1. 基本要求 从直观理解,一个目标检测网络性能好,主要有以下表现: 把画面中的目标都检测到--漏检少 背景不被检测为目标--误检少 目标类别符合实际--分类准 目标框与物体的边缘贴合度高-- 定位准 满足运行效率的要求--算得快 下图是从 Tensorflow Object Detection API 的 Model Zoo 中截取的部分模型列表. 算得快这一点通过 Speed 来体现.而其他因素,使用了mAP (mean average Precision) 这一个指标来综合体现. mean

Java基础-时间复杂度计算方式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   时间复杂度通常是衡量算法的优劣的,衡量算法的时间严格来讲是很难衡量的,由于不同的机器性能不用环境都会造成不同的执行时间. 一.什么是时间复杂度 1>.什么是时间频度 算法的执行时间和语句的执行次数成正比,因此通过计算执行测试来推断执行时间.算法中语句执行次数称为语句频度或时间频度,记为T(n),n是问题的规模,T是Time. 2>.什么是时间复杂度 当时间频度的n不断变化时,T(n)也在不断

目录[-] 一.时间的单位转换 二.System.currentTimeMillis()计算方式 一.时间的单位转换 1秒=1000毫秒(ms) 1毫秒=1/1,000秒(s)1秒=1,000,000 微秒(μs) 1微秒=1/1,000,000秒(s)1秒=1,000,000,000 纳秒(ns) 1纳秒=1/1,000,000,000秒(s)1秒=1,000,000,000,000 皮秒(ps) 1皮秒=1/1,000,000,000,000秒(s) 1分钟=60秒 1小时=60分钟=360

1. 阐述 对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多.理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合:而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率.那么实际情况如何呢? 为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历key+value.遍历key.遍历value等不同场景下的差异,我试着进行了一些对比测试. 2. 对比测试 一开始只进行了简单的测试,但结果却表明k

来源 :http://blog.csdn.net/blue0432/article/details/8690190 现在低成本测温方案中NTC热敏电阻用的比较多,一般采用查表的方法获取温度值,这就牵涉到温度和阻值的对应关系.如果你从我们生产厂家购买NTC热敏电阻可以向厂家所要温度阻值对照表,但是对于普通爱好者来说大多是从零售商那里购买的热敏电阻,而零售商一般是没有或没法向您提供准确的阻值和温度对照表的. 以下是NTC热敏电阻.阻值的计算方式 希望可以给您带来帮助: 通常的方法是用标准温度计,环境

今天突然有个同事问题一个问题, mysqlTPS和QPS的计算公式是什么? 以前确实也没有关注过这个计算公式,所以查了下学习了下: 下面是参考内容.  在做db基准测试的时候,qps,tps 是衡量数据库性能的关键指标.本文比较了网上的两种计算方式.先来了解一下相关概念. 概念介绍: QPS:Queries Per Second         查询量/秒,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理查询量多少的衡量标准. TPS :  Transactions

Irradiance Environment Map基本原理 Irradiance Environment Map(也叫Irradiance Map或Diffuse Environment Map),属于Image Based Lighting技术中的一种. Irradiance Map的详细定义可参考GPU Gems2  Chapter 10.“Real-Time Computation of Dynamic Irradiance Environment Maps”.简单说来就是一种用于近似E

点击返回:自学Aruba之路 自学Aruba1.3-WLAN一些基本常识802.11n速率计算 1. 802.11n速率计算方式1.1 802.11n使用的主要技术 802.11n采用MIMO多天线技术当存在一根天线(1X1),在每种带宽下它存在8种速率(记为MCS0-MCS7,MCS:Modulation and coding scheme);当存在两根天线(2X2),在每种带宽下它存在16种速率(记为MCS0-MCS15)当存在三根天线(3X3),在每种带宽下它存在24种速率(记为MCS0-

点击返回:自学Aruba之路 自学Aruba1.2-WLAN一些基本常识802.11n速率计算方式.802.11n及802.11AC速率表 1. 802.11n速率计算方式 以802.11g的54M最大速率作为参照来分析.802.11g工作在2.4G频段下,能够支持OFDM和CCK两种调制方式,提供16-QAM.64-QAM和BPSK.QPSK四种编码方式,我们通常说的54M速率就是在2.4G频段下,通过OFDM调制,采用64-QAM编码的情况下实现的.其中影响速率的计算因子如下: 802.11

