Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascades ICCV17 shotlight 作者：Chen Huang， CMU postdoctor，导师 Deva Ramanan summary 文章主要贡献在于速度与精度的权衡（AUC 0.638，fps 23），通过强化学习策略，来控制网络的深度，使得精度和

数据库中查询优化器是数据库的核心组件，其决定着 SQL 查询的性能。Cascades 优化器是 Goetz 在 volcano optimizer generator 的基础上优化之后诞生的一个搜索框架。 本期技术贴将带大家了解 Cascades 查询优化器。首先介绍 SQL 查询优化器，接着分析查询优化基本原理，最后对 Cascades 查询优化器进行重点介绍。 一、SQL 查询优化器 用

三种方法检测：“热狗还是不是热狗”（OpenCV+Cascades+Hash）+ 爬虫（下载训练集） 所有代码请到我的github中下载，欢迎star，谢谢。 https://github.com/sileixinhua/HotdogOrNotHotdog 前言 在美剧《硅谷》中国，有一个华裔的演员，演绎了一个普通开发者的故事，做了一个识别热狗的APP，然后被大公司收购用来做色情识别。

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