PSENet V2昨日刚出,今天翻译学习一下. 场景文本检测是场景文本阅读系统的重要一步,随着卷积神经网络的快速发展,场景文字检测也取得了巨大的进步.尽管如此,仍存在两个主要挑战,它们阻碍文字检测部署到现实世界的应用中.第一个问题是速度和准确性之间的平衡.第二个是对任意形状的文本实例进行建模.最近,已经提出了一些方法来处理任意形状的文本检测,但是它们很少去考虑算法的运行时间和效率,这可能在实际应用环境中受到限制.在本文中,我们提出了一种高效且准确的任意形状文本检测器,称为 PSENet V2,它

首先大概介绍BT网络运行的整体流程: 开始阶段,一个节点加入到网络中,并向tracker节点发送信息,tracker返回若干个邻居的列表 得到列表后,向每个邻居发送bitfiled信息,来获取他们的文件状态.接着确定需要的piece,并向拥有该 piece的邻居发送关注的请求消息.本地节点根据过去20s内邻居节点的带宽传输表现,选出前3,并把它们置为疏通状态,向他们发送块的请求. 当收到请求信息时,返回一个piece信息,注意如果本地节点上传少于10个块,就把当前请求入队,按队列顺序一个个请求处

[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4063452.html [正文] 文章回顾: Android网络之数据解析----SAX方式解析XML数据 一.Json数据的介绍                                                                                     

​[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4044170.html [系列]Android系列之网络:(持续更新) Android系列之网络(一)----使用HttpClient发送HTTP请求(通过get方法获取数据) Android系列之网络(二)----HTTP请求头与响应头 Android系列之网络(三)----使用HttpClie

如题,今天遇到怎么一个问题, 在理论上代码是不会有问题的,但是还是报了如上的错误,把sql打印出來放到DB中却可以正常执行.真是郁闷,在百度里面 渡 了很久没有相关的解释,到时找到几个没有人回复的 "网站出现Query was empty 报错" 帖子,后来我查阅了 MYSQL常见出错代码解析大全mysql_errno()才知道是 1065:无效的SQL语句,SQL语句为空 导致的错误. 所以我们应该把重点放在sql语句上,最后发现是我的SQL语句的变量用了大写,而执行的时候该变量用了

一 简介 Shuffle,简而言之,就是对数据进行重新分区,其中会涉及大量的网络io和磁盘io,为什么需要shuffle,以词频统计reduceByKey过程为例, serverA:partition1: (hello, 1), (word, 1)serverB:partition2: (hello, 2) shuffle之后: serverA:partition1: (hello, 1), (hello, 2)serverB:partition2: (word, 1) 最后才能得到结果: (h

一 简介 spark核心是RDD,官方文档地址:https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds官方描述如下:重点是可容错,可并行处理 Spark revolves around the concept of a resilient distributed dataset (RDD), which is a fault-tolerant colle

http://www.blogjava.net/DLevin/archive/2011/09/13/358497.html http://blog.csdn.net/sum_rain/article/details/39892219 http://www.blogjava.net/DLevin/archive/2011/09/13/358497.html Java二进制指令代码解析 小注:去年在看<深入解析JVM>书的时候做的一些记录,同时参考了<Java虚拟机规范>.只是对指令的

OkHttp是Google推荐使用的一个开源的网络请求框架,Android开发中涉及到网络请求和接口调用现在大部分都是使用OkHttp,网上已经有不少人针对OkHttp进行了封装,这里推荐一下鸿洋大神的okhttputils,这是针对OkHttp进行的封装,使用起来特别方便,下载地址:https://github.com/hongyangAndroid/okhttputils. fastjson是一个针对json格式数据的解析处理框架,下载地址:https://github.com/alibab

目录 前言 一.BeautifulSoup的基本语法 二.爬取网页图片 扩展学习 后记 前言 本章同样是解析一个网页的结构信息 在上章内容中(python网络爬虫之解析网页的正则表达式(爬取4k动漫图片)[三])我们知道了可以使用re正则表达式来解析一个网页. 但是这样的一个解析方式可能对大部分没有正则表达式的人来说就比较困难了, 额,就算会的,也会嫌麻烦.比如me(￣︶￣)↗ 那么我们本章同样是学习解析,只不过这个解析的方式不需要特别的一个学习功底. 能够分析一个网页的结构就行了 φ(*￣0￣

