fast专题
5.How Fast Should You Be When Learning?(你应该用多快的速度学习? (一))
Normally when I talk about learing quickly, I’m using speed as a synonym for efficiency.Use more effective methods and you’ll learn more in less time.All else being equal, that means you’re learing fa
【GNU笔记】内联函数与宏一样快 An Inline Function is As Fast As a Macro
内联函数与宏一样快 An Inline Function is As Fast As a Macro 通过声明内联函数，你可以指示 GCC 更快地调用该函数。GCC 可以实现这一点的一种方法是将该函数的代码集成到其调用者的代码中。这通过消除函数调用开销使执行速度更快；此外，如果任何实际参数值是常量，则它们的已知值可能允许在编译时进行简化，因此不需要包含所有内联函数的代码。对代码大小的影响是难以预
fast DFS 单机使用实例
fast DFS 单机使用实例 我在一台服务器上简单测试了fastdfs。client, tracker, storage server都是同一个物理服务器。 1. 编译fastdfs： sles207:/opt/mars/FastDFS # ./make.sh storage_service.o: In function `storage_service_init':/opt/ma
[rejected]master -＞ master (non-fast-forward)的解决方法
☆ 问题描述 [rejected]master -> master (non-fast-forward)的解决方法 本地已经创建了一个项目，想要把远程库的代码合并到本地库上，报错… ★ 解决方案 git pull <远程服务器> <远程分支> --allow-unrelated-histories 先使用这个代码合并两个分支 –allow-unrelated-historie
5.How Fast Should You Be When Learning?(你应该用多快的速度学习?)
Normally when I talk about learing quickly, I’m using speed as a synonym for efficiency.Use more effective methods and you’ll learn more in less time.All else being equal, that means you’re learing fa
ubuntu 12.04 有限网卡Qualcomm Ahteros QCA8172 Fast Ethernet(rev 10)驱动安装教程
在终端输入ifconfig : 如果有线网卡驱动是好的，那么就会有eth0。如果没有那么在终端输入lspci | grep -i net 查询自己的网卡驱动 我们可以看到我的网卡驱动是Qualcomm Atheros QCA8172 Fast Ethernet 。 接下来打开链接： http://www.linuxfoundation.org/collaborate/workgro
Fast R-CNN 与 R-CNN的不同之处
目录 一、Fast R-CNN如何生成候选框特征矩阵 二、 关于正负样本的解释 三、训练样本的候选框 四、Fast R-CNN网络架构 4.1 分类器 4.2 边界框回归器 一、Fast R-CNN如何生成候选框特征矩阵 在R-CNN中，通过SS算法得到2000个候选框，则需要进行2000次正向传播 得到2000个特征 —— 很冗余 ——很多重
ubuntu18.04 配置 mid360并测试fast_lio
1.在买到Mid360之后，我们可以看到mid360延伸出来了三组线。 第一组线是电源线，包含了红色线正极，和黑色线负极。一般可以用来接9-27v的电源，推荐接12v的电源转换器，或者接14.4v的电源转换器。 第二组线是信号线，共5根线，包含了2根pps线，秒脉冲；包含了2根GPS信号输入和GPS信号输出线，和一根地线。 第三组线是数据线，是一个网线，直接连接笔
风格迁移学习笔记(1):Multimodal Transfer: A Hierarchical Deep Convolutional Neural Network for Fast
以下将分为3个部分介绍: 效果解決的問題How to solve it？ 1.效果: 先来看一下效果
目标检测之 Fast R-CNN
论文地址：Fast R-CNN 代码地址：rbgirshick/fast-rcnn Fast R-CNN是在 R-CNN的基础上进行的改进，大致框架是一致的。总体而言，Fast R-CNN相对于R-CNN而言，主要提出了三个改进策略： 1. 提出了RoIPooling，避免了对提取的region proposals进行缩放到224x224，然后经过pre-trained CNN进行检测的
文本检测 论文阅读笔记之 Pixel-Anchor: A Fast Oriented Scene Text Detector with Combined Networks
Pixel-Anchor: A Fast Oriented Scene Text Detector with Combined Networks 摘要：最近语义分割和通用对象检测框架已被场景广泛采用文本检测任务，但是他们在实践中存在明显的缺陷。在本文中，我们提出一种新颖的端到端可训练的深度神经网络框架，名为Pixel-Anchor，它结合了语义分割和SSD在一个网络中，通过特征共享和anch
UVa 10098: Generating Fast
这道题要求按字典序生成字符串的全排列，不可重复（但字符可以重复，且区分大小写）。 基本思路是先对输入的字符串按字典序排序，然后从第一位开始递归，从所有输入的字符中选出一个填充，然后再选第二位......具体实现看代码。 要注意的是最后的输出方式，不小心的话会莫名其妙的WA，详情见代码。 我的解题代码如下： #include <iostream>#include <cstdio>#i
Fast-Retry：一个支持百万级多任务异步重试框架【送源码】
前言 假设你的系统里有100万个用户，然后你要轮询重试的获取每个用户的身份信息, 如果你还在使用SpringRetry和GuavaRetry 之类的这种单任务的同步重试框架，那你可能到猴年马月也处理不完，即使加再多的机器和线程也是杯水车薪，而Fast-Retry正是为这种场景而生。 Fast-Retry 一个高性能的多任务重试框架，支持百万级任务的异步重试、以及支持编程式和注解声明式等多种使
