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Author：心谭
From：【Serverless】设计实现SAM–无服务器应用模型
Des: 专注算法与 web 开发的技术博客
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开发技术
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SPP-Net是何凯明在基于R-CNN的基础上提出来的目标检测模型，使用SPP-Net可以大幅度提升目标检测的速度，检测同样一张图片当中的所有目标，SPP-Net所花费的时间仅仅是RCNN的百分之一，而且检测的准确率甚至会更高。那么SPP-Net是怎么设计的呢？我们要想理解SPP-Net，先来回顾一下RCNN当中的知识吧。下图为SPP-Net的结构：
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一、添加增加接口二、修改接口三、查询接口四、删除数据五、注意其中，删除和修改的语法跟mysql和oracle略有不同，请注意
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7小时前 3浏览
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珂朵莉树（Chtholly Tree）起源于CF896C，那道题要求我们实现一种数据结构，可以较快地实现：
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7小时前 3浏览
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相关文章：本文来介绍Java的抽象类和接口的使用。在前面的文章中提到过：父类比子类更加抽象，子类比父类更加具体。
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7小时前 3浏览
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深度学习优化算法最耳熟能详的就是GD（Gradient Descend）梯度下降，然后又有一个所谓的SGD（Stochastic Gradient Descend）随机梯度下降，其实还是梯度下降，只不过每次更新梯度不用整个训练集而是训练集中的随机样本。梯度下降的好处就是用到了当前迭代的一些性质，以至于总能较快找到驻点。而像遗传算法等智能优化算法，则是基于……继续阅读 »
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8小时前 4浏览
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Java SE 10引入了局部变量的类型推断。早先，所有的局部变量声明都要在左侧声明明确类型。 使用类型推断，一些显式类型可以替换为具有初始化值的局部变量保留类型var，这种作为局部变量类型 的var类型，是从初始化值的类型中推断出来的。
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create user username identified by password; username：新用户名的用户名
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8小时前 1浏览
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人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证，人脸考勤，人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。
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文章转自公众号【机器学习炼丹术】
目录算法分类冒泡排序(重点)选择排序插入排序归并排序（重点）快速排序（重点）堆排序（重点）计数排序基数排序
本文的重点排序方法在：冒泡排序，归并排序，快速排序，桶排序。
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8小时前 4浏览
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先看再点赞，给自己一点思考的时间，微信搜索【沉默王二】关注这个有颜值却假装靠才华苟且的程序员。
本文 GitHub github.com/itwanger 已收录，里面还有一线大厂整理的面试题，以及我的系列文章。
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定义一个小球对象类Ball，它有6个属性：圆心坐标（x,y）、小球半径radius、填充颜色color、圆心坐标水平方向的变化量speedX、圆心坐标垂直方向的变化量speedY。
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9小时前 4浏览
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IDEA最优秀的翻译插件申请有道智云翻译服务（可选）:申请百度翻译服务（可选）:
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9小时前 7浏览
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上一篇文章中，已经跳出颜色或者亮度的局限，将图像视作一般化的栅格数据，并提供了四种利用颜色和亮度来直观表示栅格间取值差异的可视化方法。
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Java是由SUN公司的开发人员James Gosling及其领导的一个开发小组与1995年开发并推出的一门高级编程语言。经过二十几年的发展已经成为最受程序员欢迎、使用最为普遍的编程语言之一。
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这节课我们重点来学习权限管理命令，说到权限大家可能第一时间能想到的就是读、写、执行 rwx 三种权限，在正式讲解权限命令之前，先简单的介绍一下rwx权限对于文件和目录的不同含义。
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我们都知道项目后台开发是从 控制层——业务层——mybatis层，@Controller、@Service、@Mapper…等等注解可以将对象自动加载到bean容器中，还能实现相应的功能，使用起来得心应手。并且模块化实现解耦合，套用模板增删改查等功能很快就写出来。
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10小时前 5浏览
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监听器用来监听及显示JMeter取样器测试结果，能够以树、表及图形形式显示测试结果，也可以以文件方式保存测试结果，JMeter测试结果文件格式多样，比如XML格式、CSV格式。默认情况下，测试结果将被存储为xml格式的文件，文件的后缀: “.jtl”。另外一种存储格式为CSV文件，该格式的好处就是效率更高，但存储的信息不如xml格……继续阅读 »
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本文主要介绍福布湿在flink实时流处理中，state使用的一些经验和心得。本文默认围观的大神已经对flink有一定了解，如果围观过程中发现了有疑问的地方，欢迎在评论区留言。
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在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]—监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念。本文主要介绍神经网络常用的损失函数。
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