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> SIFT四步骤和特征匹配及筛选: 步骤一:建立尺度空间,即建立高斯差分(DoG)金字塔dog_pyr 步骤二:在尺度空间中检测极值点,并进行精确定位和筛选创建默认大小的内存存储器 步骤三:特征点方向赋值,完成此步骤后,每个特征点有三个信息:位置.尺度.方向

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> SIFT四步骤和特征匹配及筛选: 步骤一:建立尺度空间,即建立高斯差分(DoG)金字塔dog_pyr 步骤二:在尺度空间中检测极值点,并进行精确定位和筛选创建默认大小的内存存储器 步骤三:特征点方向赋值,完成此步骤后,每个特征点有三个信息:位置.尺度.方向

InceptionV3代码解析 参考博文:https://blog.csdn.net/superman_xxx/article/details/65451916 读了Google的GoogleNet以及InceptionV3的论文,决定把它实现一下,尽管很难,但是网上有不少资源,就一条一条的写完了,对于网络的解析都在代码里面了,是在原博主的基础上进行修改的,添加了更多的细节,以及自己的理解.总之,是更详细更啰嗦的一个版本,适合初学者. import tensorflow as tf from d

PyTorch对ResNet网络的实现解析 1.首先导入需要使用的包 import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo # 默认的resnet网络,已预训练 model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', 'resnet34': 'https://download.pytorch.org/mo

C++版的网络数据包解析策略(升级版) 一.数据包格式形如下图 二.代码 int ReceiveFromRemoteEndPoint() { int nPackageDataLength = ; char *szPackageCleaner = NULL; char *szPackageIterator = NULL; do { char *szReceiveArray = new char[RECEIVED_BUFFER_LENGTH](); int nReceiveLength = RECE

理论部分 方法介绍 本节将详细介绍AMC的算法流程.AMC旨在自动地找出每层的冗余参数. AMC训练一个强化学习的策略,对每个卷积层会给出其action(即压缩率),然后根据压缩率进行裁枝.裁枝后,AMC算法直接对裁剪后的网络惊醒精度的测试,不经过fine-tune过程,这种精度测量结果是fine-tune后得到最优模型的精度的一中近似,而且可以加速整个训练过程. 问题定义 在深度神经网络中,通过建超每层的参数个数,达到模型压缩和加速的效果.通常有2中裁枝方法:细精度裁枝和结构化裁枝.细精度裁枝

matrix_multiply代码解析 关于matrix_multiply 程序执行代码里两个矩阵的乘法,并将相乘结果打印在屏幕上. 示例的主要目的是展现怎么实现一个自定义CPU计算任务. 参考:https://github.com/sogou/workflow 示例代码 https://github.com/sogou/workflow/blob/master/tutorial/tutorial-08-matrix_multiply.cc 定义计算任务 定义计算任务需要提供3个基本信息,分别为

pointnet.pytorch代码解析 代码运行 Training cd utils python train_classification.py --dataset <dataset path> --nepoch=<number epochs> --dataset_type <modelnet40 | shapenet> python train_segmentation.py --dataset <dataset path> --nepoch=<

总 这篇是对rocksdb整体功能的分析,主要着眼点是db.h文件,对rocksdb进行代码解析,若想以整体的方式了解其功能,首先就应该解析db.h文件.对于rocksdb的db.h文件来说,且不论前面一大串结构体,该文件的核心无疑是class DB,从一百多行到一千多行,都是这个类. 本文共计七千余字,分为四个部分,分别是整体方法,属性方法,参数解析和其他. 下面对类内部进行分析,为了节约空间,函数参数不再写了. 整体方法 该表格为整体性方法,主要操作包含Put,Get,Delete等键值存储

031 删除工作表中的空行 如果需要删除工作表中所有的空行,可以使用下面的代码. Sub DelBlankRow() DimrRow As Long DimLRow As Long Dimi As Long rRow= Sheet1.UsedRange.Row LRow= rRow + Sheet1.UsedRange.Rows.Count - 1 Fori = LRow To rRow Step -1 If Application.WorksheetFunction.CountA(Rows(i