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如何维护一个自己的 golang doc 服务

本文内容是如何维护一个golang 在线的doc 服务。 1 什么是godoc ? godoc 是 golang 官方提供的文档生成工具, 2 为什么要有godoc ? 我们经常遇到一个问题,就是代码和文档不一致,线上代码版本总和wiki 给的不一样,让人吐槽。为了解决这个痛点问题,golang 给出了个官方方案,也就是,文档应该与代码一起,当更新代码的时候,文档也能够同步得到更新。对于程序员来说,代码发布后,我们文档自动同步更新,这样非常完美。这就是为什么要有 godoc。 3 怎么写godoc ? godoc 支持 package、const、var和 func 这些类型根据注释生成文档,而且只会对公有变量(首字母大写)生成。我们可以直接通过doc 查具体函数签名,函数使用说明,还有example 示例代码。 3.1 package, type, const, func type, const, func以名称为注释的开头, package以Package name为注释的开头, 其中有效的关键字注释不应该超过3行。 // Package AAA ... package AAA /...

基础目标检测算法介绍:CNN、RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN

每次丢了东西,我们都希望有一种方法能快速定位出失物。现在,目标检测算法或许能做到。目标检测的用途遍布多个行业,从安防监控,到智慧城市中的实时交通监测。简单来说,这些技术背后都是强大的深度学习算法。 在这篇文章中,我们会进一步地了解这些用在目标检测中的算法,首先要从RCNN家族开始,例如RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN。 1. 解决目标检测任务的简单方法(利用深度学习) 下图是描述目标检测算法如何工作的典型例子,图中的每个物体(不论是任务还是风筝),都能以一定的精确度被定位出来。 首先我们要说的就是在图像目标检测中用途最广、最简单的深度学习方法——卷积神经网络(CNN)。我要讲的是CNN的内部工作原理,首先让我们看看下面这张图片。 向网络中输入一张图片,接着将它传递到多个卷积和池化层中。最后输出目标所属的类别,听上去非常直接。 对每张输入的图片,我们都有对应的输出类别,那么这一技术能检测图片中多种目标吗?答案是肯定的!下面就让我们看看如何用一个卷积神经网络解决通用的目标检测问题。 1.首先,我们把下面的图片用作输入: 2.之后,我们将图片分成多个区域: ...

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