在这篇文章中,我将对Map的遍历方式做一个对比和总结,将分别从JAVA8之前和JAVA8做一个遍历方式的对比,亲测可行. public class LambdaMap { private Map<String, Object> map = new HashMap<>(); @Before public void initData() { map.put("key1", "value1"); map.put("key2",

android DPI与分辨率的关系及计算方式   Low   density (120), ldpi Medium   density (160), mdpi High   density (240), hdpi Extra   high density (320), xhdpi xxhdpi (320) 小屏幕 QVGA (240x320) 480x640 正常屏幕 WQVGA400 (240x400) HVGA (320x480) WVGA800 (480x800) 640x960 WQV

ROC曲线: roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. ROC曲线的横轴: 负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 预测为正样本但是实际为负样本的数目占所有负样本的数目的比例 ROC 纵轴: 真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 预测为正样本

php 关于金额的几种计算方式 平常开始开发过程中,多多少少都会遇到点关于金额的计算,比如设置返利.提现手续费.折扣啊等等诸如此类的比例,然后再计算出之后的实际的费用. 下面,以折扣为例,来实现这类计算是如何实现的,话不多说,直接上代码! //计算折扣 $value = '9.95';//折扣 $money = '39.555';//原始价格,当然到这一步的价格,一般都是小数点后两位的,此处保留三位,主要是为了对比 echo '原始价格:'. $money * ($value/10); echo

CSS 中的 Flex(弹性布局) 可以很灵活的控制网页的布局,其中决定 Flex 布局内项目宽度/高度的是三个属性: flex-basis, flex-grow, flex-shrink. flex-basis flex-basis 决定了项目占据主轴的空间,除非使用 box-sizing 进行设置,否则它将设置内容框的大小,因此当你指定一个flex项的大小时需要额外小心,因为它很肯能包含内边距与边框. 你可以为其指定一个具体的CSS尺寸值,也可以指定其占据父元素的百分比,它的默认值为 aut

在这篇文章中,我将对Map的遍历方式做一个对比和总结,将分别从JAVA8之前和JAVA8做一个遍历方式的对比,亲测可行. public class LambdaMap { private Map<String, Object> map = new HashMap<>(); @Before public void initData() { map.put("key1", "value1"); map.put("key2",

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 QTableWidget表格部件中行高和列宽的计算在Qt提供的资料中内容介绍比较泛,细节说得不清楚,为此老猿花了整整2天时间进行反复摸索,最终将行高和列宽的计算方法研究明白了,在此整理 一.对列宽的计算: 对QTableWidget表格部件的每个项的列宽计算方式如下: 1.1.获取表头的sectionResizeMode属性 通过QTableWidget.horizontalHeader()方法取

本文转载自CPU使用率原理及计算方式 CPU:超线程和多核 超线程(Hyper-Threading ) 超线程是Intel最早提出一项技术,最早出现在2002年的Pentium4上.单个采用超线程的CPU对于操作系统来说就像有两个逻辑CPU,为此P4处理器需要多加入一个Logical CPU Pointer(逻辑处理单元). 虽然采用超线程技术能同时执行两个线程,但它并不像两个真正的CPU那样,每个CPU都具有独立的资源.当两个线程都同时需要某一个资源时,其中一个要暂时停止,并让出资源,直到这些

前言 这段时间的小项目中算是真正意义上使用了rem来进行移动端的页面布局,项目结束了我反思了一下之前的对于rem的使用...原来我以前对rem用法完全是在搞笑啊!!结合这次这个小项目,我觉得我也有必要对rem布局以及用法进行一次总结. ps.文笔可能不太好... 1.什么是rem 来自于鹅厂ISUX团队的解释如下: rem(font size of the root element)是指相对于根元素的字体大小的单位.简单的说它就是一个相对单位.看到rem大家一定会想起em单位,em(font s

在项目中经常需要使用计算文件的md5,用作一些用途,md5计算算法,通常在网络上查询时,一般给的算法是读取整个文件的字节流,然后计算文件的md5,这种方式当文件较大,且有很大并发量时,则可能导致内存打爆掉.所以如下代码提供了几种方式.并通过计算一个323M的文件的md5和大小给出了,GC的一些信息 代码 /* * Copyright (C) 2016. All Rights Reserved. */ package me.nabil.mixed; import org.apache.common

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:

public static void main(String[] args) { HashMap<String, String> testMap = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < 10; i++) { testMap.put("a" + i, "b" + i); } //方式一 这是最常见的并且在大多数情况下也是最可取的遍历方式.在键值都需要时使用. for (Map.Entry<Str