暂且针对第一篇叶脉提取的paper 插入图像的"图 N": 英 Times New Roman, 中 宋体, 10磅. 文末的引文: 两端对齐. 流程图框格内文字换行时, 忌: 将词语分割开来. 公式尽量别用MathType. 标注: 图片的在下方, 表格的在上方. 陈述部分, 避免表述重复, 例如多次连续使用某词汇, 如引文开头的"对, 对于". 硬件参数处, 将其写入一段语言, 而非逐行列出. "结论"或开头之处, 需要参照相应期刊的范例,…

第三章 JDK并发包https://www.cnblogs.com/sean-zeng/p/11957569.html JDK内部提供了大量实用的API和框架.本章主要介绍这些JDK内部功能,主要分为3大部分: 首先,介绍有关同步控制的工具,之前介绍的synchronized就是一种同步控制手段,将介绍更加丰富的多线程控制方法. 其次,将详细介绍JDK对线程池的支持,使用线程池,将很大程度提高线程调度的性能. 第三,介绍JDK的一些并发容器.这些容器专为并行访问所设计,绝对是高效.安全.稳定的实…

JDK内部提供了大量实用的API和框架.本章主要介绍这些JDK内部功能,主要分为3大部分: 首先,介绍有关同步控制的工具,之前介绍的synchronized就是一种同步控制手段,将介绍更加丰富的多线程控制方法. 其次,将详细介绍JDK对线程池的支持,使用线程池,将很大程度提高线程调度的性能. 第三,介绍JDK的一些并发容器.这些容器专为并行访问所设计,绝对是高效.安全.稳定的实用工具. 多线程团队协作:同步控制 之前提到的synchronized是最简单的同步控制的方法.本节中,首先介绍sync…

为了保持mac的干净整洁,决定用PD搭建一条web开发环境,记下整个过程. ubuntu 首先是操作系统,本着习惯就好的原则,选用了Ubuntu server 12.04.4版.系统的安装很简单,http://www.ubuntu.org.cn/download/server 下载镜像,在虚拟机里安装即可. 装好系统,为了方便开发,在系统上装了ssh,运行: sudo apt-get install openssh-server zsh 然后是安装zsh和配置oh-my-zsh.不久前从mact…

除了消费降级,这将会是娱乐继续下沉的一年. 36氪从多个信源处获悉,资讯阅读应用趣头条已经完成了腾讯领投的Pre-IPO轮融资,交易金额预计达上亿美元,本轮融资估值在13-15亿美金之间:完成此轮融资后,趣头条将正式跻身内容领域新独角兽. 另有消息人士透露,趣头条将于2018年内赴美上市,目前已开始接触承销商,预计估值在30亿美元左右. 绕开了今日头条,趣头条在资讯阅读的世界里另立起了新的山头. 根据36氪掌握的数据,从2016年6月成立至今,趣头条的DAU已超过700万,稳居在iOS新闻资讯类…

大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的,尤其是后向传播BP算法出来之后,但90年代后被SVM之类抢了风头,再后来大家更熟悉的是SVM.AdaBoost.随机森林.GBDT.LR.FTRL这些概念.究其原因,主要是神经网络很难解决训练的问题,比如梯度消失.当时的神经网络研究进入一个低潮期,不过Hinton老人家坚持下来了. 功夫不负有心人,2006年Hinton和学生发表了利用RBM编码的深层神经网络的Science Paper:Reducing the Dimensionalit…

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开…

周五的组会如约而至,讨论了一个比较感兴趣的话题,就是使用SVM和随机森林来训练图像,这样的目的就是 在图像特征之间建立内在的联系,这个model的训练,着实需要好好的研究一下,下面是我们需要准备的入门资料: [关于决策树的基础知识参考:http://blog.csdn.net/holybin/article/details/22914417] 在机器学习中,随机森林由许多的决策树组成,因为这些决策树的形成采用了随机的方法,所以叫做随机森林.随机森林中的决策树之间是没有关联的,当测试数据进入随机森…

paper 4中介绍了支持向量机,结果说到 Maximum Margin Classifier ,到最后都没有说“支持向量”到底是什么东西.不妨回忆一下上次最后一张图: 可以看到两个支撑着中间的 gap 的超平面,它们到中间的 separating hyper plane 的距离相等(想想看:为什么一定是相等的?),即我们所能得到的最大的geometrical margin γ˜.而“支撑”这两个超平面的必定会有一些点,试想,如果某超平面没有碰到任意一个点的话,那么我就可以进一步地扩充中间的 g…

  个,proquest的username和password赫然在目,别急,再看第4个结 果"HB Thompson Subscription Online Databases",即http://homework.syosset.k12.ny.us/onlinedbs/HBTDatabases/,进入 后发现这是一个密码页,选择Magazines & Journals栏,就有 EBSCO.Electric Library Elementary.Electric Library…