下图是一段原始的参考文献,可以看出第一行的空格很大: 原因: 当一个词占不下时,自动将单词移动到下一行,但是这一行又有很多字符,因此这时,软件会将空闲的位置用空白字符填满.第一行有两个空白字符,因此将剩余空间平均分配. 解决方法: 首先选中段落,然后单击右键,选择段落 然后选择换行与分页,勾选 允许西文在单词中间换行. 如下图: 结果如图:

大噶猴,这里是最近不爱断案,爱上了号脉问诊的包大人.来看看下面这些症状,你中了几条? 字的快餐阅读 2.微博.微信.QQ空间.微博.微信.QQ空间……陷在这样的循环里 3.每天好像接收了很多信息,然而并没有记住什么 4.觉得自己空有想学习的心,却生了爱奔波的命,根本没时间嘛 少侠不要pia,包大夫今天就来开一副利用碎片化时间学习的妙方. "碎片化时间"这个词少侠们并不陌生,但多长时间才是适合学习的碎片时间呢? 答案就藏在"10/2原则"里. 分钟就放松2分钟做一件有

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对于多分类问题以及核函数的选取,以下经验规则可以借鉴: 如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了. 如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线性核, LIBLINEAR比LIBSVM速度要快很多. 如果特征数远小于样本数,这种情况一般使用RBF.但是如果一定要用线性核,则选择LIBLINEAR较好,而且使用-s 2选项 原文: http://orangeprince.info/2014/11/23/libsvm-liblinear-2/ http://orangeprin

我们可能经常会用到 Thread.Sleep 函数来使线程挂起一段时间.那么你有没有正确的理解这个函数的用法呢?思考下面这两个问题:1.假设现在是 2008-4-7 12:00:00.000,如果我调用一下 Thread.Sleep(1000) ,在 2008-4-7 12:00:01.000 的时候,这个线程会 不会被唤醒?2.某人的代码中用了一句看似莫明其妙的话:Thread.Sleep(0) .既然是 Sleep 0 毫秒,那么他跟去掉这句代码相比,有啥区别么? 我们先回顾一下操作系统原理

技术揭秘:海康威视PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道 原创 2016-09-21 钟巧勇 深度学习大讲堂 点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦!深度学习大讲堂是高质量原创内容平台,邀请学术界.工业界一线专家撰稿,致力于推送人工智能与深度学习最新技术.产品和活动信息!           近年来,随着深度学习的崛起,计算机视觉得到飞速发展.目标检测作为计算机视觉的基础算法,也搭上了深度学习的快车.基于Proposal的检测框架,从R-CNN到Faster R-CNN,算法性能越来越

摘要: 本文解决了半监督视频目标分割的问题.给定第一帧的mask,将目标从视频背景中分离出来.本文提出OSVOS,基于FCN框架的,可以连续依次地将在IMAGENET上学到的信息转移到通用语义信息,实现前景分割的目的,之后学习单个标注物体的外形.尽管所有的帧序列都是独立处理的,但结果却是时序相关的,连续稳定的.我们在两个标注的视频数据集上进行了测试,结果显示OSVOS是非常快的,同时较当前流行的最好算法强一大截. 介绍: CNN网络划时代的改变了计算机视觉领域.极大的提升了图像分类,目标检测的准

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接

目录 (一)起因 (二)混合自旋锁 (三)q3.h 与 RingBuffer (四)RingQueue(上) 自旋锁 (五)RingQueue(中) 休眠的艺术 (六)RingQueue(中) 休眠的艺术 [续] 开篇 这几天研究了一下 disruptor .Net版,由于.Net版跟进不及时,网上只有 v2.10 版.没仔细研究,但可以肯定的是跟最新的Java版 disruptor 3.30 是有不少区别的.我也用这个 2.10 的.Net版本写了跟我们的问题相似的测试程序,得到的结果跟 Ja

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回顾一下我们前面经过改造后的程序代码: (1)Listing.aspx:负责将Product对象集合(产品集合)按要求显示出来 (2)Repository.cs:负责读将数据库中读到的数据转换成Product对象 (3)SqlHelper.cs:负责从数据库中读数据. 通过改造后,读数据库.转换.显示三部分分离开了,这样我们的代码结构比较清晰,后面要继续添加订单.购物车等数据页面,可以仿照现在这个结构,做一些改动就可以了.三个模块各司其职,修改起来也容易. 但是,数据库访问部分还是比较麻烦,每增

Git全面教程 简介 Git分布式版本管理系统. Linus在1991年创建了开源的Linux,但是一直没有一个合适的版本管理工具,在2002年以前,世界各地的志愿者都是通过把源代码文件通过diff的方式给Linus,然后他本人通过手工的方式进行合并代码.后来在2002年BitMover公司同意BitKeeper免费给Linux社区使用,但是2005年,社区里的同学们试图破解BitKeeper的协议,被发现后,该公司撤销了他们免费试用的权利,然后Linus用两周时间,自己用c写了一个分布式版本控

