符号:?> 使用?>的匹配与正常的匹配无区别,但是如果匹配进行到此结构之后,此结构体的所有备用状态都会放弃,也就是括号内的子表达式中未尝试过的备用状态都不复存在了. 例如'(\.\d\d(?>[1-9]?))\d+',在固化分组内,量词能够正常工作,如果[1-9]不能匹配,正则表达式会返回?留下的备用状态,然后匹配脱离固化分组,继续前进到\d+,在这种情况下,当控制权离开固化分组时,没有备用状态需要放弃(因为没有在固化分组中创建任何备用状态) 如果[1-9]能匹配,匹配脱离固化分组以后,…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.12030 开源代码:未公开 摘要 本文提出了目标检测网络Grid R-CNN,其基于网格定位机制实现准确的目标检测.传统方法主要基于回归操作,Grid R-CNN则捕捉详细的空间信息,同时具有全卷积结构中对位置信息的敏感性.[ Instead of using only two independent points]是指CornerNet预测的不准确性.Grid R-CNN使用多点监督,用于编码更多的细节信息,同时降低了不准确的特…

进行文本的检测的学习,开始使用的是ctpn网络,由于ctpn只能检测水平的文字,而对场景图片中倾斜的文本无法进行很好的检测,故将网络换为RRCNN(全称如题).小白一枚,这里就将RRCNN的论文拿来拜读一下,也记录一下自己阅读过程中的收获. 原英文论文网址:https://arxiv.org/abs/1706.09579 在这篇论文中,作者提出了Rotational Region CNN(旋转区域CNN?),据作者说可以检测场景图片中任意角度的文本.这个网络是在Faster R-CNN的基础上搭…

7 SOA的主要组件 7.1企业服务总线ESB ESB负责SOA组件之间的互相通信;SOA注册中心的资源库包含表示SOA组件的位置的重要的引用信息: 业务流程编排管理器提供人与人,人与流程,以及流程的流程和流程之间的相互连接,服务代理负责服务之间的连接,保证业务流程的顺序进行. *组件相互协作共同实现系统功能时,系统性能的好坏取决于服务水平的高低. 7.2 ESB就是一种可以实现通信的合理而高效的方法. 7.3 SOA注册表主要两个作用 一种作用是针对操作环境. 一种作用是针对程序员和业务分析师…

报文的组成部分 报文由三部分组成:对报文进行描述的起始行(start line).包含属性的首部(header),以及可选的.包含数据的主体(body)部分. 请求报文格式 <method> <request-URL> <version> <headers> <entity-body> 响应报文格式 <version> <status> <reson-phrase> <headers> <en…

首先一个demo程序 Java的正则表达式包为java.util.regex,主要是使用其中的Pattern和Matcher. groupCount方法时候都可调用,而大多数方法都必须在匹配尝试成功之后才可调用. 主要的方法有: boolean find() 返回的boolean值表示是否能找到匹配,如果有多次调用,每次都在上次的匹配位置之后尝试新的匹配. public class Regex { public static void main(String[] args){ String re…

在nginx中配置proxy_pass时,当在后面的url加上了/,相当于是绝对根路径,则nginx不会把location中匹配的路径部分代理走,如果没有/,则会把匹配的路径部分也给代理走. 假设访问http://192.168.1.4/proxy/test.html 第一种 location /proxy/ { proxy_pass http://127.0.0.1:81/; } 会被代理到http://127.0.0.1:81/test.html这个url 第二种 location /pro…

一.认识EXT2文件系统:     a.硬盘的组成:转动小马达+存储的磁盘+读写的机械臂     b.磁盘的一些概念              扇区为最小的物理储存单位,每个扇区为512B             将扇区组成一个圆,就是磁柱,磁柱是最小的分割单位             第一扇区最重要,a.主要开机区及分割表,其中MBR占有446B,而partition table 则占有64B    c.inode block superblock 三个数据的意义             in…

论文源址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 开源代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 摘要 Mask R-CNN可以在进行检测的同时,进行高质量的分割操作.基于Faster R-CNN并进行扩展,增加了一个分支在进行框识别的同时并行的预测目标的mask.Mask R-CNN易于训练,相比Faster R-CNN增加了一点点花销.此外,Mask R-CNN可以很容易扩展至其他任务中.如关键点检测.本文在COCO…

