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翻译 | 《JavaScript Everywhere》第18章 带Electron的桌面应用程序

翻译 | 《JavaScript Everywhere》第18章 带Electron的桌面应用程序 写在最前面 大家好呀,我是毛小悠,是一位前端开发工程师。正在翻译一本英文技术书籍。 为了提高大家的阅读体验,对语句的结构和内容略有调整。如果发现本文中有存在瑕疵的地方,或者你有任何意见或者建议,可以在评论区留言,或者加我的微信:code\_maomao,欢迎相互沟通交流学习。 (σ゚∀゚)σ..:*☆哎哟不错哦 第18章 带Electron的桌面应用程序 我第一次接触个人计算机是在一个充满Apple II机器的学校实验室中进行的。 每周一次,我和我的同学被老师带进教室,给了一些软盘,并给出了有关如何加载应用程序(通常是Oregon Trail)的粗略说明。在这些课程上,除了记得自己发呆之外,我对其他事情记不清了。自1980年代中期以来,个人计算机已经走了很长一段路,但是我们仍然需要依靠桌面应用程序来执行许多任务。 通常,我可能会访问电子邮件客户端、文本编辑器、聊天客户端、电子表格软件、音乐流服务以及其他多个桌面应用程序。一般,这些应用程序具有与Web应用程序等效的功能,但是桌面应用程序的...

目标检测框回归问题

本文转自知乎,作者mileistone,已获作者授权转载,请勿二次转载。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/330613654 目标检测模型训练的时候有两个任务,框分类(框里是什么)和框回归(框在哪),本文主要讲第二点。 框回归可以分为两大类,基于x,y,w,h的回归(比如Faster R-CNN、YOLO、RetinaNet里框回归的loss),基于IoU的回归(比如IoU loss、GIoU loss、DIoU loss、CIoU loss)。 基于x,y,w,h的回归 基于x,y,w,h的回归,可以细分为x、y(GT框的中心)的回归和w、h的回归。 w、h的回归 Faster R-CNN、YOLO、RetinaNet的w、h回归方式大体相同。假设、为拟合目标,、为网络预测值,为GT框的宽,为样本对应anchor框的宽,为GT框的宽,为GT框对应的anchor框的高,为、、等。 其中通过anchor的归一化和取log,可以一定程度增加和对框scale的invariance。 x、y的回归 x、y的回归方式可以分为两类,一类以YOLO为代表,一类以Faster...

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