“MemSQL is a next generation database that removes the most common bottleneck most applications hit today: disk.”
一 下载&安装
MemSQL 安装过程相当容易，不过需要留意的是MemSQL所要求的OS系统版本较高，如CentOS 6.0.
Me
原创
2012-08-04 19:13:53
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创建数据表创建数据表生成实体类添加数据更新数据删除数据分页查询特性1.实体类实例class Student
{
/// <summary>
/// 主键ID
/// </summary>
[SugarColumn(IsIdentity = true, IsPrimaryKey = true)]
public int id
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2024-07-11 06:26:17
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注意根据特定任务对 anchor 进行修改，方法参考https://github.com/pjreddie/darknet/issues/911 ./darknet detector calc_anchors data/hand.data -num_of_clusters 9 -width 704 -height 576 -showhttps://github.com/AlexeyAB/darkn
YOLO-Fastest 编译、测试参考文章：【超快超轻YOLO】YOLO-Fastest从Darknet源码编译、测试再到训练完整图文教程！YOLO-Fastest 项目地址：https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest工具 ：win10、visual studio2019、CMake、opencv4.4、nvidia显卡驱动、CUDA、cuDNN下面操作
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2023-05-25 20:27:25
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前言一、YOLOv11. 网络结构2. 实现方法3. 损失函数4. 缺点二、YOLOv21. 网络结构2. 改进方法3. YOLO90004. 网络训练细节三、YOLOv31. 网络结构2. 改进方法3. 损失函数4. 性能比较 前言从Two Stage到One Stage：Two stage（先选取候选框，再进行回归调整候选框和分类）：RCNN，SPP-Net，Fast-RCNN，Faster
ask:I have an UIView which I want to give a gradient background and I'm wondering how to implement that as efficient as possible.I am considering
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2012-04-27 15:47:00
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1. YOLO V11.1 YOLO V1的核心思想将整张图作为网络的输入，利用卷积层提取特征，全连接层预测图像位置和类别，做到了仅使用一个卷积神经网络端到端地实现检测物体的目的。1.2 YOLO V1的网络结构YOLO-v1借鉴了GoogleNet，整个网络包括24个卷积层和2个全连接层，其中卷积层用于提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别。早期，图像分类任务中，网络最后会将卷积输出的特征
一、关于训练自己的YOLOV5-lite我训练的是自己的数据集，一个关于垃圾分类的数据集，最开始是在自己电脑上训练了100轮效果一般，后来又训练了100轮结果仍然一般，最后租了一台服务器训练了500轮，结果发现差不多在300轮左右就收敛了，但是精度非常差，准确率差不多在0.58左右二、关于部署到树莓派我把yolo部署到树莓派的过程可谓非常非常艰辛1、树莓派环境的配置1.1第一问题是我一不小心点了拒
http://multipath-tcp.org/pmwiki.php?n=Main.50GbpsTransferring data quickly is a key objective for a large ...
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2022-05-02 21:17:16
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从 2015 年的 YOLOV1，2016 年 YOLOV2，2018 年的 YOLOV3，到 2020 年的 YOLOV4、 YOLOV5， 以及最近出现的 YOLOV76 和 YOLOV7 可以说 YOLO 系列见证了深度学习时代目标检测的演化。对于 YOLO 的基础知识以及 YOLOV1 到 YOLOV5 可以去看大白的 YOLO 系列，本文主要对 YOLOV7 的网络结构进行一个梳理，便于
文章目录声明2 工程应用分析2.1 平台/软件介绍和环境搭建2.2 网络训练方式选择2.3 SVP-NNIE前向计算处理过程2.3.1 例程中对YOLOv3网络模型的初始化操作2.3.2 图像的输入2.3.3 NNIE输出数据的内存分布图2.3.4 网络的后级处理2.3.5 性能分析和优化思路3 Caffe框架和网络训练流程3.1 Caffe平台的搭建3.2 Caffe计算框架基础（基于mnis
损失函数的定义是在region_layer.c文件中，关于region层使用的参数在cfg文件的最后一个section中定义。首先来看一看region_layer 都定义了那些属性值：layer make_region_layer(int batch, int w, int h, int n, int classes, int coords)
{
layer l = {0};
l.
SQL语句基础理论操作和检索关系型数据库的标准语言，标准SQL语句可用于操作关系型数据库。5大主要类型：DQL（Data Query Language，数据查询语言）语句，主要由于select关键字完成，查询语句是SQL语句中最复杂，功能最丰富的语句。 DML（Data Munipulation Language，数据操作语言）语句，DML语句修改后数据将保持较好的一致性；操作表的语句，
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2024-03-05 22:31:50
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From my own opinion and experience, the fastest way to let an android beginner learn how to make apps, is walking through the official training: http://developer.android.com/training/index.
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2013-01-08 23:12:27
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1. src/network.h(darknet中网络结构体：network)typedef struct network {
int n; // 网络总层数
int batch;//一张图像被划分成batch x batch个小方块
uint64_t *seen; // 目前已经读入的图片张数（网络已经处理的图片张数）（在make_network()中动态
特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。这一次先介绍特征点检测的一种方法——FAST（features from accelerated segment test）。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以
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2024-04-29 10:53:52
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Database Principles Database Systems Design Advanced Database Technology一、Database principlesRelational data model – relational algebra SQL – DDL, DML, DCL, ODBC(JDBC) Database design — Ent
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2012-11-29 16:11:00
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Apache Kafka® is one of the most popular event streaming systems. There are many ways to compare systems in this space, but one thing everyone cares a ...
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2021-05-15 09:00:00
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Centons下出现这个问题 其大概意思是fastestmirror不能使用，fastestmirror是yum的一个加速插件，具体我也没有仔细了解过，可能是系统不支持或者缺少组建导致的。处理办法就是禁用这个插件，方法如下： root@www.ctohome.com]# vi /etc/yum/pluginconf.d/fastestmirror.conf[main] enabled=0 //把1
原创
2021-04-12 00:05:19
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YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（上）YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（中）YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（下） 文章目录声明4 YOLO-Fastest4.1 工程编译4.1.1 Windows版本（基于Windows 10）4.1.2 Linux版本（基于Kubunt
