Java编程思想 这是一个通过对<Java编程思想>(Think in java)进行阅读同时对java内容查漏补缺的系列.一些基础的知识不会被罗列出来,这里只会列出一些程序员经常会忽略或者混淆的知识点. 所列知识点全部都是针对自己个人而言,同时也欢迎大家进行补充. 第九章(接口) 任何抽象性都应该是应真正的需求而产生的. 访问权限 p172 interface如果不加public关键字,则只具有包访问权限. 重名 p181 可以通过extends来扩展接口,但在实现多重继承时要注意不能实现签…

三.源代码阅读 3.元素包括containsKey(Object key) /** * Returns <tt>true</tt> if this map contains a mapping for the * specified key. * * @param key The key whose presence in this map is to be tested * @return <tt>true</tt> if this map contain…

​ Trainer解析 我们继续Detectron2代码阅读笔记-(一)中的内容. 上图画出了detectron2文件夹中的三个子文件夹(tools,config,engine)之间的关系.那么剩下的文件夹又是如何起作用的呢? def main(args): cfg = setup(args) if args.eval_only: ... trainer = Trainer(cfg) trainer.resume_or_load(resume=args.resume) if cfg.TEST.A…

一早上起来把50包开了,一张橙卡...就问还有谁...........本命年啊,我去买红内裤还不行么.... 实时更新,老哥的号的30包什么都没有....不过中午又开了5包,皇帝,好评啊!!! 五.代码重用与函数编写 include警告与require的错误: 大量的包含实现,可以改ini文件中的:auto_prepend_file和auto_append_file; global关键字也是可以用在函数内的参数的: 参数的引用传递和return namespace Bible\Basic\Fun…

wsgi.py----第二部分 pop_path_info()函数 先测试一下这个函数的作用: >>> from werkzeug.wsgi import pop_path_info >>> env = {'SCRIPT_NAME': '/foo', 'PATH_INFO': '/a/b'} >>> pop_path_info(env) 'a' >>> env['SCRIPT_NAME'] '/foo/a' >>>…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow代码:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 室友对Faster R-CNN的解读:https://www.cnblogs.com/pursuiting/ 摘要 目标检测依赖于区域proposals算法对目标的位置进行预测.SPPnet和Fast R-CNN已经减少了检测网络的运行时间.然而proposals的计算仍是一个重要的瓶颈.本文提出了一个R…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1406.4729 tensorflow相关代码:https://github.com/peace195/sppnet 摘要 深度卷积网络需要输入固定尺寸大小的图片(224x224),这引入了大量的手工因素,同时,一定程度上,对于任意尺寸的图片或者子图会降低识别的准确率.SPP-net对于任意大小的图片,可以生成固定长度的特征表述.SPP-net对于变形的图片仍有一定的鲁棒性.基于上述优点,SPP-net会提高基于CNN的图像分类的效果. S…

论文源址:http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/#girshick2014rcnn 摘要 在PASCAL VOC数据集上,最好的方法的思路是将低级信息与较高层次的上下文信息进行结合.该文的两个亮点:(1)将CNN应用到region proposals 用于对目标物体的定位.(2)对于较少数量的标签数据,先在规模较大的数据集上进行有监督的预训练,然后针对特定场景进行微调,发现性能提升的较大.R-CNN:region with CNN features 介绍 特征问题:视觉…

这是第二篇读书笔记,这本书我已经读了有一大半了,感觉书中所描述的人都是疯子,一群有创造力,却又耐得住寂寞的疯子. 我从书中发现几点我比较感兴趣的内容. 第一个,乐高之梦.将程序用乐高积木一样拼接起来.对于这一点,现在很多公司都已经多多少少在用了.但是书中也提到,有很多程序员往往不喜欢借用别人的代 码,如果看一个文档超过两分钟没有找到自己所需的东西就认定它不存在,从而自己来编写.在我看来这类人就是疯子,也是一群可爱的疯子,他们往往视代码为第 一存在,乐于编程,爱上编程,虽然对于团队的经理,这群牛仔…

好的文章总是慢慢吸引着你去阅读,这本书的作者是吴军博士,让我很钦佩的是他还是一个很著名的程序员.其实我感觉理科生在写作方面的能力是很欠缺的,我们经常做到了有观点,但是做不到和别人表达清楚你的观点想法,有人说我们像有思想的哑巴,我觉得甚是恰当. 继续读这本书,见到了另一个我的偶像,比尔盖茨.他一手搭建的微软帝国,对于整个时代来说怎么不能用革命来形容呢,虽然如今微软操作系统的市场份额 正在不断的被苹果侵占,但是它仍然是PC领域的霸主,我想比尔盖茨的传奇,也正是我们所敬仰之处.用可视化窗口来实现操作,…

