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Python代码用在这些地方,其实1行就够了!

摘要:都说 Python 简单快捷,那本篇博客就为大家带来一些实用的 Python 技巧,而且仅需要 1 行代码,就可以解决一些小问题。 本文分享自华为云社区《你猜 1 行Python代码能干什么呢?神奇的单行 Python 代码》,作者:梦想橡皮擦。 1 行代码的由来 都说 Python 简单快捷,那本篇博客就为大家带来一些实用的 Python 技巧,而且仅需要 1 行代码,就可以解决一些小问题。 所有的 1 行代码,全部依据标准的 Python 语言规范实现。 列表推导式 生成器语法绝对是 Python 带给我们的优质语法糖,它可以基于现有的列表创建一个新的列表,而且语法格式简单。 students = ["橡皮擦","橡皮擦大","大橡皮擦","梦想橡皮擦"] new_students = [name for name in students if name.startswith("橡皮")] print(new_students) 上述代码的第二行,在原有列表中过滤出全新的列表,而且语法简单,基于该语法结构,还有字典推导式,集合推导式相关知识点,都可以使用 1 行代码完成目...

YOLOX-PAI: 加速 YOLOX, 比 YOLOV6 更快更强

作者:忻怡、周楼、谦言、临在 导言 目标检测(object detection)旨在定位并识别出图像中的目标物体,一直以来都是计算机视觉领域研究的热点问题,也是自动驾驶、目标追踪等任务的基础。近年来,优秀的目标检测算法不断涌现,其中单阶段的YOLO系列以其高效、简洁的优势,始终是目标检测算法领域的一个重要分支。2021年,旷视提出YOLOX[1]算法,在速度和精度上构建了新的基线,组件灵活可部署,深受工业界的喜爱。本文基于阿里云 PAI-EasyCV框架复现YOLOX算法,探究用以实际提升YOLOX精度的实用技巧,并进一步结合阿里巴巴计算平台PAI自研的PAI-Blade推理加速框架优化模型性能。经过我们对社区诸多YOLOX 改进技巧的复现和探索,进一步提升了YOLOX的性能,在速度和精度上都比现阶段的40~50mAP 的SOTA的YOLOv6更胜一筹。同时,PAI-EasyCV提供高效简洁的模型部署和端到端推理接口,供社区快速体验使用YOLOX-PAI的功能。 总结一下我们的工作贡献: 我们提供了一套Apache License 训练/优化/推理的代码库以及镜像,可以实现当前社区40...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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