把AppStore搜索权重影响因素做了个排序 App name->Keywords->Description->评价->Copyright 1.先说App name优化，最近也有不少文章都报道过应用名字的重要性。但是重点是优化那些词能针对于有帮助才是重点。 目前国内能参考的数据基本上没有。但是有一个网站的数据准确性还是很不错的，参考价值极大。ann9.com推
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2024-08-16 17:41:53
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在计算权重之前首先必须有以下基础： 一、样式类型：行间（行内） 样式，内联（内部）样式，（外联）外部样式。 二、选择器的类型：id,class,标签，属性，*，伪类，伪元素，后代选择器，子类选择器，相邻选择器权重计算规则： 1、第一优先级：无条件优先的属性只需要在属性后面使用!important。它会覆盖页面内任何位置定义的元素样式。（ie6支持上有些bug）。 2、第一等：内联样式，如：styl
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2024-03-19 11:40:12
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详细介绍可以看看大神的文章 ，本文只是记录一些使用逻辑，以后再用直接复制了(本人比较懒) 一.权限动态申请总体逻辑如下：(复制大神的)// Here, thisActivity is the current activity
if (ContextCompat.checkSelfPermi
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2024-09-22 20:37:18
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一、利用博客来做博客是一种最早期的软文发布平台了，如果你想要进行网络推广引流和达到很好的品牌宣传目的话，就可以选择博客的方式，需要注意的是要选择权重比较高的第三方博客，这样子可以得到更好的效果。对于现在的各类博客中，新浪博客是比较具有优势的，我们需要在博客上找到自己行业的分类，然后在里面搭建一个专属于自己网站发布信息的页面，然后设置好SEO标签，头像的选择可以使用我们的品牌logo，或者是主要售卖
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2024-03-09 17:25:47
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论文笔记：ResNet论文笔记论文地址1、 正文1.1、提出问题1.2、分析问题1.3、提出假设1.4、实验结果2、网络细节2.1、ResNet系列具体结构2.2、三种shortcut connections实现细节2.3、两种bottleneck实现细节3、论文复现 论文地址Deep Residual Learning for Image Recognition1、 正文注：笔记仅供参考，可能
文章目录创新点算法的整体架构自适应阈值（Adaptive threshhold）二值化标准二值化可微二值(differentiable Binarization)直观展示可形变卷积（Deformable convolution）标签的生成PSENet标签生成DBNet标签生成损失函数后处理代码阅读数据预处理入口AugmentDetectionData（数据增强类）RandomCropData（数据
一、下载及项目介绍打开github搜索YOLOV5，我这里选择最新版本6.2，大家直接戳链接下载https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v6.2
点击右边的release，查看项目介绍在当前文件中发布的权重文件网络介绍 举例：二、环境配置用pycharm打开，先配置解释器，再启动环境安装项目需要的库，在终端运行安装pycocotools会报错，单独在终
以R-CNN思路及其基础整理和SPP-net为基础，我们便可以很好理解 Fast-RCNN。一、整体结构 Fast-RCNN的整体结构主要由这几部分组成：1.对输入图片用区域推荐算法获得2000个区域，并记录下框的坐标和索引；2.用卷积神经网络对图片进行特征提取，并且将框同样映射到特征空间(也就是对应到特征图上应该在什么位置)；3.将
模型三大利器我们已经了解了修改器和搜索器，如果还不是特别理解的可以参考之前的博客。今天来总结下获取器的用法，其实获取器是最容易理解的，但却又是最容易困惑和出问题的。定义获取器获取器的作用是对模型对象的（原始）数据做出自动处理。一个获取器对应模型的一个特殊方法（该方法必须为public类型），方法命名规范为：getFieldNameAttrFieldName为数据表字段的驼峰转换或者你数据表不存在的
