【HTML】Advanced1：Text: Time, Mark, and "Presentational"

1.Exploring the depths of HTML5 2.</time> <p>Written by Doctor Who on <time datetime="2052-11-21 09:30">Thursday 21st November 2052 9:30</time>.</p> the value of should be a machine-readable date and/or time 3.<…

【JS】Advanced1：Object-Oriented Code

Object-Oriented Code 1. var Person = function (name) { this.name = name; }; Person.prototype.say = function (words) { alert(this.name + ' says "' + words + '"'); }; var tom = new Person("tom"); tom.say("Hello"); 2.Inheritance…

【HTML】Intermediate6：Text: Addresses, Definitions, Bi-directional, and Editorial

1.</address> It should be used specifically for the contact details relating either to the entire web page or to an article element 2<dfn title=" "> </dfn> A definition term and is used to highlight the first use to a term as a…

【HTML】Intermediate2：Text: AbbreviationsQuotations Code

1.</abbr> attribute:title 2.Quotations blockquote :standalone often multi-line quotations-cite attribute can be used to point to its origin q:shorter in-line quotations 3.figure figcaption enabling a nice,semantic way to group a quotation with citat…

【CSS3】Advanced1：Rounded Corners

1.Border radius The border-radius property can be used to working clockwise from top-left set border-top-left-radius/border-top-right-radius/border-bottom-right-radius/border-bottom-left-radius -webkit-border-radius and -moz-border-radius ,old browse…

论文阅读（Weilin Huang——【AAAI2016】Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences）

Weilin Huang--[AAAI2016]Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点参考文献作者和相关链接论文下载黄伟林主页 , 乔宇,汤晓欧所有作者方法概括解决问题:单词识别主要流程:maxout版的CNN提取特征,RNN(LSTM)进行分类,CTC对结果进行调整.整个流程端到端训练和测试,和白翔的CRNN(参考文献1)方法几…

XiangBai——【AAAI2017】TextBoxes_A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network

XiangBai--[AAAI2017]TextBoxes:A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果总结与收获点作者和相关链接作者论文下载廖明辉,石葆光, 白翔, 王兴刚 ,刘文予代码下载方法概括文章核心: 改进版的SSD用来解决文字检测问题端到端识别的pipeline: Step 1: 图像输入到修改版SSD网络中 + 非极大值抑制(NMS)→…

论文阅读（Lukas Neuman——【ICDAR2015】Efficient Scene Text Localization and Recognition with Local Character Refinement）

Lukas Neuman--[ICDAR2015]Efficient Scene Text Localization and Recognition with Local Character Refinement 算法介绍 Fig. 2. Overview of the method. Initial text hypotheses efficiently generatedby a MSER detector are further refined using a local text mod…

XiangBai——【CVPR2018】Multi-Oriented Scene Text Detection via Corner Localization and Region Segmentation

XiangBai——[CVPR2018]Multi-Oriented Scene Text Detection via Corner Localization and Region Segmentation 目录作者和相关链接方法概括方法细节实验结果总结与收获点参考文献和链接作者和相关链接作者论文下载方法概括方法概述该方法用一个端到端网络完成文字检测整个过程——除了基础卷积网络(backbone)外,包括两个并行分支和一个后处理.第一个分支是通过一个DSSD网络进行角点检…

论文阅读（XiangBai——【CVPR2017】Detecting Oriented Text in Natural Images by Linking Segments）

XiangBai——[CVPR2017]Detecting Oriented Text in Natural Images by link Segments 目录作者和相关链接方法概括方法细节实验结果方法的局限性总结与收获点作者和相关链接作者论文下载石葆光, 白翔,Serge Belongie 方法概括文章简述: 方法名字:SegLink 改进版的SSD用来解决多方向的文字检测问题方法的性能 ICDAR15 Incidental: 0.75(f) MSRATD500: 0…

