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创建预测模型时，重要的是要测量准确性，以便能够清楚地表述模型的质量。本文讨论了在测量这些精度值时常犯的两个错误。

在本教程中，我将演示如何将使用 TF 2.0 编写的具有一些高级体系结构的预训练网络转换为适合推理的优化网络。我的目标是使用 C ++ 和 OpenCV 的 Dnn 模块运行推理中的预训练模型。但是，本指南将帮助您生成可在许多平台（包括 Python 和 TensorRT）中使用的优化模型。

Python 是一种非常简单而优雅的语言。它的简单性使其在学习代码的学生或人们中非常受欢迎，但是，编写正确的 Python 代码非常重要。我希望阅读本文后，您对使用 Python 编写代码的方式有一些想法，并且可以进行更多研究。

数组很棒，并且是 JavaScript 中非常特殊的类型。有许多有用的内置属性和方法将帮助您解决涉及数组的任何任务。今天，我们将讨论每个开发人员都应该知道的 15 种数组方法。

生成器（用作生成器函数或生成器表达式）对于优化 python 应用程序的性能非常有用，特别是在使用大型数据集或文件的情况下。通过避免复杂的迭代器实现或通过其他方式自行处理数据，它们还将使代码更清晰。

Python 是一种非常通用的编程语言，并且由于它的社区和库，您几乎可以做任何您想做的事情，尽管有时您不应该这样做。没有一种语言可以全部统治它们，它们都有优点和缺点，Python 也不例外。

有些人说代码就像其他人正在尝试阅读和理解您的代码一样，但这是一个很好的建议，因为我去过那里，当我编写代码时，我想着自己的未来自我，也许从现在开始的一年，又回到了这项新功能，并且不得不继续努力。让我解释一下这是什么意思，几年前，我很高兴能够开发复杂的软件，这需要我编码一个库来处理非常复杂和动态的结构。毫无疑问，我将自己投入到任务中，后来成千上万的代码行令人惊奇。该库最终成为应用程序的核心，在整个应用程序中无处不在，我对此很满意。但是，现在是我进入一个新团队并将该应用程序委派给另一个团队的时候了。

现在，Node.js（服务器端 JavaScript 运行时）在开发人员中非常流行，这不仅是因为易于在前端和后端使用相同的语言。与其他编程语言相比，Node.js 带来的好处是开发人员蜂拥使用该语言的主要原因。但是对 Node.js 也有很多批评。当然，批评并非没有根据。但是，重要的是要了解该语言的功能使其更适合于某些任务，而不是某些其他任务的理想选择。

在开始对图像应用霍夫变换之前，我们需要了解霍夫空间是什么，我们将通过示例的方式来学习。

本章介绍使用 Python 实现场景的几种排序算法。分别有冒泡算法、快速排序、插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序。