通过对超图嵌入式GIS实例程序的研究，我总共调通了4个程序，分别是地图的基本操作、地图的编辑、地图的查询、地图的路径分析功能。下面是我将在开发过程中的学习笔记和常见错误及其解决方法总结如下。 目录第一节 地图的基本操作第二节
第一次写技术Blog，准备走上computer vision的道路，那就必不可少的需要求助，由于在也得到了太多的帮助，于是决定把自己学到的东西都放在公开平台上，希望也能帮助到你，也欢迎广大网友发现问题，及时指正。废话不多说，开始这篇对在cv领域产生革命性影响的RCNN的进化版Faster RCNN的究极详解。1.把总结写在前面，先说一说Faster RCNN包含那些重点且它们都是干嘛的，如
我们已经学习带走几个特征检测器，它们都really good , 但是从实时的角度来说，它们的速度还不够快.作为解决方案，FAST（加速段测试的特征）算法由Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文“Machine learning for high-speed corner detection”中提出（后来在2010年修订）。FAST 全称 Features from
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2023-07-05 22:47:22
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FastPy3.0 发布了，FastPy是python领域一个高性能的web框架，底层封装gevent协程模型，使得python原生库操作mysql或者http时自动变成异步模式，使用上又具有django、webpy的易用性特点。本次版本更新增加了gevent协程模式下数据库mysql连接池的使用例子，结合pymysql+gevent的特点，可以使得原本同步的mysql操作自动变为异步模式。对dj
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2023-08-18 17:08:06
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Fast RCNN是对RCNN论文的改进。 RCNN简介：(1)image input； (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal； (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN，将CNN的fc7层的输出作为特征； (4)将每个Region Proposal提取的C
废话还是那句话，网上搜得到的文档比和尚的头发还少，直接啃源码吧，啃了半天，终于啃到了一个类：XMLMessageTemplateLoader没错，就是字面意思，把模板.xml文件直接转成模板对象。我主要任务就是解析，也就是数据跟模板都有现成的了，只需要通过模板把数据流解析出来就行，k看到这玩意，然后再结合上一篇的方法，应该就可以解析出来了，我仿佛看到了胜利的曙光。在我一顿猛如虎的操作之
上一篇介绍的是Xtrem系列的产品, EMC还有一个FAST套件. 对于刚刚接触这些产品和技术的人, 它们比较容易混淆. 下面我们就简单介绍一下FAST套件的产品. Fully Automated Storage Tiering for Virtual Pools (FAST™ VP) --------------- FAST VP能降低成本Total Cost of Ownership...
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2013-05-09 10:30:00
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文章目录SPPnet与R-CNNR-CNN缺点SPPnet改进SPPnet缺点FAST-RCNNFAST-RCNN模型架构ROI 池化层FAST-RCNN训练过程预训练模型初始化FAST-RCNN主干网微调网络FAST-RCNN几个细节多任务损失函数Mini-batch采样RoI池化层的反向传播SGD超参数尺度不变性FAST-RCNN检测使用SVD加速全连接层FAST-RCNN主要结果FAST-
1.FastReport中如何共用TFrxreport及TfrxDBDataSet 一个程序中，不管多么大的程序，只要打印或预览时是模式的，则完全可以共用一个TFrxreport 变量及几个TfrxDBDataSet。只不过，要注意完成一个报表程序的步骤，主要是下面几步1)清除报表，得到一个全新的报表内容。Frxreport1.clear。2)设置要使用的TfrxDBDataS
Fast RCNNFast RCNN训练VGG19网络速度比RCNN快9倍，测试速度快213倍，与SPP网络相比，训练速度快3倍，测试快10倍，并且更准确。介绍在当时，目标检测训练任务都是分多个阶段进行模型训练，缓慢且不优雅。因此在Fast RCNN中提出了一种单阶段的训练方式，将物体分类和位置确定结合起来。测试阶段处理一张图片只需要0.3秒，并且在PASCAL VOC 2012数据集上更准确，m
[http://www.techmalaya.com/2008/06/11/windows-file-copy-faster-speed/]Looking for a faster way to copy or move your files between folders and partitions in Windows?
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2010-03-18 14:02:00
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Fast RCNN解决了RCNN的三个问题： 测试速度慢，训练速度慢，训练所需空间大。训练测试速度慢是因为一张图片候选框之间大量重叠，提取特征操作冗余。训练需要空间大是因为独立的分类器和位置回归器需要大量特征作为样本。Fast RCNN概述： 算法主网络基于VGG16，训练的步骤：  
使用gevent实现高效异步请求gevent：异步理论与实战轻盈高效的异步访问库grequests库之前我们分享了几篇异步爬虫理论及实战的文章，最近在爬一个网站的数据，一开始使用常规方式（同步）发现特别慢，基本上一秒钟才能得到一条数据。为了加快速度，还是得使用异步方法。常用的异步库有gevent,但在这次实战中使用gevent时出现了问题。错误代码省略了爬虫逻辑部分，因为问题出在各种库导入的先后顺
原创
2021-01-02 21:26:29
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# 快速重建：构建高效可靠的软件项目
## 引言
在软件开发过程中，代码的重建是一个常见的需求。无论是为了修复错误、优化性能，还是为了添加新功能，都需要对代码进行修改和重构。然而，代码的重建是一个复杂的过程，可能会导致不可预料的问题和延误。为了解决这个问题，我们需要一种快速重建的方法，以确保在短时间内构建高效可靠的软件项目。
## 快速重建的原则
快速重建的目标是在尽可能短的时间内重建软件
主要目标是引入一个视频中的目标检测框架，该框架可以在嵌入式设备上更快地执行，同时减少资源使用，从而显着降低功耗。
【目标检测】fast RCNN算法详解fast RCNN1.RCNN流程 简单来说，RCNN使用以下四步实现目标检测：在图像中确定约1000-2000个候选框对于每个候选框内图像块，使用深度网络提取特征对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置2.fast RCNN改进 fast RCNN方法解决了RCNN方法三个问题问题一：测试时速
Fast R-CNN详解Fast R-CNN的改进Fast R-CNN的基本框架问题解答1解答2全连接层训练测试SVD加速总结 Fast R-CNN的改进Fast R-CNN相较于R-CNN来说改进了以下三点： 1.基本实现了模型的end-to-end（除了还是需要用Selctive Search来生成2K个候选区域外）。 2.不在将每个候选区域放入CNN中计算特征，而是直接输入原图得到原图的全
自从Lamport在1998年发表Paxos算法后，对Paxos的各种改进工作就从未停止，其中动作最大的莫过于2005年发表的Fast Paxos。无论何种改进，其重点依然是在消息延迟与性能、吞吐量之间作出各种权衡。为了容易地从概念上区分二者，称前者Classic Paxos，改进后的后者为Fast Paxos。
1. Fast Paxos概览Lamport在40多页的论文中不仅提出了Fast
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2017-08-17 16:30:00
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Calculate the a^n % b where a, b and n are all 32bit integers. Calculate the a^n % b where a, b and n are all 32bit integers. Calculate the a^n % b wh
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2016-07-23 04:57:00
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