总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码第二部分:model/utils , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现. 一. 主要操作 1. bounding box回归: 目的是提高定位表现.在DPM与RCNN中均有运用. 1) RCNN版本: 在RCNN中,利用class-specific(特定类别)的bounding box regressor.也即每一个类别学一个回归器,然后对该类的bbox预测结果进行进一步微调.注意在回归的时候…

Swing与AWT在事件模型处理上是一致的. Jframe实际上是一堆窗体的叠加. Swing比AWT更加复杂且灵活. 在JDK1.4中,给JFRAME添加Button不可用jf.add(b).而是使用jf.getContentPane().add(b). content是先申请面板.不过在JDK1.5中可以使用add.. Jpanel支持双缓冲技术. 在Jbutton中可以添加图标. JscrollPane可以管理比屏幕还要大的组件. TextArea只有装入JscrollPane中才能实现滚…

Swing与AWT在事件模型处理上是一致的. Jframe实际上是一堆窗体的叠加. Swing比AWT更加复杂且灵活. 在JDK1.4中,给JFRAME添加Button不可用jf.add(b).而是使用jf.getContentPane().add(b). content是先申请面板.不过在JDK1.5中可以使用add.. Jpanel支持双缓冲技术. 在Jbutton中可以添加图标. JscrollPane可以管理比屏幕还要大的组件. TextArea只有装入JscrollPane中才能实现滚…

2. 监控 1.通过监控创建视图模型 1. 监控 Knockout是基于以下三个核心特性: 监控和依赖跟踪 声明式绑定 模板 在本节,你将第一次了解这三个特性,在这之前,我们先来了解以下MVVM模式和视图模型的概念. 2. MVVM和视图模型 Model-View-View Model (MVVM)是一种构建用户界面的设计模式.它描述了如何将存在复杂性的UI简单地分成三个部分: 模型:用于你的应用程序存储数据.数据被表现为对象在你的业务逻辑里面进行操作(比如,银行账户可以进行转账业务)而且是和任…

1 作业讲解 指针间接操作的三个必要条件 两个变量 其中一个是指针 建立关联:用一个指针指向另一个地址 * 简述sizeof和strlen的区别 strlen求字符串长度,字符数组到’\0’就结束 sizeof是看数据类型占用大小(字节 何为野指针 声明指针变量后,内部数是随机的,为了避免野指针,初始化的时候要设为NULL 使用完之后,依然要设为NULL 2  昨日回顾 3 字符串易犯错误模型 判断一个指针是否合法应该看这个指针的值是不是NULL 而不是看*的内容 (错,最后a的位置已经变了,…

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码第二部分:model/ , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现. 首先在参考文章的基础上进一步详细绘制了模型的流程图.在 上一篇博客中介绍了模型的上半部分,本文将对模型的下半部分做一介绍. Faster-RCNN流程图 1.  roi_module.py from collections import namedtuple from string import Template import c…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark编程模型 1.1 术语定义 l应用程序(Application): 基于Spark的用户程序,包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor: l驱动程序(Driver Program):运行Application的main()函数并且创建SparkContext,通常用SparkContext代表Driver Program: l执行单元(Executor):…

一.ORM简介 MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库,这极大的减轻了开发人员的工作量,不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动 ORM是“对象-关系-映射”的简称. create table employee( id int primary key auto_increment, name ), gender , birthday date, department ), s…

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach…

本章开始学习第一个有监督学习模型--线性回归模型."线性"在这里的含义仅限定了模型必须是参数的线性函数.而正如我们接下来要看到的,线性回归模型可以是输入变量\(x\)的非线性函数. 书中首先对回归问题给出了一个简短的不那么正式的定义: Given a training data set comprising \(N\) observations \(\{x_n\}\), where \(n = 1, ... , N\), together with corresponding targ…