1.[yolov1]    第一步:将图像划分为S*S的栅格(grid cell),这里分成了7*7的grid cell.栅格的任务是:检测中心落在该栅格中的物体(注意,栅格中心未必与物体的中心重合,这个一定要明确,对后面的理解才不会产生影响).    第二步:一个grid cell 可以预测B个bounding boxes(包围盒,以下简称bbox),包括预测bbox的confidence scores.bbox有五个预测值,分别是x,y(代表预测的bbox的中心与grid cell 边界的边…

IIS 原理学习 首先声明以下内容是我在网上搜索后整理的,在此只是进行记录,以备往后查阅只用. IIS 5.x介绍 IIS 5.x一个显著的特征就是Web Server和真正的ASP.NET Application的分离.作为Web Server的IIS运行在一个名为InetInfo.exe的进程上,InetInfo.exe是一个Native Executive,并不是一个托管的程序,而我们真正的ASP.NET Application则是运行在一个叫做aspnet_wp的Worker Proce…

zookkeper原理学习  https://segmentfault.com/a/1190000014479433   https://www.cnblogs.com/felixzh/p/5869212.html…

GIS原理学习目录 内容提要 本网络教程是教育部“新世纪网络课程建设工程”的实施课程.系统扼要地阐述地理信息系统的技术体系,重点突出地理信息系统的基本技术及方法. 本网络教程共分八章:第一章绪论,重点介绍地理信息系统的组成.功能.由来与发展:第二章阐述空间数据结构.模型和空间数据库设计:第三章较详细地介绍了空间数据的采集标准和质量控制:第四章为空间数据处理,阐述拓扑关系的建立.图形编辑.数据变换.数据压缩和插值.图像处理和更新等内容:第五章阐述了空间查询和空间分析,包括度量分析.叠置分析.三维分…

SVM与SVR支持向量机原理学习与思考(一) 转:http://tonysh-thu.blogspot.com/2009/07/svmsvr.html 弱弱的看了看老掉牙的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与支持向量回归(Support Vector Regression, SVR),发现知道的太少太弱了,基础知识要好好补一补. SVM的原理参考http://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machinehttp://z…

 Android自复制传播APP原理学习(翻译) 1 背景介绍 论文链接:http://arxiv.org/abs/1511.00444 项目地址:https://github.com/Tribler/self-compile-Android 吃完晚饭偶然看到这篇论文,当时就被吸引了,马上翻译总结了一下.如有错误欢迎斧正. 该论文的研究出发点比较高大上这里我们就不多说了,简而言之就是想通过移动设备来实现一个自组网,在发生灾难的时候,手机之间能够自动传输关键数据,减少损失.整个目标通过设计一个能够…

前言 对于我们80后来说,最早接触计算机应该是在95年左右,那个时候最流行的一个词语是多媒体. 依旧记得当时在同学家看同学输入几个DOS命令就成功的打开了一个游戏,当时实在是佩服的五体投地.因为对我来说,屏幕上的东西简直就是天书.有了计算机我们生活发生了巨大的变化,打游戏,上网,聊天,甚至到现在以此为业.有时无不感叹计算机的强大. 人类总是聪明的而又懒惰的.即便是1+1这种简单的计算都不想自己做,1623年Wilhelm Schickard 制作了一个能进行六位以内数加减法,并能通过铃声输出答案…

Dubbo源码及原理学习 阿里中间件团队博客 Dubbo官网 Dubbo源码解析 Dubbo源码解析-掘金 Dubbo源码解析-赵计刚 Dubbo系列 源码总结+最近感悟…

XGBoost原理学习总结 前言 ​ XGBoost是一个上限提别高的机器学习算法,和Adaboost.GBDT等都属于Boosting类集成算法.虽然现在深度学习算法大行其道,但很多数据量往往没有太大,无法支持神经网络,并且如风控等一些业务需要可解释的算法模型,所以XGBoost等一众集成学习算法还是有很大的用武之地的.最近在一直准备找工作,重新复盘机器学习算法,所以把最近学得的东西记录在此,方便之后学习回顾. 1. XGBoost与GBDT的联系与区别 ​ XGBoost具体上是GBDT的工…

Git原理学习记录 1.git init git-test ​ git init 实际上就是在特定的目录下创建对应的目录和文件 2.object $ echo "V1" > file.txt $ git hash-object -w file.txt 998a6f80eb9feed5d5a7b2b5…