eos主网上线在即，它之所以能受到各方青睐，主要是看中了它在未来商业应用落地的潜力。在这期间，完善的账户与权限系统是必要条件。 关键字：eos，账户，钱包，权限，多签名，eosio.msig，proposal，权重，阈值 概况 账户：是存储在区块链上的人们可识别的ID。 权限：每个事务都有，它是由已 ...
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2018-06-19 18:55:25
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弄懂基本上的专有术语以后，阅读理解论文的速度就会大大增快，所以，看到每篇论文的生词就记录下来，方便以后查阅和学习！ 2.中的术语：object dection（目标检测），region proposal network（RPN 区域推荐网络）， bilinear interpolation（双线性插 ...
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2018-06-04 21:27:10
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近年来，随着深度学习的崛起，计算机视觉得到飞速发展。目标检测作为计算机视觉的基础算法，也搭上了深度学习的快车。基于Proposal的检测框架，从R-CNN到Faster R-CNN，算法性能越来越高，速度越来越快。另一方面，直接回归Bounding Box的框架，从YOLO到SSD，在保持速度优势的 ...
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2018-05-31 19:17:48
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one-stage检测算法，其不需要region proposal阶段，直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测即可直接得到最终的检测结果，因此有着更快的检测速度，比较典型的算法如YOLO，SSD，Retina-Net。 4、SSD（2016） SSD结合了YOLO中的回归思想和Faster ...
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2018-05-23 12:30:18
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《Python Enhancement Proposal #8》 （8号python增强提案）又叫PEP8，他针对的python代码格式而编订的风格指南。 空白 使用space来表示缩进，而不要用tab 和语法相关的每一层缩进用4个空格来表示 每行的字符数不应超过79 文件中函数与类之间应该用两个空 ...
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2018-05-15 18:28:54
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前面曾提到过CTPN，这里就学习一下，首先还是老套路，从论文学起吧。这里给出英文原文论文网址供大家阅读：https://arxiv.org/abs/1609.03605。 CTPN，以前一直认为缩写一般是从题目的开始依次排序选取首字母的，怕是孤陋寡闻了，全称是“ Detecting Text in ...
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2018-05-01 23:41:49
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1.尽量控制图片大小在1024以内，不然显存会爆炸。 2.尽量使用多GPU并行工作，训练下降速度快。 3.当需要被检测的单张图片里物体太多时，记得修改Region_proposals的个数 4.测试的时候单张图片里物体过多记得修改 ...
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2018-04-16 11:04:53
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上一章讨论了paxos算法，把paxos推到一个很高的位置。但是，paxos有没有什么问题呢？实际上，paxos还是有其自身的缺点的： 1. 活锁问题。在base-paxos算法中，不存在leader这样的角色，于是存在这样一种情况，即P1提交了一个proposal n1并且通过了prepare阶段 ...
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2018-04-05 11:53:46
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私有属性的提案 与私有方法一样，ES6 不支持私有属性。目前，有一个提案，为class加了私有属性。方法是在属性名之前，使用#表示。 上面代码中，#x就表示私有属性x，在Point类之外是读取不到这个属性的。还可以看到，私有属性与实例的属性是可以同名的（比如，#x与get x()）。 私有属性可以指 ...
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2018-04-03 22:05:00
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两将军问题 两将军问题本质上就是通信被篡改时能否解决一致性问题。这个问题已经被很多人证明不能。因而由此推及的拜占庭将军问题（多将军问题）也同样不能被解决。 PAXOS算法 两阶段提交 基本思想是两阶段提交。但是与两阶段目的不同： 编号n大于所有acceptor之前已经批准过的proposal(提案) ...
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2018-03-31 14:19:43
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