论文源址:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 代码:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 摘要 本文针对YOLO再次改进,训练更大的网络,准确率也有所提高.在320x320的输入上YOLOv3运行22ms,mAP为28.2,与SSD的准确率相同,但比SSD快三倍.在使用0.5 IOU作为检测机制时,YOLOv3仍表现很好.在Titan X上实现57.9 AP50 51ms的运行,而Retin…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.08242 代码:https://github.com/longcw/yolo2-pytorch 摘要 本文提出YOLO9000可以检测9000多个类别.改进的YOLOv2在VOC与COCO数据集上表现较好.通过使用多尺寸的训练方法,同一个YOLOv2模型可以在多尺寸上进行实现,准确率与速度上得到很好的权衡.超过了基于ResNet的Faster R-CNN和SSD.提出了标检测及分类的联合训练方法.基于此方法,同时,在COCO检测数…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1710.08864 tensorflow代码: https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras 摘要 在对网络的输入上做点小处理,就可以改变DNN的输出结果.本文分析了一种极限条件下的攻击情形,只改变一个输入中的一个像素使网络的输出发生改变.本文提出了一个基于差分进化生成单像素的对抗性扰动.可以以最小攻击信息的条件下,对更多类型的网络进行欺骗.结果表明,CIFAR-10测试集上…

看完了这最后三分之一的<梦断代码>,意味着这本软件行业的著作已经被我粗略地过了一遍. 在这最后三分之一的内容中,我深入了解了在大型软件项目的运作过程中存在的困难和艰辛.一个大型软件项目的成功代表着这团队所付出的所有心血,以及那不为 人知的无数个‘人月’.而联想自己的专业,产生了一点迷惘,这就是我今后要走的道路么,我能走得多远,我能否像书中所提到的那些人一样百折不挠,这一切我 都无从得知.但是我只能向前走,别无选择,没有人会承认自己不如别人,哪怕现在不如,但总会寄托于未来,未来是未知的,但又是现…

纵看世界,横看国内.我们国内也有很多很优秀的企业正在走向或者已经处于浪潮之巅.阿里巴巴.腾讯和百度这三巨头应该是我们计算机行业的龙头.但是 不得不说,在创新方面我们做的并不多,这是值得每一个从事计算机行业的人需要反省的事情.简单从腾讯来讲,一个企业大部分是靠抄袭来维持的话,永远找不到 自己最独特的基因,也会给更多的独立创新型企业强烈打击,得不到发展.想要发展,更需要的应该是良好的生存环境和自主的开发趋势.我们不能说他没有走上浪 潮之巅,但是可以肯定的是,有些时候我们通过简单的途径走上了最高峰,终…

2015-05-26   628   Code-Tuning Techniques    ——Even though a particular technique generally represents poor coding practice, specific circumstances might make it the best one to use.    ——One key to writing effective loops is to minimize the work don…

这次主要讲下werkzeug中的Local. 源码在werkzeug/local.py Thread Local 在Python中,状态是保存在对象中.Thread Local是一种特殊的对象,它是对线程隔离的.所谓对线程隔离,是指每一个线程对一个Thread Local对象进行修改,是不会影响到其他线程的.这就好比在工作单位每个人都有一个储物柜,每个人对自己的储物柜存取东西是不会影响到其他人的.这里的储物柜就是Thread Local. 获得一个Thread Local很简单,只需要对线程执行…

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.…

在检查一行文本时,^代表一行的开始,$代表结束. 字符数组:[],在里面列举任意多个字符,可以匹配其中任意一个字符,字符组元字符'-'表示一个范围. ^$表示一个空行(没有任何字符,包括空白字符) [^]排除型字符,在外部它表示一个行锚点,在字符组内部,它是一个元字符. 如果是q[^u]会匹配qas但是不会匹配aq,它匹配一个未列出的字符而不是不要匹配列出的字符. 记住^表示非的意思只能用在[]里.()用法一:表示多选结构 例如(fir|1)st在java中使用元字符必须如下: 在java的中括…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1704.05776 开源代码:https://github.com/xiaohaoChen/rrc_detection 摘要 大多数目标检测及定位算法基于R-CNN类型的两阶段处理方法,第一阶段生成可行区域框,第二步对决策进行增强.尽管简化了训练过程,但在benchmark获得较高mAP的结果下,单阶段的检测方法仍无法匹敌两阶段的方法. 本文提出了一个新的单阶段的目标检测网络用于克服上述缺点,称为循环滚动卷积结构,在多尺寸feature m…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1703.06211 开源项目:https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets 摘要 卷积神经网络由于其构建时固定的网络结构,因此只能处理模型的几何变换问题.本文主要介绍了两种增强CNN模型变换的模型,称为可变形卷积及可变形RoI pooling.二者都基于一种思路,通过额外增加模型的偏移及根据目标任务对此偏移量进行学习来增强空间采样位置.新模型可以取代CNN中的原有模型,可以通过反向传播算法进…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.06409 开源代码:https://github.com/PureDiors/pytorch_RFCN 摘要 提出了基于区域的全卷积网络,用于精确高效的目标检测,相比于基于区域的检测器(Fast/Faster R-CNN),这些检测器重复的在子区域进行数百次计算,而本文在整张图像上进行共享计算.因此,本文提出了基于位置敏感分数图用于解决图像分类中的平移不变性及目标检测中的平移可变性之间的矛盾.将图像分类网络处理为全卷积网络用于目标…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1701.06659 开源代码:https://github.com/MTCloudVision/mxnet-dssd 摘要 DSSD主要是向目标检测结构中增加语义信息.本文首先结合ResNet-101与SSD,然后,在此基础上添加反卷积层用于增大目标检测中的语义信息,从而提高目标物体尤其是小物体检测的准确率.本文主要研究在前向过程中添加附加单元至可学习模型中,本文主要指在前馈过程中反卷积与训练的模型输出之间的连接. 介绍 本文结构 SSD+…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.03144 代码:https://github.com/jwyang/fpn.pytorch 摘要 特征金字塔是用于不同尺寸目标检测中的基本组件.但由于金字塔表征的特征需要消耗较多的内存及计算资源,因此,深度学习尽量避免使用金字塔特征.本文利用深度卷积网络中自带的多尺寸信息构建特征金字塔.本文搭建了具有横向连接的自上而下的结构FPN,从而在所有尺寸上构建高层次的语义特征.本文在Faster R-CNN的基础结构上增加了FPN结构,并…

