我们在运行完Python代码之后，会看到__pycache__文件夹，里面的文件名和Python项目中的*.py文件名称相同，只是扩展名称不同为*.pyc。*.pyc文件中其实存的是*.py文件执行后的字节码（PyCodeObject对象）。Python在第一次执行代码的时候，Python解释器已经把编译的字节码放在__pycache文件夹中，这样以后再次运行的话，如果被调用的模块未发生改变，那就直接跳过编译这一步，直接去pycache__文件夹中去运行相关的*.pyc文件，从而缩短运行时间。我们在发布软件时，需要将生成_pycache__文件等删除，以下有几种删除方法。方法一：find命令删
我们在运行完Python代码之后，会看到__pycache__文件夹，里面的文件名和Python项目中的*.py文件名称相同，只是扩展名称不同为*.pyc。*.pyc文件中其实存的是*.py文件执行后的字节码（PyCodeObject对象）。Python在第一次执行代码的时候，Python解释器已经把编译的字节码放在__pycache文件夹中，这样以后再次运行的话，如果被调用的模块未发生改变，那就直接跳过编译这一步，直接去pycache__文件夹中去运行相关的*.pyc文件，从而缩短运行时间。我们在发布软件时，需要将生成_pycache__文件等删除，以下有几种删除方法。方法一：find命令删
python中的整除（//）与取模（%）1.整除（//）：取整除-返回商的整数部分（向下取整）向下取整也就是说结果返回一个不大于（小于等于）商的最大整数。例：9除以2，浮点运算的结果为4.5，向下取整，不大于4.5的最大整数是4,即9//2=4； -9除以2，浮点运算的结果为-4.5，不大于-4.5的最大整数即-5，因此-9//2=-5。2.取模（%）： 取模-返回除法的余数。 对于整数a和b，进行取模运算可以总结分为2个步骤： 1.计算整数商：c=【向下取整】（a // b）； 2.计算模：r=a-c* b。key:取模运算的第一步计算整数商的时候是向下取整。例：-3%2，即a=
python中的整除（//）与取模（%）1.整除（//）：取整除-返回商的整数部分（向下取整）向下取整也就是说结果返回一个不大于（小于等于）商的最大整数。例：9除以2，浮点运算的结果为4.5，向下取整，不大于4.5的最大整数是4,即9//2=4； -9除以2，浮点运算的结果为-4.5，不大于-4.5的最大整数即-5，因此-9//2=-5。2.取模（%）： 取模-返回除法的余数。 对于整数a和b，进行取模运算可以总结分为2个步骤： 1.计算整数商：c=【向下取整】（a // b）； 2.计算模：r=a-c* b。key:取模运算的第一步计算整数商的时候是向下取整。例：-3%2，即a=
一、IP核的概念 IP核，全称知识产权核（英語：Semiconductorintellectualpropertycore），是在集成电路的可重用设计方法学中，指某一方提供的、形式为逻辑单元、芯片设计的可重用模組。 IP核可以授权给另一方，也可以由一方拥有和使用。该术语来自设计中存在的专利或源代码版权的许可。专用集成电路和现场可编程门阵列逻辑系统的设计人员可以使用IP核作为构建块。 随着芯片复杂度提升，不同芯片模块形成不同组合应用于不同的终端应用场景，又将形成新的IP核。计算机基于冯诺依曼架构，由运算、控制、存储、输入、输出五大功能模块组成。芯片内部
一、IP核的概念 IP核，全称知识产权核（英語：Semiconductorintellectualpropertycore），是在集成电路的可重用设计方法学中，指某一方提供的、形式为逻辑单元、芯片设计的可重用模組。 IP核可以授权给另一方，也可以由一方拥有和使用。该术语来自设计中存在的专利或源代码版权的许可。专用集成电路和现场可编程门阵列逻辑系统的设计人员可以使用IP核作为构建块。 随着芯片复杂度提升，不同芯片模块形成不同组合应用于不同的终端应用场景，又将形成新的IP核。计算机基于冯诺依曼架构，由运算、控制、存储、输入、输出五大功能模块组成。芯片内部
3D车道线检测相关论文学习单目一、3D-LaneNet:End-to-End3DMultipleLaneDetection-ICCV20190前言这篇文章是第一篇通过单目前视相机直接预测3D车道线的论文。一般想得到3D车道线信息有两种途径：一种是利用离线高精度地图以及准确的自车定位信息；一种是在线的车道线感知结果。离线高精度地图存在固有缺陷；在线的车道线感知一般都是在图片上预测车道线，然后根据**”平地面假设“把2D结果映射到3D。这就存在假设不成立的问题，造成上坡下坡车道线发散或者收敛。作者说，受到单目深度估计的启发，他们提出直接用单目前视图片预测相机坐标系**下的3D车道线。1方法概述通过
3D车道线检测相关论文学习单目一、3D-LaneNet:End-to-End3DMultipleLaneDetection-ICCV20190前言这篇文章是第一篇通过单目前视相机直接预测3D车道线的论文。一般想得到3D车道线信息有两种途径：一种是利用离线高精度地图以及准确的自车定位信息；一种是在线的车道线感知结果。离线高精度地图存在固有缺陷；在线的车道线感知一般都是在图片上预测车道线，然后根据**”平地面假设“把2D结果映射到3D。这就存在假设不成立的问题，造成上坡下坡车道线发散或者收敛。作者说，受到单目深度估计的启发，他们提出直接用单目前视图片预测相机坐标系**下的3D车道线。1方法概述通过
在目前竞争愈发激烈的全球贸易中，可以明显看到各个国家对于产品的合规性要求也越来越高。过去的几十年中，各个国家地区均出台了多个产品合规相关的法律条规，这些法规也不断在调整加严。合规管控相当于建起了一座座的贸易壁垒，如果企业想往目标市场销售货物，则需要确保产品可以满足目前市场的合规管控要求，否则轻则是罚款降低企业盈利，重则破坏企业品牌名誉或面临刑事责任。在合规管控中，化学行业无疑面临的监管最为严格，比如欧盟之前发布的REACH、加拿大的DSL（加拿大本国物质清单）、美国的TSCA（有毒化学物质控制法案）、国内的IECSC（中国现有化学物质名录）、《新化学物质环境管理登记办法》等等。针对离散行业也有
在目前竞争愈发激烈的全球贸易中，可以明显看到各个国家对于产品的合规性要求也越来越高。过去的几十年中，各个国家地区均出台了多个产品合规相关的法律条规，这些法规也不断在调整加严。合规管控相当于建起了一座座的贸易壁垒，如果企业想往目标市场销售货物，则需要确保产品可以满足目前市场的合规管控要求，否则轻则是罚款降低企业盈利，重则破坏企业品牌名誉或面临刑事责任。在合规管控中，化学行业无疑面临的监管最为严格，比如欧盟之前发布的REACH、加拿大的DSL（加拿大本国物质清单）、美国的TSCA（有毒化学物质控制法案）、国内的IECSC（中国现有化学物质名录）、《新化学物质环境管理登记办法》等等。针对离散行业也有
