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全卷积神经网络(FCN)

回顾 上期我们一起学习了,关于传统的目标检测算法的大致思路,通常是利用滑动窗口进行选取目标候选框,然后利用一些算法进行特征提取,最后再扔到分类器中去检测分类,这样效率上来说是比较低的。前奏 | 传统目标检测算法思路那么今天我们一起学习一下一个解决提高检测效率的一个方法,全卷积神经网络(FCN),我们知道,对于一个各层参数结构都设计好的神经网络来说,输入的图片大小是要求固定的,比如AlexNet,VGGNet, GoogleNet等网络,都要求输入固定大小的图片才能正常工作。而FCN的精髓就是让一个已经设计好的网络可以输入任意大小的图片。接下来,我们就一起看一下FCN和CNN有什么区别? 1. CNN和FCN网络结构对比 CNN网络 假如我们要设计一个用来区分猫,狗和背景的网络,正常的CNN的网络的架构应该是如下图: 图1 CNN网络结构 假如输入图片size为14x14x3的彩色图,如上图,首先经过一个5x5的卷积层,卷积层的输出通道数为16,得到一个10x10x16的一组特征图,然后经过2x2的池化层,得到5x5x16的特征图,接着Flatten后进入两个50个神经元的全连接层,最后...

冷饭新炒:理解Snowflake算法的实现原理

前提 Snowflake(雪花)是Twitter开源的高性能ID生成算法(服务)。 上图是Snowflake的Github仓库,master分支中的REAEMDE文件中提示:初始版本于2010年发布,基于Apache Thrift,早于Finagle(这里的Finagle是Twitter上用于RPC服务的构建模块)发布,而Twitter内部使用的Snowflake是一个完全重写的程序,在很大程度上依靠Twitter上的现有基础架构来运行。 而2010年发布的初版Snowflake源码是使用Scala语言编写的,归档于scala_28分支。换言之,大家目前使用的Snowflake算法原版或者改良版已经是十年前(当前是2020年)的产物,不得不说这个算法确实比较厉害。scala_28分支中有介绍该算法的动机和要求,这里简单摘录一下: 动机: Cassandra中没有生成顺序ID的工具,Twitter由使用MySQL转向使用Cassandra的时候需要一种新的方式来生成ID(印证了架构不是设计出来,而是基于业务场景迭代出来)。 要求: 高性能:每秒每个进程至少产生10K个ID,加上网络延迟响...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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