垃圾收集器与内存分配策略 一.判断对象是否已死 1.垃圾收集器在对堆进行回收前,要先判断对象是否已死.而判断的算法有引用计数算法和可达性分析算法: 2.引用计数算法是给对象添加引用计数器,有地方引用就加1,当引用失效就减1,任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被引用的.但是它很难解决对象之间相互循环引用.所以在主流的Java虚拟机里没有用引用计数算法来管理内存. 3.可达性分析算法是通过一系列称为“GC Roots”的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链(Refer…

SOA并不能保证企业的员工更加轻松,企业的收益更加客观. 6.软件组件 6.1  组件和组件的作用  通过可重用的软件代码-组件,可以构建灵活的软件. 6.2  软件组件又称为应用程序,程序,函数,模块,动态链接库,子程序,类. 6.3  确保组件之间良好协作. 6.4  增加可重用性. 6.5  Web服务标准 I.  Web服务标准主要有XML,WSDL和SOAP.XML(可扩展标记语言),WSDL(Web服务描述语言),SOAP(简单对象访问协议). II. 公共定义语言XML,公共定义接…

承接上文Java性能优化(一)https://www.cnblogs.com/guo-xu/p/11019267.html 4)尽量确定StringBuffer的容量 在说和这个标题相关之前,先说一下Java中StringBuffer的地位及适用场景. StringBuffer和StringBuilder和String这三种的存在是有点相似的,所以我们平常使用的时候不会在意这三种的区别,而是单纯的使用String,哪怕我修改100次这个变量...StringBuffer与StringBuilde…

URL中的限制字符: 在URL中,有几个字符被保留起来,有着特殊的含义.有些字符不在定义的US-ASCII可打印字符集中.还有些字符会与某些因特网网关和协议产生混淆,因此不赞成使用. 下面这些字符是URL中的限制字符,在将其用于保留用途之外的场合时,要在URL中对其进行编码. 字符 保留/受限 % 保留作为编码字符的转义标志 / 保留作为路径组件中分隔路径段的字界符 . 保留在路径组件中使用 .. 保留在路径组件中使用 # 保留作为分段定界符使用 ? 保留作为查询字符串定界符使用 ; 保留作为参…

Chapter 1: Building Abstractions with Procedures 2015-09-29 016 Preface of this chapter QUOTE: The acts of the mind, where in it exerts its power over simple ideas, are chiefly these three ...... (John Locke, An Essay Concerning Human Understanding).…

2015-03-06   328   Unusual Data Types    ——You can carry this technique to extremes,putting all the variables in your program into one big,juicy variable and then passingit everywhere.Careful programmers avoid bundling data any more than is logically…

因为第一部分是关于初始化的部分的,我就没有发布出来~ wsgi.py----第一部分 在分析这个模块之前, 需要了解一下WSGI, 大致了解了之后再继续~ get_current_url()函数 很明显,该函数的作用是获取当前url地址. 代码如下: def get_current_url(environ, root_only=False, strip_querystring=False, host_only=False, trusted_hosts=None): """ :…

环视不匹配任何字符,只匹配文本中的特定位置. 正序环视:(?=) 逆序环视:(?<=) 非捕获(?:) 环视会检查子表达式能否匹配,但它只寻找能够匹配的位置,而不会真正占用这些字符. -用在字符数组中应该放在第一位,否则会被用来翻译成表示范围的字符.…

两个配置文件 一: server { listen 80; # # 在本机所有ip上监听80,也可以写为192.168.1.202:80,这样的话,就只监听192.168.1.202上的80口 server_name www.heytool.com; # 域名 root /www/html/www.heytool.com; # 站点根目录(程序目录) index index.html index.htm; # 索引文件 location / { # 可以有多个location root /www…

Linux档案与目录管理 1.一些比较特殊的目录,需要用力的记下来 .         代表当前层目录 ..        代表上一层目录 -        代表前一个工作目录   (这个好屌!其他的基本都知道) ~        代表[目前用户身份] 所在的Home目录 ~account 代表account这个用户的Home目录 2.目录相关命令     a) cd : 变换目录     b) pwd: 显示当前目录 *  不熟标记   -P 可以把一些链接地址打出来     c) mkdir…