由于官方审核代码,代码将在2019年6月28号后开源 写在前面 这次腾讯的第三届广告算法大赛,是我第一次参加,取得了初赛与复赛均为23名的成绩,毕竟我只是初打比赛不久的小白.我想在此分享下我的基本解题思路. 赛题背景: 广告曝光预估如何应用在实际业务中? 腾讯的效果广告主要是展示类广告,其背后的算法引擎本质上是一个推荐框架.当新增一条广告请求时,系统会自动执行召回候选广告和排序筛选两个步骤. 召回的条件是判断广告自身的定向设置.时段设置.素材尺寸是否和当前请求的用户属性.请求时间.广告位规格相匹

加入杂志 步骤 1 2 3 4 5 6 由于iPhong4s的不给力,中国内地上市时间又尚未确定,造成近期iPhone4的价格涨了一大截,随之而来的就是大量的翻新机出现在市场上,那么 怎样判断自己手中的iPhone4不是翻新机呢?方法当然是有的,而且非常简单,以下就介绍一下鉴别iPhone4翻新机的方法.不过需要注意的是,系列 号鉴别只适用于16GB和32GB的iPhone4,新出的8GB版iPhone4由于采用了新的序列号格式,暂时支持官网查询鉴定. 方法 1 数字里的秘密 点开设置--通用-

最近对学习的掌控可能出现了问题,左支右绌,p2挂了,p2.p3.p4.p5每周在计组花的连续时间少了很多,学习到的东西也少了很多,流水线都还没真正开始写,和别人比落后了一大截,随笔自然就荒废了,我得尽快调整状态,下决心只要学不死,就往死里学,尽快迎头赶上鸭!! 由于p4断断续续做的,现在临考前来总结一下p4,顺便恢复一下记忆,对Verilog命名规范.p4设计CPU技巧.实现细节等等进行初步总结,如有不对烦请指正. 一.Verilog设计单周期CPU流程 由于p3和理论部分我们已经掌握了单周期C

大师Geoff Hinton关于Deep Neural Networks的建议 Note: This covers suggestions from Geoff Hinton's talk given at UBC which was recorded May 30, 2013. It does not cover bleeding edge techniques. 主要分为如下几点展开: Have a Deep Network. 1-2个hidden layers被认为是一个shallow n

业务场景:两张表,ipconfig_group表存了单位和 ip 起始段信息 visit_info表存储了访问次数,失败次数,访问流量,用户ip等信息 两张表的关系为:    一个部门下有若干ip段,对应的下面表的visitorip,每个visitorip有访问次数,失败次数,流量    现在,要按部门统计各部门的访问次数,失败次数,流量通常的做法:第一步:统计visit_info 表各个ip的次数 第二步:统计这些ip对应哪个部门,相同部门的对应字段叠加 常规方法:如果先搞定第一步,然后程序处

BERT 简介 BERT是2018年google 提出来的预训练的语言模型,并且它打破很多NLP领域的任务记录,其提出在nlp的领域具有重要意义.预训练的(pre-train)的语言模型通过无监督的学习掌握了很多自然语言的一些语法或者语义知识,之后在做下游的nlp任务时就会显得比较容易.BERT在做下游的有监督nlp任务时就像一个做了充足预习的学生去上课,那效果肯定事半功倍.之前的word2vec,glove等Word Embedding技术也是通过无监督的训练让模型预先掌握了一些基础的语言知识

爬虫流程 在上周写完用scrapy爬去知乎用户信息的爬虫之后,github上star个数一下就在公司小组内部排的上名次了,我还信誓旦旦的跟上级吹牛皮说如果再写一个,都不好意思和你再提star了,怕你们伤心.上级不屑的说,那就写一个爬虫爬一爬github,找一找python大牛,公司也正好在找人.临危受命,格外激动,当天就去研究github网站,琢磨怎么解析页面以及爬虫的运行策略.意外的发现github提供了非常nice的API以及文档文档,让我对github的爱已经深入骨髓. 说了这么多废话,讲

众所周知,微信小程序在发布的时候,对提交的代码有1M大小的限制!所以,如果你正在写一个功能稍微复杂一点的小程序,就必须得时刻小心注意你的代码是不是快触及这个底线了. 在设计一个小程序之初,我们就需要重点考虑这一点,采取一些方法,来避免太早的遭遇这个问题. 避免使用本地大图片.大资源文件 请避免在小程序的UI上使用大图片,应该尽可能的通过颜色样式来装点你的小程序 或者,使用小而精致的小图标来点缀 如果实在想用大图片,那请不要将图片放进小程序的本地代码中,应该采用从一个远程URL地址加载图片的方式

扯淡 当前市面上 ORM 很多,有跑车型的,如 Dapper,有中规中矩型的,如 Mybatis.Net,也有重量型的,如 EntityFramework 和 NHibernate,还有一些出自草根之手的,如 Chloe.ORM.各式各样,层出不穷.试问,为何要重复造轮子?很简单,咱来自火星,目前地球上还没一款轮子适合咱这辆火星车~ 为加深对各个 ORM 框架的了解,同时也想看看咱自己的框架性能如何,也可以让对 Chloe 感兴趣的同学有所了解,今儿,做个性能比较测试.测试对象为大家较熟悉的 E