垃圾收集器 手机算法是内存回收的方法论,垃圾收集器是内存回收的具体实现. 并行:指多条垃圾收集线程并行工作,但此时用户线程仍然处于等待状态 并发:值用户线程与垃圾收集线程同时执行(但并不一定是并行的),用户程序在继续运行,而垃圾收集程序运行于另一个CPU上. Serial收集器 单线程收集器,也就是说是必须停止所有的工作线程,知道垃圾收集完毕.对于单CPU来说更加高效.所以适合运行于Client模式下的虚拟机. 新生代采用复制算法.老年代采用标记整理算法. ParNew收集器 是Serial的多…

文档 elasticsearch是通过document的形式存储数据的,个人理解文档就是一条数据一个对象 我们添加索引文档中不仅包含了数据还包含了元数据 比如我们为一个数据添加索引 文档中不仅有json的这些属性还包含红框中的值 文档的CRUD http://127.0.0.1:9200/blogs/product/1 put 修改或者新增id为1的文档如果不存在新增 如果存在修改(1.找到旧文档json  2.修改他 3.删除旧文档 4.索引新文档) delete则为删除 elasticsea…

继上篇了解了使用MapReduce计算平均数以及去重后,我们再来一探MapReduce在排序以及单表关联上的处理方法.在MapReduce系列的第一篇就有说过,MapReduce不仅是一种分布式的计算方法,更是一种解决问题的新思维.新思路.将原先看似可以一条龙似的处理一刀切成两端,一端是Map.一端是Reduce,Map负责分,Reduce负责合. 1.MapReduce排序 问题模型: 给出多个数据文件输入如: sortfile1.txt 11 13 15 17 19 21 23 25 27…

本博文主要针对UNP一书中的第六章内容来聊聊I/O复用技术以及其在网络编程中的实现 1. I/O复用技术 I/O多路复用是指内核一旦发现进程指定的一个或者多个I/O条件准备就绪,它就通知该进程.I/O复用适用于以下场合: (1) 当客户处理多个描述符(一般是交互式输入或网络套接字),必须适用I/O复用 (2) 当一个客户处理多个套接字时,这种情况很少见,但也可能出现 (3) 当一个TCP服务器既要处理监听套接字,又要处理已连接套接字,一般就要使用I/O复用 (4) 如果一个服务器既要适用TCP,…

unp第二章主要将了TCP和UDP的简介,这些在<TCP/IP详解>和<计算机网络>等书中有很多细致的讲解,可以参考本人的这篇博客[计算机网络 第五版]阅读笔记之五:运输层,这篇博客就不再赘述. 本篇博客主要记录套接字编程API,从一些基本的API来一步一步了解套接字网络编程. 1.套接字地址结构 大多数的套接字函数都以一个指向套接字地址结构的指针作为参数.每个协议簇都定义了自己的套接字地址结构. 套接字地址结构均以sockaddr_开头,并以对应每个协议簇的唯一后缀结尾. 1.1…

Think in UML 阅读笔记(三) 把从现实世界中记录下来的原始需求信息,再换成一种可以知道开发的表达方式.UML通过被称为之概念化的过程来建立适合计算机理解和实现的模型,这个模型被称为分析模型,它介于原始需求和计算机实现之间,是一种过渡模型.绘制分析模型最主要的元模型有:边界类(boundary).实体类(entity).控制类(control).UML采用控制类来表达原始需求中的动态信息,即业务或用例场景中的步骤和活动.除了控制类外,其他类之间都不能直接相互访问,他们需要通过控制类来代…

Kafka 第三章,第四章阅读笔记 Kafka 发送消息有三种方式:不关心结果的,同步方式,异步方式. Kafka 的异常主要有两类:一种是可重试异常,一种是无需重试异常. 生产者的配置: acks 越大,越不容易丢失消息,但是吞吐量下降. buffer.memory,设置不当会导致阻塞或者抛出异常. compression.type snappy和gzip, lz4. retries 重试次数, 如果要保证消息的顺序,必须保证max.in.flight.requests.per.connect…