DPP能够对目标检测proposal进行非统一处理，根据proposal选择不同复杂度的算子，加速整体推理过程。从实验结果来看，效果非常不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Should All Proposals be Treated Equally in Object Detectio
灰色预测是对时间有关的灰色过程进行预测。通过建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。 由于笔者的水平不足，本章只是概括性地介绍GM（1，1）模型的理论原理，便于对初学者的初步理解 目录一、灰色系统二、GM(1,1)灰色预测模型1.生成累加数据与紧临均值生成序列2.建立预测方程与参数估
如果你对k8s还不了解，可以看下前文 k8s 实战 1 初识 （https://www.cnblogs.com/jilodream/p/18245222） 什么是pod，pod在英文中是豌豆荚、分离仓、集装箱的意思。在k8s中，pod就是融合一堆容器实例的一个大容器（称之为集合更贴切）。K8s所能部
Go 如何对多个网络命令空间中的端口进行监听 需求为 对多个命名空间内的端口进行监听和代理。 刚开始对 netns 的理解不够深刻，以为必须存在一个新的线程然后调用 setns(2) 切换过去，如果有新的 netns 那么需要再新建一个线程切换过去使用，这样带来的问题就是线程数量和 netns 的数
笔者在最近的项目开发中，遇到了两个父子关系紧密相关的场景：评论树结构、部门树结构。具体的需求如：找出某条评论下的所有子评论id集合，找出某个部门下所有的子部门id集合。
sed命令是用于对文本文件做内容操作的神器，常见的增删改都可以，熟练运用可提高shell脚本编写能力和在terminal下的工作效率。
背景 前面写了一篇，k8s集群搭建及对一些组件的简单理解（一），主要讲了下背景和对一些组件的理解。 今天讲一下正式的安装，有网环境的，后续再说下无外网环境纯内网的。 k8s集群节点、组件 控制面节点，一般就是部署了如下组件：etcd、apiserver、kube-scheduler、kube-con
背景 k8s的学习环境（用kubeadm方式搭建），我也搭过几次了，但都有点问题。 要么在云服务器上弄，这个的问题是就只有一台轻量服务器，只能搭个单节点的；后来买了一台便宜的，所以就有了两台，但是不在一个zone，一个是广州，一个是成都，内网不通，感觉搭起来很麻烦，还没试过。 要么是在本机的虚拟机上
进入anaconda prompt，进入对应的虚拟环境 输入jupyter notebook，找到路径和token 这两个随便复制一个，注意是包括token也要复制到 然后打开pycharm，并建立一个jupyter notebook文件 选择下面这个 然后在里面输入刚刚复制的 然后运行一个cell
机器学习方法对多维特征数据进行分类：本文用到非常经典的机器学习方法，使用递归特征消除进行特征选择，使用支持向量机构建分类模型，使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。 构建模型：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）； 特征选择：递归特征消除(Recursive Feat
目录编码与加密Base64编码(可逆)十六进制编码（hex.EncodeToString函数）(可逆)哈希算法(不可逆)MD5(不可逆)SHA-256(不可逆)MAC算法(不可逆)加密算法(可逆)对称加密算法(可逆)DES(可逆)AES(可逆)区别非对称加密算法(可逆)RSA(可逆)ECC(可逆)P
（注：本小节不是对划线算法事无巨细的证明，如果你需要更加系统的学习，请跳转至文末的参考部分） 如果你是一名曾经学习过图形学基础的学生，那么你一定对画线算法稔熟于心，中点划线算法，Bresenham算法。其中，现代光栅化器中使用最多的就是Bresenham算法，它以去除了除法和浮点运算而著称。 但如果
Spring AI 已经发布了好长时间了，目前已经更新到 1.0 版本了，所以身为 Java 程序员的你，如果还对 Spring AI 一点都不了解的话，那就有点太落伍了。 言归正传，那什么是 Spring AI？如何快速进行 Spring AI 开发呢？ 1.什么是Spring AI？ Sprin
本文简单对SGIP协议进行了介绍，并尝试用C++实现协议栈，但实际商用发送短信往往更加复杂，可以选择华为云消息&短信服务通过HTTP协议接入。
由于本文章是对TinyRenderer的模仿，所以并不打算引入外部库。 那么我们第一步需要解决的就是图形输出的问题，毕竟，如果连渲染的结果都看不到，那还叫什么Renderer嘛。 由于不引入外部库，所以选择输出的图片格式应该越简单越好，各种位图就成为了我们的首选。 这里我们选择了生态较好的bmp位图
使用前，需要对你的项目勾选输出api文档文件。 引用Wesky.Net.OpenTools包，保持1.0.11版本或以上。 为了方便，我直接在昨天的演示基础上，继续给实体类添加注释。 昨天的演示文章可参考： C#/.NET一行代码把实体类类型转换为Json数据字符串 https://mp.weixi
写在前面 如果对Rust与Wgpu比较关注的同学可能在网络上搜到过@sotrh国外大佬编写的《Learn Wgpu》，以及国内大佬@jinleili的优秀翻译作品《学习 Wgpu》。这些学习教程质量很高，在我学习Wgpu的过程中给了很大的帮助。那为什么还有我这个系列的文章呢？首先，大佬的系列目前wi
HotSpot 虚拟机对象探秘 对象的创建 Header 解释 使用 new 关键字 调用了构造函数 使用 Class 的 newInstance 方法 调用了构造函数 使用 Constructor 类的newInstance 方法 调用了构造函数 使用 clone 方法 没有调用构造函数 使用反序
Netty 作为一个高性能的网络通讯框架，它内置了很多恰夺天工的设计，目的都是为了将网络通讯的性能做到极致，其中「对象池技术」也是实现这一目标的重要技术。 1.什么是对象池技术？ 对象池技术是一种重用对象以减少对象创建和销毁带来的开销的方法。在对象池中，只有第一次访问时会创建对象，并将其维护在内存中
