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mask rcnn 技术解析 https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/71774168 MASK-RCNN阅读笔记 https://blog.csdn.net/lanyuxuan100/article/details/70807150 Mask-RCNN论文解读 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1594081274782182367&wfr=spider&for=pc 效果惊艳!FAIR提出人体姿势估计新
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voc制作

https://blog.csdn.net/gaohuazhao/article/details/60871886 https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/78851660 shodow google https://blog.csdn.net/weixin_42419856/article/details/81088665
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git 新建分支推送到本地

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video analysis

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26460437 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26603387 https://github.com/ranjaykrishna/SST Temporal Action Detection (时序动作检测)方向2017年会议论文整理 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1585479005653800739&wfr=spider&for=pc Single-Stream Tem
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tracker

目标跟踪算法——KCF入门详解 https://blog.csdn.net/crazyice521/article/details/53525366/ 目标跟踪的过程小结 https://blog.csdn.net/lryus_hjl/article/details/53888783 目标跟踪算法小结(二) https://blog.csdn.net/u014045503/article/details/76130126 各种跟踪算法 简介 https://blog.csdn.net/weix
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caffe源码解读

http://www.cnblogs.com/yymn/category/762593.html
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RL强化学习入门

https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/78594220
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ubuntu16.04 install 安装 scikit-learn

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条件随机场(Conditional random field,CRF)

转:https://www.cnblogs.com/Determined22/p/6915730.html 本文简单整理了以下内容: (一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型)简单回顾 (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) 这篇写的非常浅,基于 [1] 和 [5] 梳理。感觉 [1] 的讲解很适合完全不知道什么是CRF的人来入门。如果有需要深入理解CRF的需求的话,还是应该仔细读一下几个英文的tutorial,比如 [4]
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线程的基本状态以及状态之间的关系?

除去起始(new)状态和结束(finished)状态,线程有三种状态,分别是:就绪(ready)、运行(runnin g)和阻塞(blocked)。其中就绪状态代表线程具备了运行的所有条件,只等待 CPU 调度(万事俱备,只欠东 风);处于运行状态的线程可能因为 CPU 调度(时间片用完了)的原因回到就绪状态,也有可能因为调用了线 程的 yield 方法回到就绪状态,此时线程不会释放它占有的资源的锁,坐等 CPU 以继续执行;运行状态的线程可 能因为 I/O 中断、线程休眠、调用了对象的 wa
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在进行数据库编程时,连接池有什么作用?

答:由于创建连接和释放连接都有很大的开销(尤其是数据库服务器不在本地时,每次建立连接都需要进行 TCP 的三次握手,再加上网络延迟,造成的开销是不可忽视的),为了提升系统访问数据库的性能,可以事先创建若 干连接置于连接池中,需要时直接从连接池获取,使用结束时归还连接池而不必关闭连接,从而避免频繁创建和 释放连接所造成的开销,这是典型的用空间换取时间的策略(浪费了空间存储连接,但节省了创建和释放连接的 时间)。池化技术在 Java 开发中是很常见的,在使用线程时创建线程池的道理与此相同。基于 J
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为什么要有dao接口存在

什么是 DAO 模式? 答:DAO(DataAccess Object)顾名思义是一个为数据库或其他持久化机制提供了抽象接口的对象,在不暴露数据库实现细节的前提下提供了各种数据操作。为了建立一个健壮的 Java EE 应用,应该将所有对数据源的访问操作进行抽象化后封装在一个公共 API 中。 用程序设计语言来说,就是建立一个接口,接口中定义了此应用程序中将会用到的所有事务方法。在这个应用程序中,当需要和数据源进行交互的时候则使用这个接口,并且编写一个单独的类来实现这个接口,在逻辑上该类对应一个
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JDBC 中如何进行事务处理,事务的 ACID 是指什么

JDBC 中如何进行事务处理? 答:Connection 提供了事务处理的方法,通过调用setAutoCommit(false)可以设置手动提交事务;当事务完成 后用 commit()显式提交事务;如果在事务处理过程中发生异常则通过 rollback() 进行事务回滚。除此之外,较新 的 JDBC 标准还引入了Savepoint(保存点)的概念,允许事务回滚到指定的保存点。 事务的 ACID 是指什么? 答: 1)原子性(Atomic):事务中各项操作,要么全做要么全不做,任何一项操作的失败都
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你认为在表上建立索引可以提高数据库系统的效率吗,为什么?

答:不一定 建立太多的索引将会影响更新和插入的速度,因为它需要同样更新每个索引文件。对于一个经常需要更新和插入 的表格,就没有必要为一个很少使用的 where 子句单独建立索引了,对于比较小的表,排序的开销不会很大,也没有必要建立另外的索引。
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如何优化数据库,如何提高数据库的性能?

答: 1)硬件调整性能最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法扩大虚拟内存,并保证有足够可以扩充的空间;把数据库服务器上的不必要服务关闭掉;把数据库服务器和主域服务器分开;把 SQL 数据库服务器的吞吐量调为最大;在具有一个以上处理器的机器上运行SQL 。 2)调整数据库 若对该表的查询频率比较高,则建立索引;建立索引时,想尽对该表的所有查询搜索操作, 按照 where 选择条件建立索引,尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引,数据在物理上按顺序在数据页上,缩短查找范围,为在查询经常使用
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与 HttpSessionListener 接口有关的方法是?

与 HttpSessionListener 接口有关的方法是() A.sessionInitialized() B.sessionCreated() C.sessionFinialized() D.sessionDestroyed() 答:BD 接口HttpSessionListener有两个方法,分别为: VoidsessionCreated(HttpSessionEvent se):当session创建时会收到通知。 VoidsessionDestroyed(HttpSessionEven
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javax.Servlet 的包中,属于类的是

javax.Servlet 的包中,属于类的是。(选择1项) A、Servlet B、GenericServlet C、ServletRequest D、ServletContext 解答:B ServletContext 和 ServletRequest 是该包下的接口。 api: http://tomcat.apache.org/tomcat-5.5-doc/servletapi/javax/servlet/Servlet.html
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搭建IIS服务器,利用弱口令web漏洞获取到账号密码

一、搭建IIS (1)打开windows server 2003,在管理工具中找到Internet(IIS)服务器并打开。展开网站,右键新建。 (2)输入网站描述。点击下一步 (3)输入网站ip地址,端口默认80,点击下一步 (4)、选择网站主目录路径。点击下一步。选择访问权限。 (5)、点击完成,设置默认网页为index.asp,删除其他文档,添加index.asp (6)点击主目录-配置-启用父路径 (7)允许Active Service Pages (8)访问http://192.168
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Alpha Scrum2

Alpha Scrum2 牛肉面不要牛肉不要面 Alpha项目冲刺(团队作业5) 各个成员在 Alpha 阶段认领的任务 林志松:音乐网页前端页面编写,博客发布 林书浩、陈远军:美工和部分后台编写 吴沂章:博客编写,后台编写 陈彬:博客编写 林志强:管理员Web界面功能实现 林锃寒:前端页面编写 南千昊:前端、后台编写 李明康:接口编写 明各个成员遇到的问题 林志松:前端页面编写 林书浩、陈远军:学习界面优化 吴沂章:学习后台编辑 陈彬:博客编写 林锃寒:学习后台编写 林志强、南千昊、李明康:
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辣鸡邮件

​from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVecto
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