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JDK13的六大重要新特性
JDK13的六大重要特性 JDK13在9月17号全球首发了，Oracle JDK 13通过改善Java SE平台和JDK的性能，稳定性和安全性来提高开发人员的生产力。这次的JDK13包含了5个JEP(Java Enhancement Proposals)和一个Unicode 12.1的支持总共6大主要新特性。下面我们一一详细说明。 支持Unicode 12.1Cannot negotiate, proposals do not match
转： https://blog.csdn.net/wumingxiaozei/article/details/118027266 https://blog.csdn.net/itkool/article/details/79460408?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1.pc_relevant_paycolumn_vCannot find module corejs3-shipped-proposals
npm install -D babel-loader @babel/core @babel/preset-env webpack 备忘 npm install -g mirror-config-china --registry=http://registry.npm.taobao.org2021-09-14
目标检测常见模型 难点在于输出层目标的个数不是确定的。如果讲图片切分成不同的小的部分，目标则可能会出现在不同的区域中，计算上吃不消。以下算法可以解决这一问题 R-CNN(Regions with CNN features) 通过selective research将图像分为2000左右个region proposals；将所有的regSolidity入门学习笔记2-根据例子学习Solidity-投票
//摘自：https://solidity-cn.readthedocs.io/zh/develop/solidity-by-example.html# //案例：投票 //结构：为每个投票表决创建一份合约，为每个选项提供简称，最后合约创建者赋予每个地址投票权 //投票人可以选择本人投票，也可选择委托他人 //投票时间结束时，winningProposal()将返回经典神经网络 | Faster R-CNN论文解析
论文题目：Faster R-CNN: T owards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1506.01497 作者及单位 研究目标 Faster R-CNN是为了改进Fast R-CNN而提出来的。因为在Fast R-CNN文章中的测试时间是不包括search selective时间PointRCNN阅读笔记
Instead of generating proposals from RGB image or projecting point cloud to bird's view or voxels as previous methods do, our stage-1 sub-network directly generates a small number of high-quality 3D proposals from point cloud in a bottom-up manner vi官方投票智能合约（0.8.0）
解释： 以下的合约有一些复杂，但展示了很多Solidity的语言特性。它实现了一个投票合约。 当然，电子投票的主要问题是如何将投票权分配给正确的人员以及如何防止被操纵。 我们不会在这里解决所有的问题，但至少我们会展示如何进行委托投票，同时，计票又是 自动和完全透明的 。 我们的想翻译 BMN: Boundary-Matching Network for Temporal Action Proposal Generation
BMN: Boundary-Matching Network for Temporal Action Proposal Generation 边界匹配网络[时序动作提名] Figure 2. Illustration of BM confidence map. Proposals in the same row have the same temporal duration, and proposals in the same column have the same stScene Text Detection论文思路总结
任意角度的场景文本检测论文思路总结共同点：重新添加分支的创新更突出场景文本检测基于分割的检测方法 spcnet(mask_rcnn+tcm+rescore) psenet(渐进扩展) mask text spottor(新加分割分支) craft incepText 基于回归的检测方法： r2cnn(类别分支，水平分支，倾斜分支) rrpn(旋转rpn)eclipse使用alt+/很卡的解决方法
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42144379/article/details/88222107 1、点击报错的那个连接（Content Assist) , 或者 打开 Windows>preferences>Java>Editor>Content Assist>Advanced 2、将Default Proposal Kinds栏中(上面框)Java PPointRCNN之code学习笔记
input -> rpn -> rpn_cls，rpn_reg, backbone_xyz, backbone_features rpn_cls, rpn_reg, backbone_xyz -> proposal_layer -> rois, roi_scores rpn_score_norm = sigmoid(rpn_cls) seg_mask = rpn_score_norm > score_thresh pts_depth = norm2(backbone_xyz.Faster R-CNN - 目标检测详解
原文链接：https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/79311275 原文：目标检测 - Faster R-CNN 详解[译] - AIUAI 原文: Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection - 2018.01.18 作者：Javier Rey Object detection: aeclipse报错：problems during content assist
自动提示出错： 解决办法：Windows->preferences->java->editor->content assist->advanced 取消java proposals(code recommenders)勾选，勾选java proposals。可继续使用提示功能。理解Faster-RCNN 中的Anchor
先上图看一下Faster R-CNN操作流程： 图片说明：Faster R-CNN=Fast R-CNN+RPN，其中Fast R-CNN结构不变；RPN负责生成proposals，配合最后一层的feature map，使用ROI Pooling，生成fixed length的feature vector。我们详细讨论一下RPN的操作过程 图片说明，红框只是一个滑窗的操作过初入门Python的小白，完全不知道PEP是什么？
或许你是一个初入门Python的小白，完全不知道PEP是什么。又或许你是个学会了Python的熟手，见过几个PEP，却不知道这玩意背后是什么。那正好，本文将系统性地介绍一下PEP，与大家一起加深对PEP的了解。 目前，国内各类教程不可胜数，虽然或多或少会提及PEP，但笼统者多、局限于某个PEP者多，能学习Python，来点PEP吧！
或许你是一个初入门Python的小白，完全不知道PEP是什么。又或许你是个学会了Python的熟手，见过几个PEP，却不知道这玩意背后是什么。那正好，本文将系统性地介绍一下PEP，与大家一起加深对PEP的了解。 目前，国内各类教程不可胜数，虽然或多或少会提及PEP，但笼统者多、局限于某个PEP者多，能够目标检测（一）R-CNN--Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(V5)
作者：Ross Girshick，Jeff Donahue，Trevor Darrell，Jitendra Malik该论文提出了一种简单且可扩展的检测算法，在VOC2012数据集上取得的mAP比当时性能最好的算法高30%。算法主要结合了两个key insights:（1）可以将高容量的卷积神经网络应用到自底向上的Region proposals(候选区域)上，以定位和分