安全研究员John Page在3月27日向发现了微软的一个XXE漏洞并向其报告了具体情况，随后于4月10日发布了漏洞详情。目前，虽然微软还未修复该漏洞，但已发布了一个微密码，可拒绝远程攻击者泄漏本地文件以及限制在本机上的活动。关于该漏洞，研究人员专门发布了一个视频用于展示如何利用：漏洞简介当用户在打开使用Edge浏览器下载的特制MHT文件时，该漏洞便可启动。由于此类文件是MHTML We
作者： Maxime Boucher, Thomas Dimson Instagram的优势在于：虽然公司规模小，却拥有相对大得多的基础设施架构，在恰当的时候还能利用资源以借助Facebook十年来积累的经验。Facebook的“Unicorn”搜索架构是一款以社交图谱为基础的搜索引擎，可扩展至包含上万亿个文档的索引。2015年初，Instagram将所有的搜索架构从Elasticsearch转
本篇博客是对KNN关键知识点的总结，包括以下几个方面：1.KNN原理介绍kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠
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2024-04-03 07:41:18
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Attention（注意力机制）在NLP、图像领域被广泛采用，其显而易见的优点包括： （1）从context中捕捉关键信息； （2）良好的可视性和可解释性。我们常用QKV模型来理解Attention，Q指query，K指key，V指value。其整个流程包括三个步骤（如下图）： （1）Attention Score。通过Q和K的计算，得到各元素的attention score； （2）Alignm
MobileNet v2在MobileNet的基础之上添加了类似ResNet网络结构，并在残差快内运用深度可分离卷积将残差快内将两个3x3的卷积核改为两个1x1和一个3x3的深度可分离卷积，该网络结构首先使用1x1的点卷积对输入图像的通道数目进行扩张，之后利用3x3的深度可分离卷积提取每一个通道的特征，最后再利用1x1的点卷积对特
文章目录1. ConstraintLayout介绍2. 高级用法2.1 Gone Margin2.2 偏移2.3 居中2.4 尺寸约束2.5 链2.6 角度定位（圆形定位）3. 工具类3.1 Guideline（参考线）3.2 Barrier（栅栏）3.3 Group（组）3.4 Placeholder（占位符）3.5 Optimizer3.6 Layer4. Constraintlayout
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2024-10-19 21:42:27
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很多时候自己开发的应用程序需要以更高的用户权限来运行，特别是在Vista、Win7下面。如何使得自己编写的应用程序在运行时也如同下面的方式一样，提示权限提升。 方法：1.按照通常方式，开发VC程序，编译、生成.exe文件；2.在Debug或Release文件夹下面，新建一个“程序名+.exe+.manifest”的文件。若你生成的应用程序名称叫MyApp.exe，在MyApp.exe所在的目录下新
name: "AlexNet"
layer {
name: "data"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TRAIN
}
transform_param { # 对输入做227*227的随机裁剪，同时做镜像来扩大样本数量，来降低过拟合的问题。按照alex论文的说法，TRAIN会扩大20
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2024-07-17 06:57:00
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YOLOv5一、输入端1. Mosaic数据增强：CutMix 数据增强：随机生成一个裁剪框Box，裁剪掉A图中的相应位置，然后用B图相应位置的ROI放到A中被裁剪的区域中形成新的样本。采用加权求和的方式计算损失，将A区域中被cut掉的位置随机填充训练集中其他数据的区域像素值，分类结果按一定比例分配。Mosaic数据增强：对四张图片进行拼接，每一张图片都有其对应的框框，将四张图片拼接之后就获得一张
什么是波动波动(volatility)是自然界和金融市场中最为常见的现象。对于投资者而言，波动是赚取交易利润的重要来源之一。根据有效市场理论，市场价格会及时反映当前最新的相关信息。正因为市场信息源源不绝，因此每一个交易品种的价格都在不断地变化当中。但是对于交易者而言，他们只能看到在不同因素影响下最终的波动表现。为了要更加精准地对价格波动进行分析和预测，交易者需要首先对变化进行解构(decompos
PaddleOCR库的简单使用一、概述二、编译与修改2.1 准备工作2.2 编译中存在的问题三、运行与结果四、完整工程代码及三方库 一、概述接上一篇文章说到，PaddleOCRv2.0的识别效果很好，因此这里试着搭建一下，看看究竟如何。本文使用v2.0.0版本进行测试，该版本对应有官方编译好的库。使用的测试环境为win10，vs2017，x64，Release使用的库包括PaddleOCR预测库
