升级tensorflow2.0后，Mask R_CNN的调试笔记让人头大的改变新旧版本还是有很多差异的，很多API在新版本中弃用了或是移动了位置，TF提供了脚本应用程序可以自动的转换文件代码，但并不是所有的都可以实现自动转换，比如取消或是移动了的API，还是需要手动添加compat.v1，比较大型的工程文件也是无法直接转换的，所以我也没有用那个脚本。1.一开始调试的错误基本都是新旧版本不兼容的问题
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2024-09-10 10:27:13
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SQL Select语句完整的执行顺序：
1、from子句组装来自不同数据源的数据；
2、where子句基于指定的条件对记录行进行筛选；
3、group by子句将数据划分为多个分组；
4、使用聚集函数进行计算；
5、使用having子句筛选分组；
6、计算所有的表达式；
7、select 的字段；
8、使用order by对结果集进行排序。
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2012-05-22 17:56:29
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在未来的日子里，将在此记录点点滴滴。。。
原创
2015-01-03 00:04:07
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这篇博客介绍iptables和netfilter中所有可用的匹配，章节比较厂，没必要去学习每个匹配的具体细节，大致了解下即可，后续要用到再深入掌握它。一 、Iptables 的匹配(match)在本篇中，我们将讨论更多关于匹配的内容。我选择将匹配范围缩小到五个不同的子类别。首先我们有通用匹配，它可以在所有规则中使用。然后我们有TCP匹配，它只能应用于TCP数据包。UDP匹配只适用于UDP报文，IC
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2024-05-24 13:52:07
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live writer 选择分类要先选创作类型，再选文章类型？
原创
2015-02-27 17:32:01
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用标签是斜体用<strong></strong>是加粗 相对来说<mark></mark>标签最好看。<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta http
原创
2022-01-18 10:16:58
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找了半天找个这个iptables的手册，比较详细，予各位分享： IPTable规则本章将详细地讨论如何构件你自己的规则。规则就是指向标，在一条链上，对不同的连接和数据包阻塞或允许它们去向何处。插入链的每一行都是一条规则。我们也会讨论基本的matche及其用法，还有各种各样的target，以及如何建立我们自己的target（比如，一个新的子链）。1. 基础我们已经解释了什么是规则
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2024-04-22 09:13:06
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iptables配置mangle规则：小写字母是匹配模块，大写字母是标记模块。带CONN的是标记链接，不带的是标记数据包。参数含义-t mangle 代表表 table，就是mangle表-A POSTROUTING &nb
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2024-03-15 05:24:18
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Linux防火墙（iptables/firewalld）一、iptables1. iptables概述Linux系统的防火墙：IP信息包过滤系统，它实际上由两个组件netfilter和iptables组成。
主要工作在网络层，针对IP数据包。体现在对包内的IP地址、端口等信息的处理上。2. netfilter和iptables（1）netfilternetfilter属于“内核态”（Kernel
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2024-04-26 13:22:39
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一。rcnn是使用神经网络进行目标检测的开山之作，他的灵感来自于alexnet模型的出现，基于神经网络的目标检测的出现撼动了surf和hog等检测算法。rcnn的具体实现步骤分为四步：1.使用selective search算法产生1k-2k个候选区。2.对于每个区域利用 CNN 抽取一个固定长度的特征向量。（ 而通过 Selective Search 产生的候选区域大小不一，为了与 Alexne
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2024-03-25 21:52:21
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RCNN算法RCNN算法流程可分4个步骤：一张图像生成1k~2k个候选区域（使用Selective Search方法）。对每个候选区域，使用深度网络提取特征。特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类。使用回归器精细修正候选框位置。1. 候选区域的生成利用Selective Search算法通过图像分割的方法得到一些原始区域，然后使用一些合并策略将这些区域合并，得到一个层次化的区域结构，而这些
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2024-05-29 11:34:43
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RCNN (论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation) 是将CNN方法引入目标检测领域， 大大提高了目标检测效果，可以说改变了目标检测领域的主要研究思路， 紧随其后的系列文章：（ RCNN）,Fast RCNN, Faster RCNN 代表该领域当前最高水准。 【基本流程
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2024-03-28 20:02:27
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rcnn代码—train.py个人理解学习，仅供参考！一、总体流程总体流程如下二、get_crnn代码解读1.函数入口在train.pymodel = crnn.get_crnn(config)通过get_rcnn函数与配置信息（config）构建基础模型 2.get_rcnn函数def get_crnn(config):
model = CRNN(config.MODEL.IMAGE_
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2024-04-29 21:40:34
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最近打算研究下实例分割，其中很经典的算法当然是mask-rcnn，mask-rcnn沿用了很大一部分faster-rcnn的内容，只是在faster-rcnn基础上将ROI Pooling改成ROI Align，同时增加了一个实例分割的分割，所以要看懂maskr-rcnn其实也就是搞明白faster-rcnn。对于算法的原理，网上已经有很多不错的文章，这里主要想讲代码相关的东西，从而更好理解算法的
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2024-03-22 15:48:22
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这是一篇关于讲解如何正确使用51CTO博客Markdown的排版示例，希望通过此，大家都能轻松上手，都能通过Markdown能够让自己的文章有更加出色、更清晰明了的排版。helloworld什么是MarkdownMarkdown(MD)是现在普遍使用的一种文档书写语言格式，只需用一些非常简单易记的符号，如（/()\），就可以轻松写出一篇具有良好的排版和可读性的文章。语法示例1.基本语法一些常规的语
原创
2022-05-06 09:50:04
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基本信息renren-fast是一个轻量级的Spring Boot2.1快速开发平台，其设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展；使用Spring Boot、Shiro、MyBatis、Redis、Bootstrap、Vue2.x等框架，包含：管理员列表、角色管理、菜单管理、定时任务、参数管理、代码生成器、日志管理、云存储、API模块(APP接口开发利器)、前后端分离等。技术栈前端
rcnn需要固定图片的大小，fast rcnn不需要 rcnn,sppnet,fast rcnn,ohem,faster rcnn,rfcn都属于基于region proposal（候选区域）的目标检测方法，即预先找出图中目标可能出现的位置。 fast rcnn：在特征提取层的最后一层卷积后加入roi pooling layer，损失函数使用多任务损失函数(multi-task loss)，将边
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2017-07-29 16:55:00
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Mark插件使得在浏览源码时，能够同时highlight多组关键字。
安装方法是到 http://www.vim.org/scripts/script.php?script_id=1238下载Mark.vim，并且拷贝到~/.vim/plugin目录下即可。
使用方法在该页面下也有描述。
遇到一个小问题，按建议的快捷键\m并没有生效。
运行vim -V发现 Mark.vim已经
原创
2010-09-17 18:41:11
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目前要实现的群管理操作: 创建群/修改群/解散群/群主(管理员或允许的其他成员)主动添加,删除群成员/用户主动申请加群/群主，管理员处
原创
2023-05-03 03:25:33
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相关性搜索void MarkerDetector::findMarkerCandidates( const ContoursVector& contours, std::vector<Marker>& detectedMarkers)
{
PointsVector approxCurve;//相似形状
std::vector<Marker>