论文阅读（XiangBai——【AAAI2017】TextBoxes_A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network）

XiangBai——[AAAI2017]TextBoxes:A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果总结与收获点作者和相关链接作者论文下载廖明辉,石葆光, 白翔, 王兴刚 ,刘文予代码下载方法概括文章核心: 改进版的SSD用来解决文字检测问题端到端识别的pipeline: Step 1: 图像输入到修改版SSD网络中 + 非极大值抑制(NMS)→…

【NLP】前戏：一起走进条件随机场（一）

前戏:一起走进条件随机场作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角度…

【NLP】蓦然回首：谈谈学习模型的评估系列文章（一）

统计角度窥视模型概念作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖…

【BZOJ】1002：轮状病毒（基尔霍夫矩阵【附公式推导】或打表）

Description 轮状病毒有很多变种,所有轮状病毒的变种都是从一个轮状基产生的.一个N轮状基由圆环上N个不同的基原子和圆心处一个核原子构成的,2个原子之间的边表示这2个原子之间的信息通道.如下图所示: N轮状病毒的产生规律是在一个N轮状基中删去若干条边,使得各原子之间有唯一的信息通道,例如共有16个不同的3轮状病毒,如下图所示: 现给定n(N<=100),编程计算有多少个不同的n轮状病毒. Input 第一行有1个正整数n. Output 计算出的不同的n轮状病毒数输出. Sample I…

【scikit-learn】06：make_blobs聚类数据生成器

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 by-sa版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/kevinelstri/article/details/52622960 [scikit-learn]01:使用案例对sklearn库进行简单介绍 [scikit-learn]02:使用sklearn库进行统计学习 [scikit-learn]03:将sklearn库用于非监督性学习聚类 [scikit-learn]04:sklearn…

【7】解决：移动端点击a链接出现蓝色边框

[1]_blank : 浏览器总在一个新打开.未命名的窗口中载入目标文档. [2]title : 鼠标悬浮显示的文字. [3]href : 跳转到哪个链接. a{ border: none; -webkit-tap-highlight-color: rgba(0,0,0,0); -webkit-tap-highlight-color: transparent; outline: none; } …

【原创】Js：日期处理（日期格式必须【yyyy-mm-dd】才能转成long的毫秒！其他的不是【年-月-日】的格式，结果会是【NaN】）

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>test date</title> </head> <body> <script type="text/javascript"> document.write("三种获取时间戳的方式:"); document.write(…

【转】Android：Layout_weight的深刻理解

原文网址:http://mobile.51cto.com/abased-375428.htm 本文详细介绍了Android布局中Layout_weight的属性,它是用来分配属于空间的一个属性,你可以设置他的权重. AD:干货来了,不要等!WOT2015 北京站演讲PPT开放下载! 最近写Demo,突然发现了Layout_weight这个属性,发现网上有很多关于这个属性的有意思的讨论,可是找了好多资料都没有找到一个能够说的清楚的,于是自己结合网上资料研究了一下,终于迎刃而解,写出来和大家分享.…

【转】Spark：一个高效的分布式计算系统

原文地址:http://tech.uc.cn/?p=2116 概述什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法.其架构如下图所…

【OpenCV】边缘检测：Sobel、拉普拉斯算子

推荐博文,博客.写得很好,给个赞. Reference Link : http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 一阶导数法:梯度算子对于左图,左侧的边是正的(由暗到亮),右侧的边是负的(由亮到暗).对于右图,结论相反.常数部分为零.用来检测边是否存在. 梯度算子 Gradient operators 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量: 计算这个向量的大小为: 梯度的方向角为: Sobel算子 sobel算…