Common Sections The .text section is where all general-purpose code emitted by the compiler or assembler ends up. Since PE files run in 32-bit mode and aren't restricted to 16-bit segments, there's no reason to break the code from separate source fil…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1512.02325 tensorflow代码:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 摘要 SSD也为单阶段的网络,在feature map的每个feature map像素上生成一系列不同尺寸与大小的默认框,预测时,网络输出的分数代表每个默认框中目标物的类别,同时,调整框的大小与目标物的外形更加匹配.针对不同尺寸大小的物体,网络结合不同的网络层(具有不同的分辨率)的预测值.相对于提取目标prop…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.02640 tensorflow代码:https://github.com/nilboy/tensorflow-yolo 摘要 该文提出一种新的目标检测网络,yolo,以前的目标检测问题偏向于分类,而本文将目标检测看作是带有类别分数的回归问题.yolo从整张图上预测边界框和类别分数.是单阶段网络,可以进行端到端的训练.yolo处理速度十分迅速,每秒处理45帧图片.yolo在准确率上有待提升,但很少预测出假正的样例. 介绍 yolo的…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1504.08083 参考博客:https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51036677 摘要 该文提出了一个快速的基于区域框的卷积网络用于目标检测任务.Fast RCNN使用深度卷积网络对proposals进行分类.相比先前的工作,Fast R-CNN在提高准确率的基础上提高了训练和测试的速度.在VGG19的网络中,Fast R-CNN训练时间比R-CNN快9倍,而测试要快2…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1709.04609 摘要 该文提出了基于深度学习的实例分割框架,主要分为三步,(1)训练一个基于ResNet-101的通用模型,用于分割图像中的前景和背景.(2)将通用模型进行微调成为一个实例分割模型,借助于视频第一帧的标签文件对不同个体进行实例分割.同时,从实例分割模型中得到每一个物体的像素级score map.每张score map代表物体类别的概率,并且只和视频第一帧的ground truth 计算.(3)提出空间传播网络用于增强前面…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.09410 tensorflow 代码:https://github.com/renmengye/rec-attend-public 摘要 卷积网络在像语义分割等结构预测任务中效果较好,但对于场景中不同实例个体分割仍存在一定的挑战性.实例分割有很多应用场景,比如,自动驾驶,图像捕捉,智能视频问答系统等.将大量的图形模型与低层次的可视化信息相结合用于实例分割.该文提出了一个端到端的带有注意力机制的RNN结构,来进行精细的实例分割.该网…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1511.07122 tensorflow Github:https://github.com/ndrplz/dilation-tensorflow 摘要 该文提出了空洞卷积模型,在不降低分辨率的基础上聚合图像中不同尺寸的上下文信息,同时,空洞卷积扩大感受野的范围. 介绍 语义分割具有一定的挑战性,因为要进行像素级的分类,同时,要考虑不同尺寸大小的上下文信息的推理.通过卷积外加反向传播的学习算法,使分类的准确率得到大幅度的提升.由原始的分类到…

源文网址:https://arxiv.org/abs/1707.03718 tensorflow代码:https://github.com/luofan18/linknet-tensorflow 基于Linknet的分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-LinkNet 摘要 像素级分割不仅准确率上有要求,同时需要应用的实际中实时的应用中.虽然精度上较高,但参数与操作上的数量都是十分巨大的.本文提出的网络结构参数并未增加.只使用了…

分类的数据大小:1.2million 张,包括1000个类别. 网络结构:60million个参数,650,000个神经元.网络由5层卷积层,其中由最大值池化层和三个1000输出的(与图片的类别数相同)全链接层组成. 选用非饱和神经元和高性能的GPU来增强卷积操作.为防止在全链接层发生过拟合,我们进行规则化 'dropout'操作,效果明显. 1.说明: 通过改变卷积神经网络的深度和宽度可以控制网络自身的容量.卷积网络可以更准确的预测图片的本质(图像统计上的不变性和像素级的局部性). 相比具有相…

消息处理机制: .MessageQueue: 用来描述消息队列2.Looper:用来创建消息队列3.Handler:用来发送消息队列 初始化: .通过Looper.prepare()创建一个Looper对象,并将Looper对象保存到sThreadLocal静态变量中(其实是保存到了当前线程的ThreadLocal.values变量中)2.在Looper的构造函数中创建一个MessageQueue对象3.在MessageQueue的构造函数中调用nativeInit JNI方法 去c++层创建一…