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发挥作用的过程改进(Process Improvement that Works） Karl E. Wiegers 许多软件开发组织正在赶上CMM软件过程改进的游行彩车， 但是太多的组织又掉了下来。如果你希望从你的软件过程改进投入中得到零回报，请遵循以下程序： 1. 在过程评估、咨询服务和培训研究班上花费大量的金钱和时间。 2. 创建一个包含各种规程大夹子，然后告诉团队成员他们必须马

摘要： 我们对YOLO做了更新。我们做了一些列的小设计来优化效果。我们训练了这个新网络。与上次相比网络变大了但准确率更高。但不用担心，速度还是很快。320×320的YOLOv3在与SSD一样28.2mAP时只需22ms，是SSD的三倍快。在YOLOv3上使用原来0.5的IoU阈值检测mAP的效果非常好。算法在TitanX上AP50达到了57.9，速度51ms，RetinaNet则用198m

当我们用两个哈希函数的时候，探测的效率得到了提升，并且在一定程度上避免了聚集。 给出两个哈希函数 h1，h2 满足 h1，h2：K——> {0,1，...，m-1} Double hashing：设定h(k,i) = (h1(k) + ih2(k)) mod m    其中（i = 0,1,2，...，m-1）；m为表长 h2(k)的选择：每个值k的探测顺序必须达到所有位置0, . . .

迭代改进算法的主要限制源于它们陷入给定评估函数的局部最小值的事实。 处理此问题的一种简单方法是偶尔允许不改进的搜索步骤，即，从当前邻域中选择邻居s'∈N（s），其中g（s'）≥g（s）。实现这种方法的机制有很多;其中许多使用了随机决策，以平衡不断恶化的搜索步骤的多样化效果和迭代改进提供的搜索强化效果。 随机迭代改进（RII）是迭代改进的扩展，其中在每个步骤中具有固定概率wp，从当前邻域N（s）随

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Neural Improvement Heuristics for Graph Combinatorial Optimization Problems IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS 2023 摘要 图神经网络（GNN）架构的最新进展和增加的计算能力已经彻底改变了组合优化（CO）领域。在所提出的模型CO的问题