【MavenWeb】初探：创建一个Maven Web项目

第一步:创建一个Simple的Maven项目直接点下一步,把name上面的几个部分填写好,直接Finish即可. 就可以看到如下的结构: 注意点1:如果按照网上的其他一些做法来创建,你会发现少了src/main/resources和src/test/resources两个目录. 当然如果缺少这两个文件夹:你可以项目-右键-Build Path-New source folder进行添加源文件夹注意点2:如果是网上的创建方式,你会发现缺少webapp目录但是,创建一个Simple的Maven…

openstack【Kilo】汇总：包括20英文文档、各个组件新增功能及Kilo版部署

OpenStack Kilo版本发布 20英文文档OpenStack Kilo版本文档汇总:各个操作系统安装部署.配置文档.用户指南等文档 Kilo版部署 openstack[Kilo]入门 [准备篇]零:整体介绍 openstack[Kilo]入门 [准备篇]一: Ubuntu14.04远程连接(ssh安装) openstack[Kilo]入门 [准备篇]二:NTP安装 openstack[Kilo]入门 [准备篇]三:mysql(MariaDB)安装[控制节点] openstack[Kilo…

【转载】python：特殊函数使用方式

[转载]廖雪峰的官方网站可变参数在Python函数中,还可以定义可变参数.顾名思义,可变参数就是传入的参数个数是可变的. 我们以数学题为例子,给定一组数字a,b,c……,请计算a2 + b2 + c2 + ……. 要定义出这个函数,我们必须确定输入的参数.由于参数个数不确定,我们首先想到可以把a,b,c……作为一个list或tuple传进来,这样,函数可以定义如下: def calc(numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n…

【RS】RankMBPR：Rank-Aware Mutual Bayesian Personalized Ranking for Item Recommendation - RankMBPR：基于排序感知的相互贝叶斯个性化排序的项目推荐

[论文标题]RankMBPR:Rank-Aware Mutual Bayesian Personalized Ranking for Item Recommendation ( WAIM 2016: Web-Age Information Management) [论文作者] Lu Yu,Ge Zhou,Chuxu Zhang,Junming Huang [论文链接]Paper(13-pages // Single column) [摘要] 之前的研究表明,基于比较对的方法是最先进的方法,它可以…

【RS】BPR：Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback - BPR：利用隐反馈的贝叶斯个性化排序

[论文标题]BPR:Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback (2012,Published by ACM Press) [论文作者]Steffen Rendle, Christoph Freudenthaler, Zeno Gantner, Lars Schmidt-Thieme [论文链接]Paper(10-pages // Double column) [摘要] 项目推荐是预测一组项目集合(如网站.电影.产品)的个性化排名的任…

【COGS】2287：[HZOI 2015]疯狂的机器人 FFT+卡特兰数+排列组合

[题意][COGS 2287][HZOI 2015]疯狂的机器人 [算法]FFT+卡特兰数+排列组合 [题解]先考虑一维的情况,支持+1和-1,前缀和不能为负数,就是卡特兰数的形式. 设C(n)表示第n/2个卡特兰数,当n为奇数时为0,即: $$C_n=\binom{n}{\frac{n}{2}}-\binom{n}{\frac{n}{2}-1},n\%2=0$$ 卡特兰数可以通过预处理阶乘和逆元后O(1)计算. 设f[n]表示走n步回到原点的操作序列数,那么答案要求所有f[i],通过枚举纵向行…

【观点】“马云：金融是要为外行人服务"，这个观点其实并不新鲜

不久前,马云在外滩国际金融峰会演讲,称金融行业需要“搅局者”.他说:“今天的金融,确实做得不错,没有今天这样的金融机构,中国的经济30年来不可能发展到今天,但是靠今天银行的机制,我不相信能支撑30年以后的中国所需要的金融体系.”在演讲的最后,马云特别提出:“金融是为外行人服务的,不是为自己金融圈里自娱自乐.自己赚钱的.” 马云显然是建议银行像个门外汉一样思考,往往是推出颠覆性创新的催化剂.认为银行由于历史原因,国内银行业往往按照自己的思维来运作.以企业融资为例,一家企业有融资需求,找到银行.银行…