倒排索引 可以查看这里得分词原理https://www.cnblogs.com/LQBlog/articles/5743991.html 分析器 分析器处理过程的3步骤 1.字符过滤器:去除字符的特殊字符 2.分词器:将词组分词 3.对分词词组进行操作,比如转大写 分词后的词组替换等 ES内置的几种分析器结果 例句:Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5) 标准分析器 适合英文 es默认的分词器 根据单词边界分词 然后去掉…

14 SOA 服务管理器 契约:契约中必须明确定义双方的责任,否则就会产生混乱. SOA可以管理端到端的流程. IT技术一直是与业务对齐的. 14.1.1 分解IT层 业务服务层 管道层 硬件层 管道层位于中间位置,管道层是最隐蔽的部分. 底层(硬件层):包含所有可见的硬件设备. 顶层(业务服务层):包含业务部门可以直接使用的所有软件 中间层(管道层):中间层可以保证顶层软件在底层硬件上正常运行. 14.1.2 管道服务 主要就是根据业务需求,以达到理想的服务水平 应用程序是否能达到这样的响应时…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1901.08043 github: https://github.com/xingyizhou/ExtremeNet 摘要 本文利用一个关键点检测网络来检测目标物的最左边,最右边,顶部,底部及目标物中心五个点.如果这几个点在几何空间上对齐,则生成一个边界框.目标检测进而演变为基于外形的关键点检测问题,不需要进行区域分类及复杂的特征学习. 介绍 Top-Down方法占据目标检测中的主要地位,一些流行的目标检测算法通过直接裁剪区域或者特征,或者…

说明 扩展分为 纵向扩展:购买更好的服务器 横向扩展:增加服务器(elasticsearch更适合横向扩展) elasticsearch可以用于构建高可用和可扩展的系统,elasticsearch天生就是分布式的 它知道如何管理各个节点 我们程序并不需要关心 elasticsearch默认就是一个集群,比如前面的例子的集群看起来如下图 主节点只用于临时的管理节点的 删除索引 移除或新增节点 主节点不参与文档的变更和搜索,那么表示主节点并不会出现性能瓶颈, 请求都平均分配给了其他节点,各个子节点都…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1904.01355 github: tinyurl.com/FCOSv1 摘要 本文提出了一个基于全卷积的单阶段检测网络,类似于语义分割,针对每个像素进行预测.RetinaNet,SSD,YOLOv3,Faster R-CNN都依赖于预定义的anchor boxes.本文的FCOX是anchor free ,proposal free类型的检测器.将预定义的anchors进行移除,进而减少了大量的计算以及内存占用,同时,anchor中的超参…

Web服务器会做些什么: 1.建产连接:接受一个客户端连接,或者如果不希望与这个客户端建立连接,就将其关闭. 1)处理新连接 2)客户端主机名识别 3)通过ident确定客户端用户 ident在组织内部可以很好地工作,主要是因为以下原因导致在公共因特网上并不能很好地工作: 1.很多客户端PC没有运行ident识别协议守护进程软件 2.ident协议会使HTTP事务处理产生严重的时延 3.很多防火墙不允许ident流量进入 4.ident协议不安全,容易被伪伪 5.ident协议也不支持虚拟IP地…

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…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1509.04874 github:https://github.com/CaptainEven/DenseBox 摘要 本文先提出了一个问题:如何将全卷积网络应用到目标检测中去?本文提出DenseBox,一个集成的FCN 框架可以直接在图像的位置上预测出目标物的边框及类别.本文两方面贡献:(1)FCN可以用于检测不同的目标(2)在多任务学习过程中结合landmark定位可以进一步提高对目标的检测的准确性. 介绍 本文只关注一个问题,即如何将…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1811.05181.pdf github:https://github.com/libuyu/GHM_Detection 摘要 尽管单阶段的检测器速度较快,但在训练时存在以下几点不足,正负样本之间的巨大差距,同样,easy,hard样本的巨大差距.本文从梯度角度出发,指出了上面两个不足带来的影响.然后,作者进一步提出了梯度协调机制(GHM)用于避开上面的不足.GHM的思想可以嵌入到用于分类的交叉熵损失或者用于回归的Smooth-L1损失中,…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1904.02701.pdf github:https://github.com/OceanPang/Libra_R-CNN 摘要 相比模型的结构,关注度较少的训练过程对于检测器的成功检测也是十分重要的.本文发现,检测性能主要受限于训练时,sample level,feature level,objective level的不平衡问题.为此,提出了Libra R-CNN,用于对目标检测中平衡学习的简单有效的框架.主要包含三个创新点:(1)Io…