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深度学习目标检测系列:faster RCNN实现|附python源码

目标检测一直是计算机视觉中比较热门的研究领域,有一些常用且成熟的算法得到业内公认水平,比如RCNN系列算法、SSD以及YOLO等。如果你是从事这一行业的话,你会使用哪种算法进行目标检测任务呢?在我寻求在最短的时间内构建最精确的模型时,我尝试了其中的R-CNN系列算法,如果读者们对这方面的算法还不太了解的话,建议阅读《目标检测算法图解:一文看懂RCNN系列算法》。在掌握基本原理后,下面进入实战部分。 本文将使用一个非常酷且有用的数据集来实现faster R-CNN,这些数据集具有潜在的真实应用场景。 问题陈述 数据来源于医疗相关数据集,目的是解决血细胞检测问题。任务是通过显微图像读数来检测每张图像中的所有红细胞(RBC)、白细胞(WBC)以及血小板。最终预测效果应如下所示: 选择该数据

.NET高性能编程之C#玩转CPU高速缓存(附示例)

写在前面 好久没有写博客了,一直在不断地探索响应式DDD,又get到了很多新知识,解惑了很多老问题,最近读了Martin Fowler大师一篇非常精彩的博客The LMAX Architecture,里面有一个术语Mechanical Sympathy,姑且翻译成软硬件协同编程(Hardware and software working together in harmony),很有感悟,说的是要把编程与底层硬件协同起来,这样对于开发低延迟、高并发的系统特别地重要,为什么呢,今天我们就来讲讲CPU的高速缓存。 电脑的缓存系统 电脑的缓存系统分了很多层级,从外到内依次是主内存、三级高速缓存、二级高速缓存、一级高速缓存,所以,在我们的脑海里,觉点磁盘的读写速度是很慢的,而内存的读写速度确是快速的,的确如此,从上图磁盘和内存距离CPU的远近距离就看出来。这里先说明一个概念,主内存被所有CPU共享;三级缓存被同一个插槽内的CPU所共享;单个CPU独享自己的一级、二级缓存,即高速缓存。CPU是真正做事情的地方,它会先从高速缓存中去获取所需的数据,如果找不到,再去三级缓存中查找,如果还是找不到最终...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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