象，即便每个对象内部包含多个子图，整合到一个全新的、统一的图形中。核心策略是：从源 `Figure` 的每个 `Axes` 对象中提取绘图数据（如坐标点），然后在一个新创建的主 `Figure` 内设置子图布局，并将提取的数…

本文详细介绍了如何将多个独立的matplotlib figure 对象合并到一个统一的图表中。核心策略是提取原始图表中的绘图数据和样式信息，然后将这些数据重新绘制到新创建的子图（subplot）中，从而实现图表的整合与展示。教程提供了分步指南和示例代码，帮助用户有效管理和组合matplotlib可视…

理解查询意图是优化索引选择的关键，需结合数据分布与执行计划，合理创建聚集、非聚集、覆盖、过滤及列存储索引，定期更新统计信息、维护索引以减少碎片，利用缺失索引视图和执行计划持续优化性能。 在SQL Server中优化索引选择，核心在于理解查询执行计划、数据分布，以及如何创建和维护索引，以减少I/O操作…