LightOJ 1032 - Fast Bit Calculations（dp）
题目链接：LightOJ 1032 - Fast Bit Calculations 代码 #include <cstdio>#include <cstring>#include <algorithm>using namespace std;typedef long long ll;const int maxn = 50;ll dp[maxn + 5][maxn + 5][2];int
BypassD: Enabling fast userspace access to shared SSDs——论文泛读
ASPLOS 2024 Paper 论文阅读笔记整理 问题 现代存储设备，如Optane NVMe SSD，提供几微秒的超低延迟和每秒数千GB的高带宽，导致内核软件I/O堆栈是开销的主要来源。例如，Optane SSD可以在4𝜇s内返回4KB块，而通过标准Linux内核读取块几乎需要8𝜇s。 现有方法局限性 减少软件开销的方法主要分为两类： 对内核存储堆栈的优化：优化I/O调度[1
Fast-Retry高性能百万级任务重试框架
Fast-Retry高性能百万级任务重试框架 文章目录 1.前言1.1简介1.2项目地址1.3 分布式重试服务平台 Easy-Retry 2.原理3.使用3.1引入依赖3.2编程式3.2.1使用重试队列3.2.2使用FastRetryBuilder 3.3注解式 4.FastRetry、Spring-Retry和Guava-Retry的性能测试对比5.总结 1.前言 1.1简介
【论文学习】Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach 在线快速目标跟踪与分割 -论文学习
Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach 在线快速目标跟踪与分割：一种通用方法 摘要 论文提出一种实时VOT和半监督VOS的通用方法。 该方法称为SiamMask，通过二值分割任务生成损失，改进了全卷积Siamese 方法的离线训练步骤。 训练完成后，SiamMask 依靠init 单个bbox并在线运行
利用Fast RCNN训练自己的数据做无人机检测（一）
学习计算机视觉，深度学习快一年了，第一次写博客，想记录自己学习的过程，深度学习作目标检测的模型已经有很多，包括RCNN, Fast RCNN, YOLO, SSD等，本次实验室利用Fast RCNN做目标检测，数据集是采集的大疆四旋翼无人机，后面会继续对其他模型进行训练，先给出实验检测的效果。 一. Fast RCNN模型特点 去除了R-CNN中冗余的特征提取，将整张图像输入神经网络进
目标检测 | R-CNN、Fast R-CNN与Faster R-CNN理论讲解
☀️教程：霹雳吧啦Wz ☀️链接：https://www.bilibili.com/video/BV1af4y1m7iL?p=1&vd_source=c7e390079ff3e10b79e23fb333bea49d 一、R-CNN R-CNN（Region with CNN feature）是由Ross Girshick在2014年提出的，在PASCAL VOC目标检测竞赛中获得冠军，是
机器学习之快速森林分位数回归（Fast Forest Quantile Regression）
快速森林分位数回归（Fast Forest Quantile Regression）是一种用于回归任务的机器学习方法，旨在预测目标变量的特定分位数值。与传统回归模型不同，分位数回归能够提供目标变量的不同分布信息，而不仅仅是均值预测。这在需要估计不确定性范围或分布特征的应用中非常有用。 1. 核心概念 回归树：用于回归任务的决策树，通过一系列分裂条件预测连续目标变量。随机森林：通过集成多棵回归树
使用人人开源renren-fast快捷搭建后台管理系统
https://gitee.com/renrenio/renren-fast https://gitee.com/renrenio/renren-fast 初始化项目数据库 导入项目运行 期间遇到的坑 024-04-25 01:30:27.638 ERROR 25228 --- [ main] com.alibaba.druid.pool.DruidDataSou
去雾算法学习——Fast Visibility Restoration from a Single Color or Gray Level Image笔记
https://blog.csdn.net/u013080652/article/details/42550501
Fast Visibility Restoration from a Single Color or Gray Level Image（Tarel）
1、去雾的基本原理 由于大气中悬浮颗粒的存在，场景光线到达传感器之前总是有一部分被散射折射掉，从而导致获取的图像质量退化，使得场景中目标的能见度变弱。去雾能提高对比度。基本原理是：尘雾图像可看做两部分构成：一是场景辐射，二是尘雾。只要正确估计出尘雾浓度图，然后从原图像中减去它，就可以得到无雾图。基本方法是基于中值滤波估计尘雾浓度（大气光幕，大气耗散函数），利用大气散射模型恢复无雾图。
TNNLS:Fast Self-Supervised Clustering With Anchor Graph论文阅读
1 Abstract 由于避免了使用通常在现实世界中不足的标记样本，无监督学习被视为在聚类任务中的快速和强大策略。然而，直接从原始数据集进行聚类会导致高计算成本，这限制了其在大规模和高维问题上的应用。最近，基于锚点的理论被提出来部分缓解这个问题，并自然地稀疏化了亲和力矩阵，但仍然存在挑战，即在保持高效性的同时获得出色的性能。为了解决这个问题，我们首先提出了一个快速的半监督框架（FSSF），结合了
fast-framework – 基于 JDK 8 实现的 Java Web MVC 框架
摘要: 原创出处:www.bysocket.com 泥瓦匠BYSocket 希望转载，保留摘要，谢谢！ fast-framework 轻量级 Java Web 框架 – https://github.com/JeffLi1993/fast-framework 基于 JDK 8 规范基于 Servlet 3.0 规范零配置REST 服务接口 基于 JSON 传输目前提供 MVC
Eclipse Push出现rejected - non-fast-forward错误（转载记录）
eclipse在 Push到服务器时有时会出现 rejected - non-fast-forward 错误，这是由于pull的代码而远端发生改变，此时再提交之前你需要将远端的改变合并到本地上 以下是解决方案： 1> 打开 Git Repositories，在 Working Directory 中确保可以看到要提交的工程 2> 在 Remotes 中可以看到远端分支，在分支下向左